弹药废料检查是回收弹药金属废料的过程中的重要步骤。大多数弹药由许多组件组成，包括盒子，底漆，粉末和弹丸。包含能量学的弹药废料被认为是潜在危险的，应在回收过程之前分离。手动检查每片废料都是乏味且耗时的。我们已经收集了一个弹药组件的数据集，目的是应用人工智能自动对安全和不安全的废料进行分类。首先，通过弹药的视觉和X射线图像手动创建两个培训数据集。其次，使用直方图均衡，平均，锐化，功率定律和高斯模糊的空间变换来增强X射线数据集，以补偿缺乏足够的训练数据。最后，应用代表性的Yolov4对象检测方法用于检测弹药组件并分别将废料片分别为安全和不安全的类。训练有素的模型针对看不见的数据进行了测试，以评估应用方法的性能。实验证明了使用深度学习的弹药组件检测和分类的可行性。数据集和预培训模型可在https://github.com/hadi-ghnd/scrap-classification上获得。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

从汽车和交通检测到自动驾驶汽车系统，可以将街道对象的对象检测应用于各种用例。因此，找到最佳的对象检测算法对于有效应用它至关重要。已经发布了许多对象检测算法，许多对象检测算法比较了对象检测算法，但是很少有人比较了最新的算法，例如Yolov5，主要是侧重于街道级对象。本文比较了各种单阶段探测器算法； SSD MobilenetV2 FPN-Lite 320x320，Yolov3，Yolov4，Yolov5L和Yolov5S在实时图像中用于街道级对象检测。该实验利用了带有3,169张图像的修改后的自动驾驶汽车数据集。数据集分为火车，验证和测试；然后，使用重新处理，色相转移和噪音对其进行预处理和增强。然后对每种算法进行训练和评估。基于实验，算法根据推论时间及其精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）产生了不错的结果。结果还表明，Yolov5L的映射@.5 of 0.593，MobileNetV2 FPN-Lite的推理时间最快，而其他推理时间仅为3.20ms。还发现Yolov5s是最有效的，其具有Yolov5L精度和速度几乎与MobilenetV2 FPN-Lite一样快。这表明各种算法适用于街道级对象检测，并且足够可行，可以用于自动驾驶汽车。

现在，诸如无人机之类的无人机，从捕获和目标检测的各种目的中，从Ariel Imagery等捕获和目标检测的各种目的很大使用。轻松进入这些小的Ariel车辆到公众可能导致严重的安全威胁。例如，可以通过使用无人机在公共公共场合中混合的间谍来监视关键位置。在手中研究提出了一种改进和高效的深度学习自治系统，可以以极大的精度检测和跟踪非常小的无人机。建议的系统由自定义深度学习模型Tiny Yolov3组成，其中一个非常快速的物体检测模型的口味之一，您只能构建并用于检测一次（YOLO）。物体检测算法将有效地检测无人机。与以前的Yolo版本相比，拟议的架构表现出显着更好的性能。在资源使用和时间复杂性方面观察到改进。使用召回和精度分别为93％和91％的测量来测量性能。

Asteroids are an indelible part of most astronomical surveys though only a few surveys are dedicated to their detection. Over the years, high cadence microlensing surveys have amassed several terabytes of data while scanning primarily the Galactic Bulge and Magellanic Clouds for microlensing events and thus provide a treasure trove of opportunities for scientific data mining. In particular, numerous asteroids have been observed by visual inspection of selected images. This paper presents novel deep learning-based solutions for the recovery and discovery of asteroids in the microlensing data gathered by the MOA project. Asteroid tracklets can be clearly seen by combining all the observations on a given night and these tracklets inform the structure of the dataset. Known asteroids were identified within these composite images and used for creating the labelled datasets required for supervised learning. Several custom CNN models were developed to identify images with asteroid tracklets. Model ensembling was then employed to reduce the variance in the predictions as well as to improve the generalisation error, achieving a recall of 97.67%. Furthermore, the YOLOv4 object detector was trained to localize asteroid tracklets, achieving a mean Average Precision (mAP) of 90.97%. These trained networks will be applied to 16 years of MOA archival data to find both known and unknown asteroids that have been observed by the survey over the years. The methodologies developed can be adapted for use by other surveys for asteroid recovery and discovery.

