旋转目标检测 | Oriented RepPoints，基于点集表示的旋转目标检测模型
1. 论文信息论文标题：《Oriented RepPoints for Aerial Object Detection Wentong》
论文发表：CVPR2022论文链接：http://opena ...
标签分配 | SASM，形状自适应的样本选择策略
1. 论文信息论文标题：《Shape-Adaptive Selection and Measurement for Oriented Object Detection》
论文发表：AAAI 2022 ...
标签分配 | GGHL，面向旋转目标检测的标签分配策略
1. 论文信息论文标题：《A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection》
论 ...
旋转目标检测 | FSDet，解决旋转特征不对齐与正负样本不均衡
1. 论文信息论文标题：《Object Detection for Aerial Images With Feature Enhancement and Soft Label Assignment》
...
PLOG | 国庆随手拍，北京动物园以及奥体公园
长安街、故宫附近本打算9月30日晚上去天安门看看，结果去太晚了不让进，只能在附近转转…
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PLOG | 北京实习近况，逛了逛故宫以及颐和园
从七月初开始被导师派到北京研究所实习，上班之余逛了逛北京的几个著名景点，比如说颐和园，天安门，故宫，北海公园等等，随手拍了拍照，设备是：iPhone 12以及Sony a6000.
颐和园去的那天下着 ...
旋转目标检测 | SCRDet，适用于旋转、密集、小目标的检测器
在遥感图像目标检测中感兴趣目标不再像COCO，VOC中那样在水平方向上垂直放置。对于场景文本检测，文本可以在任何方向和位置上进行检测。尤其是遥感图像面临以上三个挑战：①小目标②杂乱无章的排列③任意方向...
Python小工具 | 如何自动下载、压缩并批量替换文章中的外链图片
由于前段时间JsdelivrCDN加速的崩盘，博主存在Github上的图片全部访问失败，文章阅读体验极差，于是2022年以后的文章全部采用npm做图床，在此之前的文章由于数量过多并没有替换。再加上之前 ...
旋转目标检测 | IENet，单阶段Anchor-Free旋转目标检测模型
IENet（interactive embranchment network），是一个单阶段的Anchor-Free旋转目标检测器，其包含如下贡献点：一个新的geometric transformation（几何变换），用于更好地表示旋转目标框; 一个基于自注意力机制的分支交互模块（a branch interactive module with a self-attention mechanism）; 一个针对旋转框检测改进的IoU Loss;
目标检测 | ATSS，正负样本的选择决定检测性能
论文指出单阶段Anchor-Based和Center-Based Anchor-Free检测算法的性能差异主要来自于正负样本的选择策略，基于此问题，作者提出了ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据真实框的相关统计特征自适应地选择合适的样本，进而提升模型性能...
Hexo博客 | 如何为博客添加顶部轮播图和文章推荐卡片
最近看了zhheo大佬的博客首页，发现大佬的布局还是那么的好看，于是果断COPY，再加上我一直想要在我的博客首页加一个大画幅的轮播图插件，于是又参考了Hassan的文章轮播图…经过一番折腾，效果如下： ...
Hexo博客 | 视频点播页面，如何在博客上优雅地展示B站等平台视频
之前考虑到自己剪了一些vlog，但是直接用`iframe`嵌入的话页面会很长，而且点开这个页面会自动加载全部视频，感觉很奇怪，并且不能很好的展示，于是写了一个视频点播页面，最近有小伙伴留言问我的视频页面是怎么做的，于是我写一篇文章......
旋转目标检测 | R3Det，基于特征精炼的单阶段检测模型
作者称对于旋转目标检测存在三个挑战：大宽高比；密集排列；方向任意，因此针对上述问题，作者提出了R3Det，其通过特征精炼模块解决了精炼过程中特征未对齐的问题...
记录 | 博客运行超过1000天啦，继续砥砺前行
时间过得真快，不知不觉中Justlovesmile的博客已经运行超过1000天啦，我还记得自己第一次建立博客那天，刚考完期末考试，回到寝室，室友说他发现了一个特别好看的个人网站，我看着那个网站，心中萌发出我也要拥有一个自己的博客的想法。
目标检测 | FPN，多尺度目标检测经典Backbone
在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，而图像金字塔结构虽然也能解决多尺度问题，但计算量大，内存消耗大，因此作者提出了FPN结构。
小样本学习 | ProtoNet，基于度量的Few-Shot分类网络
ProtoNet，即原型网络，其想法非常直接但有效，即对每张图像都先用神经网络得到一个特征表示，然后对支持集中每个类别的所有特征取一个平均，作为这个类别的类中心，最后比较查询集和各个类中心之间的距离，取最近的一个类别作为预测结果。
