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解决自主驾驶感知的开放式对象检测：关注道路对象
摘要 - 预计自动驾驶汽车（AV）将采取安全有效的决定。因此，AVS需要对现实世界的情况进行健壮，尤其是应付开放世界的设置，即处理新颖性的能力，例如看不见的对象。经典的对象检测模型经过训练，以识别一组预定义的类，但在推理阶段很难概括为新颖的类。开放式对象检测（OSOD）旨在解决正确检测未知类别对象的挑战。但是，自主驾驶系统具有特定的开放式特性，这些特性尚未涵盖OSOD方法。的确，检测误差可能导致灾难性事件，强调优先考虑盒子检测质量而不是数量的重要性。此外，可以利用在公路场景中遇到的物体的特定特征来改善其在开放世界中的检测。在这种情况下，我们介绍了一种新的自主驾驶感知对象的定义，从而实现了AV专业的开放式对象检测器创建的ADO的命题。所提出的模型使用了一个新的分数，该分数从语义分割的背景基础真理中学到了。在道路对象评分上的这一点可以衡量该对象是否在可驱动区域上，从而增强了未知检测的选择。实验评估是在模拟和现实世界数据集上进行的，并揭示我们的方法的表现优于未知对象检测设置中的基线方法，在已知对象上与封闭式对象检测器具有相同的检测性能。
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
在气候变化下的保护区域设计网络中整合功能连接：驯鹿案例研究
摘要 - 动态场景中的移动对象细分（MOS）是一个重要的，具有挑战性但探索不足的重新搜索主题，以供自动驾驶，尤其是对于从移动的自我车辆获得的序列而言。大多数分割方法利用了从光流图获得的运动提示。但是，由于这些方法通常是基于从连续的RGB框架中预先计算的光流，因此这忽略了对间框架内发生的事件的时间考虑，因此限制了其识别其表现出相对静态性但在运动中确实在运动中表现出相对静态物体的能力。为了解决这些局限性，我们建议利用事件摄像机以更好地理解视频，从而在不依赖光流的情况下提供了丰富的运动提示。为了培养该领域的研究，我们首先引入了一个名为DSEC-MOS的新型大型数据集，用于从移动自我车辆中移动对象进行分割，这是同类的第一个。为了进行基准测试，我们选择了各种主流方法，并在我们的数据集上严格评估它们。随后，我们设计了一种能够利用事件数据的新型网络。为此，我们将事件的临时事件与空间语义图融合在一起，以区分真正的移动对象和静态背景，并围绕着我们感兴趣的对象增加了另一个密集的监督。我们提出的网络仅依靠用于培训的事件数据，但在推理过程中不需要事件输入，从而使其直接与仅限框架方法相媲美，并且在许多应用程序情况下都可以使用更广泛的使用。源代码和数据集可公开可用：https：//github.com/zzy-zhou/dsec-mos。详尽的比较突出了我们方法对所有其他方法的显着性能提高。
保存的实验研究/ ... div>
在本文中，我们介绍了有关电动轮椅高级驾驶员援助系统的开发的工作。我们的项目旨在提高流动性降低的人的自主权。进行临床研究后，我们确定了几个用例。在本文中，我们在室内环境中介绍了椅子周围环境中兴趣点的检测，本地化和跟踪，即：门，手柄，照明开关等。目的不仅是为了提高椅子周围的看法，而且还可以使半自治的驾驶朝向这些目标。首先，我们将对象检测算法的Yolov3的重新应用于我们的用例。然后，我们显示了对Intel Realsense相机的使用，以进行深度估计。最后，我们描述了对跟踪3D兴趣点的排序算法的适应。为了验证我们的方法，我们在受控的室内环境中实现了一些实验。使用我们的自定义数据集测试了检测，距离估计和跟踪管道。这包括走廊，门，手柄和开关。研究的一个方案之一是为了验证所提出的平台，不仅包括对物体的检测和跟踪，还包括轮椅向其中一个感兴趣的一个点。
LIDAR来自天空：一种基于无人机的方法，用于有效的对象检测和跟踪
这篇论文是由学者的矿山带给您的，这是密苏里州S＆T图书馆和学习资源的服务。这项工作受美国版权法的保护。未经授权的使用，包括重新分配的复制需要版权持有人的许可。有关更多信息，请联系scholarsmine@mst.edu。
Fe3+/ Fe div>的定量电子微探针分析
摘要：定量相成像实现了大体积内单个纳米对象的精确和无标记的特征，而没有对样品或成像系统的先验知识。虽然出现的共同路径实现足够简单，足以承诺进行广泛的传播，但它们的相位灵敏度仍然缺乏精确地估算单次摄取中囊泡，病毒或纳米颗粒的质量或极化性。在本文中，我们重新审视了最初专为仅强度检测器而设计的Zernike过滤概念，目的是将其调整为波前成像。我们通过基于高分辨率波前传感的数值模拟和实验来证明，简单的傅立叶平面附加组件可以显着提高对数量级增加（×12）实现的亚法物体的相位敏感性（×12），同时允许强度和相位的定量回收。这种进步允许更精确的纳米对象检测和计量学。关键字：定量相成像，灵敏度增加，纳米颗粒，散射对比度，单纳米对象
对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
对象检测和跟踪
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
有效且可靠的实时对象检测模型...
国际计算机科学工程和技术研究杂志ISSN：3049-1665（在线）IJRCET-2024-DECEMBER论文，VOL1第1期，第1页，第1：9，www.ijrcet.in
不确定性意识到伪装对象检测中的人机合作
伪装的对象检测（COD）是识别在其环境中识别对象的任务，由于其广泛的实际应用范围很快。开发值得信赖的COD系统的关键步骤是对不确定性的估计和有效利用。在这项工作中，我们提出了一个人机协作框架，用于对伪装物体的存在进行分类，利用计算机视觉模型（CV）模型的互补优势和无创的脑部计算机界面（BCIS）。我们的方法引入了一个多视障碍，以估计简历模型预测中的不明显，利用这种不确定性在培训过程中提高效率，并通过基于RSVP的BCIS在测试过程中为人类评估提供了低信任案例，以实现更可靠的决策。我们在迷彩数据集中评估了框架，与现有方法相比，平衡准确性（BA）的平均平均提高为4.56％，F1得分的平均提高为4.56％。对于表现最佳的细节，BA的改善达到7.6％，F1分数为6.66％。对培训过程的分析表明，我们的信心措施和精度之间存在很强的相关性，而消融研究证实了拟议的培训政策和人机合作的有效性