文献阅读笔记4——《Contrasting YOLOv5, Transformer, and EfficientDet Detectors...》
《Contrasting YOLOv5, Transformer, and EfficientDet Detectors for Crop Circle Detection in Desert》
摘要
比较了 YOLOv5 、Transformer 和Efficientdet
建立了数据集:埃及和沙特阿拉伯
在域内和跨域场景进行评估
背景介绍
介绍背景应用->做农作物综述->引出麦田检测意义->引出需解决的两个问题
1.没有文献对麦田怪圈进行足够原因是因为缺乏数据集
2.遥感技术 缺乏用于精确定位遥感图像中目标的最新深度结构的对比评估
两个贡献:
1.我们解决了沙漠中的麦田怪圈检测问题,并建立了两个评价数据集。
2.我们对比了三种最新的目标检测模型,即YOLOv5、Transformer和EfficientDet,我们认为它们对于遥感图像中的目标检测至关重要。
方法
A.Transformer
DETR将目标检测视为一个直接的集合预测问题,分两次运行
1.设置预测损失
2.并行预测对象并建模其关系的体系结构
B.EfficientDet
BiFPN
1.如果一个节点只有一条输入边,没有特征融合,那么对特征网络的贡献更小;
2.如果输入节点和输出节点处于同一水平,则采用额外的边来将他们联系起来,这允许以最小的成本融合更多的特征;
3.每个双向(自上而下和自下而上)路径被视为一个要素图层,重复多次以实现高级别的要素融合。
C.YOLOv5
比较了12345版的优缺点,结构的改进
1.考虑处理时间:使用CSPNet作为backbone
2.处理对象比例变化:neck:PANet被用作构建特征金字塔
(锚框用于推断类别概率、边界框和客观性分数。)
有四个版本用来训练
实验结果和讨论
数据集:
EGY:特点是目标结构均匀,相对于背景对比度大
KSA:目标结构复杂,目标和背景对比度低
实验环境:
结论
综合阐述三种检测器
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