目标跟踪

农田植被目标检测数据标注与模型训练总结2一、数据集标注工作围绕目标检测模型训练的核心需求，本周重点完成了图片标注全流程工作，为 YOLOv5 模型训练筑牢数据基础：

【宝藏数据集】MCOD：多光谱伪装目标检测首个挑战性基准最近挖到一个计算机视觉领域的稀缺宝藏数据集 ——MCOD，它是首个专门为多光谱伪装目标检测设计的挑战性基准数据集，已被 MM '25（第 33 届 ACM 国际多媒体会议）收录，对做伪装目标检测、多光谱图像处理相关研究的小伙伴来说太实用了，赶紧存下来分享一波！

目标检测数据集 - 卫星图像船舶检测数据集下载数据集点击蓝色链接下载 (若想要更多数量数据集请联系博主 ~)：目标检测数据集下载大全传送：目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

Rex-Omni：Detect Anything via Next Point Prediction——通过下一个点预测检测任何事物这篇文章介绍了一个名为 Rex-Omni 的多模态大型语言模型（MLLM），它在目标检测任务上取得了显著的性能提升，同时具备强大的语言理解能力。以下是文章的主要研究内容概括：

ultralytics-yolo-webui 项目介绍及使用演示ultralytics-yolo-webui 是一个基于 Ultralytics YOLO 框架的 WebUI 工具（由 DataBall 开发），旨在提供可视化界面简化 YOLO 目标检测模型的训练、推理及数据预处理流程，降低目标检测任务的使用门槛。

基于检测变换器的无源目标检测https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2510.11090v1.pdf 无源目标检测（SFOD）能够将知识从源域迁移到无监督目标域，以进行目标检测，而无需访问源数据。大多数现有的SFOD方法要么局限于传统目标检测（OD）模型（如Faster R-CNN），要么设计为通用解决方案，没有为新颖的OD架构（特别是检测变换器DETR）量身定制适配。在本文中，我们提出了特征重加权和对比学习网络（FRANCK），这是一个专为DETR执行以查询为中心的特征增强而设计的新型SFO

LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出https://arxiv.org/pdf/2507.18300 大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。具体来说，我们进行了全面的

雷达信号处理中的CFAR检测关键要点本次讨论和实践涵盖了雷达信号处理中恒虚警（CFAR）检测的理论基础、算法实现，以及在实际雷达数据仿真中遇到的关键工程问题。

雷达信号处理中的CFAR技术详解好的，我来为您总结归纳雷达信号处理中的恒虚警（CFAR）技术，并提供一个基于MATLAB的实际用例。恒虚警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）是一种自适应阈值目标检测技术，在雷达信号处理中用于从噪声和杂波背景中检测出目标回波。其核心思想是：无论背景噪声或杂波的功率如何变化，都保持虚警概率（）为一个预先设定的常数。

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是目标检测？目录一、开篇：保安小王的困惑二、目标检测的基本概念2.1 什么是目标检测？2.2 目标检测与其他计算机视觉任务的关系

计算机视觉·MaskFormer借助了DETR的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。如何定义真实掩码GT mask? 图像中可能有x个类别的注释，这x个注释可以看作是一个真实掩码。对于示例分割，还要求这x个注释互相不连通(也就是属于同一类别且连通的掩码才是真实掩码)。

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智慧警务图像融合大数据智慧警务图像融合大数据，以大数据、云计算、人工智能、物联网和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，构建警务智慧大数据平台，促进各业务部门协调运作，实现警务信息融合、共享、应用的目标，实现公安信息数字化、网络化和智能化。智慧警务图像融合大数据平台，全面感知、综合分析、整合警务业务资源和社会化信息资源，提供高效的警务管理手段，拓展便民服务空间。 #智慧警务#大数据分析#大数据平台#视频图像识别

DetLH论文阅读这篇文章是使用了弱监督的方法，也是就图像级别的标注数据做目标检测。这类方法可以获取更大规模的图像数据，而不仅限于bbox标注的少量数据。

第二部分：感知篇——汽车的“眼睛”与“耳朵”（第5章：环境感知与理解——从“看见”到“看懂”）传感器让汽车拥有了“视觉”，但看到的只是一堆原始数据：摄像头得到的是五彩斑斓的像素点阵列；激光雷达得到的是漫山遍野的3D空间点。这一章，我们要讲解智能驾驶系统如何像我们人脑一样，从这些杂乱的数据中识别出物体、理解其边界、并最终构建出一个有逻辑关系的场景模型。这个过程，就是从“看见”到“看懂”的飞跃。

强化学习与机器人控制仿真

Meta 最新开源 SAM 3 图像视频可提示分割模型目录系列文章目录前言一、安装1.1 先决条件二、入门指南2.1 基本用法三、示例3.1 使用SAM 3进行图像分割

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【ICLR26匿名投稿】Context-Aware ViT：让目标检测真正“看清上下文”的增强策略文章：Enhancing Vision Transformers for Object Detection via Context-Aware Token Selection and Packing

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宠物识别丨基于弱监督学习的宠物视频内容自动标注技术实践针对宠物短视频平台内容标签混乱的智能化解决方案随着宠物经济的快速发展，抖音、快手等短视频平台上的宠物相关内容呈现爆发式增长。然而，海量的宠物视频内容面临着标签混乱、分类不准确的突出问题，严重影响了内容推荐系统的精准度和用户体验。

YOLOv8多场景人物识别定位与改进ASF-DySample算法详解目标检测领域近年来取得了显著进展，然而在实际应用中仍面临诸多挑战。特别是在复杂场景下的人物检测任务中，小目标检测精度不足、计算资源消耗过大以及模型泛化能力有限等问题尤为突出。本文提出了一种基于ASF-DySample改进的YOLOv8目标检测算法，通过引入注意力机制和动态采样策略，有效提升了模型的计算效率和泛化能力，同时保持了检测精度。

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。