一、简介 目标检测可以分为三个类别：通用目标检测（语义分割、全景分割）、突出目标检测和伪装目标检测。 与上一篇文章一样，同样是伪装目标检测，但是取得了更好的效果。 数据集采用COD10k，每张图片采用六种标注：属性（如下表所示）、类别（super-&sub-class）、bounding boxes、object annotation、instance annotation 和 edge a

arXiv 2021 Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Ming-Ming Cheng, Ling Shao https://arxiv.org/abs/2102.10274 一、简介 收集了COD10K数据集，这项工作已经在SINet中提出。 提出了SINet-V2框架，总训练时间为4小时使用搜索和识别的策略，该策略适用于COD任务。 二、SINet-V2 2.

摘要 伪装场景理解是计算机视觉领域的一个研究热点，其目的是对伪装物体进行感知。在技术和应用方面的目前繁荣发展需要进行最新的调查。这可以帮助研究人员更好地了解全球CSU领域，包括当前的成就和仍然存在的挑战。本文有四个方面的贡献：（1）我们首次提出了针对CSU的深度学习技术的全面调查，包括分类、特定任务的挑战和正在进行的发展。（2）为了对最先进的技术进行权威的量化，我们为伪装目标分割提供了最大和最新

无线感知/雷达成像部分最新工作<持续更新>: 链接地址 注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于 Nature/Science及其子刊; MobiCom, Sigcom, MobiSys, NSDI, SenSys, Ubicomp; JSAC, 雷达学报 等)。 本次介绍的论文是: IEEE TVT 2024 |