次回の更新記事:LLM同士だけで伝わる効率的なコミュニケーションをさ…(公開予定日:2024年12月16日)

ピクセルレベルで画面に詰まっている物体をAIで検出【GitHub】

   

関連記事: DeepAIから「小さな物体」検出のベストパフォーマンス発表【GitHub】

新しい高密度オブジェクト検出器が開発されました!

【告知】AIDB HRの人材側登録者全員に対し、業界研究の手間を削減できるように「AI事業を行う企業リスト」を配布します。無料登録後すぐに閲覧とダウンロードが可能です。▼



背景

密集物体検出器はピクセルレベルの物体カテゴリとバウンディングボックスを直接予測するエレガントで効果的なフレームワークのため、ますます人気が高まってきています。このフレームワークの基礎となる重要な技術の一つがローカライゼーション品質推定(LQE)です。これまで多くのLQEの探求が行われていますが、これらは境界、領域の特徴などのバニラの畳み込み特徴を用いて定位品質を推定しています。

南京理工大学のXiang Liらは、新しい高密度物体検出器であるGFLV2を提案しています。

テクノロジー

バウンディングボックスを、対応する予測LQEスコアとともに可視化したもの。(画像は論文より引用)

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について









■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






ロッテノ

投稿者の過去記事

SE2年目に突入。大学では機械工学を専攻していました。製造・工業分野などのAIの活用を深堀して、分かりやすい表現で執筆していきます。

PAGE TOP