Fassd: un detector de disparo único basado en fusión de características y atención espacial para la detección de objetos pequeños
Autores: Jiang, Deng; Sun, Bei; Su, Shaojing; Zuo, Zhen; Wu, Peng; Tan, Xiaopeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Fassd: un detector de disparo único basado en fusión de características y atención espacial para la detección de objetos pequeños
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Detección de objetos
Objetos pequeños
Fusión de características
Atención espacial
Conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Los métodos de aprendizaje profundo han mejorado significativamente el rendimiento de detección de objetos, pero la detección de objetos pequeños sigue siendo una tarea extremadamente difícil y desafiante en visión por computadora.
Descripción
Los métodos de aprendizaje profundo han mejorado significativamente el rendimiento de detección de objetos, pero la detección de objetos pequeños sigue siendo una tarea extremadamente difícil y desafiante en visión por computadora.