目标检测方向如何找创新点 ?

找到创新点的前提 ?

  • 阅读大量文献

如何阅读文献 ?

  • 总结所读文献的创新点

创新点

  1. 数据集预处理创新
  • 图像增强
  • 图像去雾
  • 图像融合
  • 图像降噪

比如我们要对路上的行人进行检测其是否佩戴了头盔,一般的算法可能只能检测到正常天气下的头盔佩戴情况,而针对大雾天以及夜晚这种视野光线不太好的情况下可能检测效果不太好,这个时候我们就可以在数据预处理方向进行创新。

  1. 目标检测网络创新
  • 提高目标检测网络模型检测精度
    • 将其他模型上的改进点进行网络迁移(例如将文献中对YOLOv3的改进,放到YOLOv5中进行改进若精度提升,说明改进有效)
    • 创新点的排列组合(在阅读大量文献的过程中将改进点创新点进行总结,再将其放入你所选用的目标检测网络模型中)
  • 对目标检测网络模型进行轻量化处理(有时候我们发现别人检测指标值已经卷的很高了,而我们无论怎么改进,效果都不明显,而通过轻量化改进,降低了模型体积的大小,进而提升了网络模型检测速度,并且检测精度没有下降太多,说明改进有效)

最后,在科研过程中,要学会运用工程化的思想 ------ 用结果去反推原理。我们在阅读文献的过程中,发现了一些可以改进的点,暂时不要管其原理,直接先拿去改进一下试试,如果实验结果比较好的话,证明改进有效,这个时候再回去反推其原理

相关推荐
草莓熊Lotso44 分钟前
Git 分支管理:从基础操作到协作流程(本地篇)
大数据·服务器·开发语言·c++·人工智能·git·sql
youngfengying1 小时前
Swin Transformer
人工智能·深度学习·transformer
User_芊芊君子1 小时前
光影协同:基于Rokid CXR-M SDK构建工业级远程专家协作维修系统
人工智能
摘星编程1 小时前
AI文物复活馆:基于 AiOnly 一键调用 Claude 4.5 + Gemini 3 Pro 的多模态复原神器
人工智能·aionly
AI绘画哇哒哒2 小时前
【收藏必看】大模型智能体六大设计模式详解:从ReAct到Agentic RAG,构建可靠AI系统
人工智能·学习·ai·语言模型·程序员·产品经理·转行
CNRio3 小时前
人工智能基础架构与算力之3 Transformer 架构深度解析:从注意力机制到算力适配演进
人工智能·深度学习·transformer
qy-ll3 小时前
深度学习——CNN入门
人工智能·深度学习·cnn
青瓷程序设计6 小时前
动物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·python·深度学习
懷淰メ7 小时前
python3GUI--【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的智能球体检测系统:(详细介绍)
yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt·检测系统·deepseek·球体检测
0***147 小时前
React计算机视觉应用
前端·react.js·计算机视觉