#用于目标检测的新型无监督预训练方法#自监督预训练在#计算机视觉#中的应用，尤其在目标检测中很有用。然而，以前的方法在设计时并没有考虑到定位，这在检测物体等任务时成为一个关键问题。#UC伯克利#等机构的AI研究人员开发了#DETReg#，一种用于目标-CSDN社区

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2021-08-05 14:35:42

#用于目标检测的新型无监督预训练方法# 自监督预训练在#计算机视觉#中的应用，尤其在目标检测中很有用。然而，以前的方法在设计时并没有考虑到定位，这在检测物体等任务时成为一个关键问题。#UC伯克利#等机构的AI研究人员开发了#DETReg#，一种用于目标检测的新型无监督预训练方法。DETReg通过提供两个关键的预训练任务来训练具有未标记数据的检测器：目标定位任务和目标嵌入任务。第一个任务旨在教模型如何检测目标，而不管其类型如何，而后者旨在理解图像中的类别。由于最近用于对象检测的transformers很简单，因此选择这项研究以将其方法基于可变形的DETR架构，这简化了实施和训练环节。论文：https://arxiv.org/pdf/2106.04550.pdf；代码：github.com/amirbar/DETReg

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随着深度学习技术的发展，基于神经网络的机器翻译系统已成为业界的主流系统。本课程将详细讲解Transformer新型神经网络及其在机器翻译中的应用，并从工业实践和评测竞赛的角度更全面的展现其实用价值。

前言文章综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望。首先对目标视觉检测的基本流程进行总结，并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集；然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展；最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战，并对今后的发展趋势进行展望。目标视觉检测是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题。随着电子设备的应用在社会生产和人们生活中越来越普遍, 数字图像已经成为不可缺少的信息媒介, 每时每刻都在产生海量的图像数据。

哈哈其实 title是目标视觉检测应用进展与展望更合适~~在这综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望。首先对目标视觉检测的基本流程进行总结，并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集；然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展；最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战，并对今后的发展趋势进行展望。目标视觉检测是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题。随着电子设备的应用在社会生产和人们生活中越来越普遍, 数字图像已经成为不可缺少的信息媒介, 每时每刻都在产

2.1.1目标检测任务目标检测是计算机视觉以及图像处理领域的一个典型任务，已成为近些年来理论和应用的研究热点。目标检测的主要目的是在图像或图像序列中找出存在的目标并分类，同时精确给出各类目标位置信息。随着计算机软硬件和深度学习理论发展，目标检测已广泛应用于智能安防、智慧医疗、智能交通等领域。根据后续任务的需要，可以将目标检测任务分为三个主要的层次：分类、检测以及分割[11]。与分类任务相比，检测更加注重算法模型对图像前景和背景的理。

摘要制造业的全面智能化发展对工业产品的质量检测提出了新的要求。本文总结了机器学习方法在表面缺陷检测中的研究现状，表面缺陷检测是工业产品质量检测的关键部分。首先，根据表面特征的用途，从纹理特征、颜色特征、形状特征三个方面总结了传统机器视觉表面缺陷检测方法在工业产品表面缺陷检测中的应用。其次，从监督法、无监督法、弱监督法三个方面论述了近年来基于深度学习技术的工业产品表面缺陷检测的研究现状。然后，系统总结了工业表面缺陷检测中常见的关键问题及其解决方法；关键问题包括实时问题、小样本问题、小目标问...

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