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VisDrone-DET
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新系统可在低功耗硬件上实现实时空中人员追踪
研究人员开发了一个名为 EMTS-Det 的新颖系统，可在低功耗硬件上实现实时空中人员追踪。该五阶段系统可估计自身运动，对帧数据进行归一化，并使用小型高效网络来检测和追踪个体。与 YOLOv8n 等标准模型相比，该系统在 Raspberry Pi Zero 2W 等资源受限设备上实现了显著更高的帧率和准确性，证明了其在具有挑战性的真实无人机视频场景中的有效性。
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新指标预测合成数据在目标检测中的有效性
研究人员开发了一系列名为条件组合域匹配（CCDM）的新指标，用于评估合成数据集在目标检测任务中的有效性。这些可预先计算的指标可以作为衡量合成数据在下游模型性能提升方面的代理，从而节省大量时间和计算资源。在VisDrone-DET数据集上的实验表明，CCDM指标与YOLOv8模型的性能达到了完美的Spearman相关性，优于现有的合成图像评估方法。