Autor: Majek, Karol. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Deep Learning for Small and Tiny Object Detection: A Survey
Przegląd metod uczenia głębokiego w wykrywaniu małych i bardzo małych obiektów
Autorzy:: Kos, Aleksandra
Belter, Dominik
Majek, Karol
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27312454.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: Deep Learning
Small Object Detection
Tiny Object Detection
Tiny Object Detection Datasets
Tiny Object Detection Methods
uczenie głębokie
wykrywanie małych obiektów
wykrywanie bardzo małych obiektów
zbiory danych bardzo małych obiektów
metody wykrywania bardzo małych obiektów
Opis:: In recent years, thanks to the development of Deep Learning methods, there has been significant progress in object detection and other computer vision tasks. While generic object detection is becoming less of an issue for modern algorithms, with the Average Precision for medium and large objects in the COCO dataset approaching 70 and 80 percent, respectively, small object detection still remains an unsolved problem. Limited appearance information, blurring, and low signal-to-noise ratio cause state-of-the-art general detectors to fail when applied to small objects. Traditional feature extractors rely on downsampling, which can cause the smallest objects to disappear, and standard anchor assignment methods have proven to be less effective when used to detect low-pixel instances. In this work, we perform an exhaustive review of the literature related to small and tiny object detection. We aggregate the definitions of small and tiny objects, distinguish between small absolute and small relative sizes, and highlight their challenges. We comprehensively discuss datasets, metrics, and methods dedicated to small and tiny objects, and finally, we make a quantitative comparison on three publicly available datasets.
W ostatnich latach, dzięki rozwojowi metod uczenia głębokiego, dokonano znacznego postępu w detekcji obiektów i innych zadaniach widzenia maszynowego. Mimo że ogólne wykrywanie obiektów staje się coraz mniej problematyczne dla nowoczesnych algorytmów, a średnia precyzja dla średnich i dużych instancji w zbiorze COCO zbliża się odpowiednio do 70 i 80 procent, wykrywanie małych obiektów pozostaje nierozwiązanym problemem. Ograniczone informacje o wyglądzie, rozmycia i niski stosunek sygnału do szumu powodują, że najnowocześniejsze detektory zawodzą, gdy są stosowane do małych obiektów. Tradycyjne ekstraktory cech opierają się na próbkowaniu w dół, które może powodować zanikanie najmniejszych obiektów, a standardowe metody przypisania kotwic są mniej skuteczne w wykrywaniu instancji o małej liczbie pikseli. W niniejszej pracy dokonujemy wyczerpującego przeglądu literatury dotyczącej wykrywania małych i bardzo małych obiektów. Przedstawiamy definicje, rozróżniamy małe wymiary bezwzględne i względne oraz podkreślamy związane z nimi wyzwania. Kompleksowo omawiamy zbiory danych, metryki i metody, a na koniec dokonujemy porównania ilościowego na trzech publicznie dostępnych zbiorach danych.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2023, 27, 3; 85--94
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Majek, Karol." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język