当前位置: 首页 > news >正文

GAN-STD:融合检测器与生成器的方法

简介

简介:通过浅层-深层特征对抗机制缩小目标表征差异,检测损失反向传播实现端到端优化,在检测器上构建GAN,实现小目标检测精度显著提升。

论文题目:GAN-STD: Small Target Detection Based on Generative Adversarial Network

期刊:Journal of Real-Time Image Process(2025-if=2.9)

摘要:随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的目标检测算法取得了重大突破。 然而,现有的基于卷积神经网络的目标检测算法需要对整个图像进行下采样,从图像中提取深度语义信息,这可能导致小目标空间信息的丢失,对大中型目标的检测效果不错,而对小目标的检测效果并不理想。 为了解决小目标检测问题,提高小目

http://www.xdnf.cn/news/637129.html

相关文章:

  • Prometheus 架构及其特性
  • ModbusRTU转profibusDP网关与RAC400通讯报文解析
  • 历年贵州大学保研上机真题
  • web各类编码笔记
  • 什么是前端工程化?它有什么意义
  • 【MySQL】08.视图
  • 2025年AI代理演进全景:从技术成熟度曲线到产业重构
  • MongoDB | 零基础学习与Springboot整合ODM实现增删改查
  • Windows鼠标掉帧测试与修复
  • Android 性能优化入门(三)—— ANR 问题分析
  • Day36打卡 @浙大疏锦行
  • C#实现MCP Client 与 LLM 连接,抓取网页内容功能!
  • 11|省下钱买显卡,如何利用开源模型节约成本?
  • MIT 6.S081 2020Lab5 lazy page allocation 个人全流程
  • RabbitMQ 集群与高可用方案设计(一)
  • 通过Auto平台与VScode搭建远程开发环境(以Stable Diffusion Web UI为例)
  • 自训练NL-SQL模型
  • IS-IS报文
  • [特殊字符] UI-Trans:字节跳动发布的多模态 UI 转换大模型工具,重塑界面智能化未来
  • 以前端的角度理解 Kubernetes(K8s)
  • C++复习核心精华
  • Docker镜像与容器深度解析:从概念到实践的全面对比
  • PTA刷题笔记(难度预警!!!有详解)
  • 区块链可投会议CCF C--APSEC 2025 截止7.13 附录用率
  • leetcode 131. Palindrome Partitioning
  • Oracle 19c TFA工具的安装与使用详解
  • 【辰辉创聚生物】FGF信号通路相关蛋白:解码生命调控的关键枢纽
  • 第三十一天打卡
  • 医学写作供应商管理全流程优化
  • Github 今日热点 完全本地化的自主AI助手,无需API或云端依赖