TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios Introduction 作者总结了无人机拍摄的数据集的几个难点: 所以本次模型backbone选择的是CSPDarknet53,Neck使用的是PAFPN 本次的模型可以
Align Deep Features for Oriented Object Detection Introduction 作者指出二阶段的检测模型在生成水平候选区域,往往会出现对应多个目标的情况出现,但是如果选择铺设任意方向的anchor的话,那么计算量耗费是十分惊人的。所以相较于二阶段的网络模型,本篇论文主要讨论单阶段模型的可行性。首先给出了单阶段的问题: 为了解决单阶段网络模型中的问题,提