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RT-DETR-R50
RT-DETR-R50
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无人机热成像数据集和模型助力未爆弹药筛查
研究人员开发了一个新的数据集和目标检测模型，用于使用无人机热成像筛查未爆弹药（UXO）。该数据集在各种环境条件下进行了四次野外活动收集，包含超过 5,800 对标记的热图像。对 YOLOV11l 和 RT-DETR-R50 等目标检测算法进行了训练和评估，以创建自动候选目标检测模型。该研究为人道主义排雷行动提供了实践建议，强调了同时收集热成像和 RGB 图像的重要性，使用具有代表性的本地数据进行模型校准，并保留人工审查以进行最终评估。
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ViCrop-Det 通过自适应空间路由改进小目标检测
研究人员推出 ViCrop-Det，一个旨在无需额外训练即可提高图像中小目标检测能力的新颖框架。该方法利用模型交叉注意力分布得出的空间注意力熵 (SAE) 来识别具有高目标显著性和不确定性的区域。通过自适应地将计算资源集中在这些模糊区域，ViCrop-Det 增强了细粒度特征恢复并解决了空间模糊性。