深神网络的对象探测器正在不断发展，并用于多种应用程序，每个应用程序都有自己的要求集。尽管关键安全应用需要高准确性和可靠性，但低延迟任务需要资源和节能网络。不断提出了实时探测器，在高影响现实世界中是必需的，但是它们过分强调了准确性和速度的提高，而其他功能（例如多功能性，鲁棒性，资源和能源效率）则被省略。现有网络的参考基准不存在，设计新网络的标准评估指南也不存在，从而导致比较模棱两可和不一致的比较。因此，我们对广泛的数据集进行了多个实时探测器（基于锚点，关键器和变压器）的全面研究，并报告了一系列广泛指标的结果。我们还研究了变量，例如图像大小，锚固尺寸，置信阈值和架构层对整体性能的影响。我们分析了检测网络的鲁棒性，以防止分配变化，自然腐败和对抗性攻击。此外，我们提供了校准分析来评估预测的可靠性。最后，为了强调现实世界的影响，我们对自动驾驶和医疗保健应用进行了两个独特的案例研究。为了进一步衡量关键实时应用程序中网络的能力，我们报告了在Edge设备上部署检测网络后的性能。我们广泛的实证研究可以作为工业界对现有网络做出明智选择的指南。我们还希望激发研究社区的设计和评估网络的新方向，该网络着重于更大而整体的概述，以实现深远的影响。

工业X射线分析在需要保证某些零件的结构完整性的航空航天，汽车或核行业中很常见。但是，射线照相图像的解释有时很困难，可能导致两名专家在缺陷分类上不同意。本文介绍的自动缺陷识别（ADR）系统将减少分析时间，还将有助于减少对缺陷的主观解释，同时提高人类检查员的可靠性。我们的卷积神经网络（CNN）模型达到94.2 \％准确性（MAP@iou = 50 \％），当应用于汽车铝铸件数据集（GDXRAR）时，它被认为与预期的人类性能相似，超过了当前状态该数据集的艺术。在工业环境上，其推理时间少于每个DICOM图像，因此可以安装在生产设施上，不会影响交付时间。此外，还进行了对主要高参数的消融研究，以优化从75 \％映射的初始基线结果最高94.2 \％map的模型准确性。

水果苍蝇是果实产量最有害的昆虫物种之一。在AlertTrap中，使用不同的最先进的骨干功能提取器（如MobiLenetv1和MobileNetv2）的SSD架构的实现似乎是实时检测问题的潜在解决方案。SSD-MobileNetv1和SSD-MobileNetv2表现良好并导致AP至0.5分别为0.957和1.0。YOLOV4-TINY优于SSD家族，在AP@0.5中为1.0;但是，其吞吐量速度略微慢。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

遵循机器视觉系统在线自动化质量控制和检查过程的成功之后，这项工作中为两个不同的特定应用提供了一种对象识别解决方案，即，在医院准备在医院进行消毒的手术工具箱中检测质量控制项目，以及检测血管船体中的缺陷，以防止潜在的结构故障。该解决方案有两个阶段。首先，基于单镜头多伯克斯检测器（SSD）的特征金字塔体系结构用于改善检测性能，并采用基于地面真实的统计分析来选择一系列默认框的参数。其次，利用轻量级神经网络使用回归方法来实现定向检测结果。该方法的第一阶段能够检测两种情况下考虑的小目标。在第二阶段，尽管很简单，但在保持较高的运行效率的同时，检测细长目标是有效的。

如今，使用微创手术（MIS）进行了更多的手术程序。这是由于其许多好处，例如最小的术后问题，较少的出血，较小的疤痕和快速的康复。但是，MIS的视野，小手术室和对操作场景的间接查看可能导致手术工具发生冲突并可能损害人体器官或组织。因此，通过使用内窥镜视频饲料实时检测和监视手术仪器，可以大大减少MIS问题，并且可以提高手术程序的准确性和成功率。在本文中，研究，分析和评估了对Yolov5对象检测器的一系列改进，以增强手术仪器的检测。在此过程中，我们进行了基于性能的消融研究，探索了改变Yolov5模型的骨干，颈部和锚固结构元素的影响，并注释了独特的内窥镜数据集。此外，我们将消融研究的有效性与其他四个SOTA对象探测器（Yolov7，Yolor，Scaled-Yolov4和Yolov3-SPP）进行了比较。除了Yolov3-SPP（在MAP中具有98.3％的模型性能和相似的推理速度）外，我们的所有基准模型（包括原始的Yolov5）在使用新的内窥镜数据集的实验中超过了我们的顶级精制模型。

腕骨骨折是医院的常见情况，特别是在紧急服务中。医生需要来自各种医疗设备的图像，以及患者的病史和身体检查，正确诊断这些骨折并采用适当的治疗。本研究旨在使用腕X射线图像的深度学习进行骨折检测，以帮助专门在现场专门的医生，特别是在骨折的诊断中工作。为此目的，使用从Gazi大学医院获得的腕X射线图像数据集的基于深度学习的物体检测模型来执行20个不同的检测程序。这里使用了DCN，动态R_CNN，更快的R_CNN，FSAF，Libra R_CNN，PAA，RetinAnet，Regnet和具有各种骨架的基于SABL深度学习的物体检测模型。为了进一步改进研究中的检测程序，开发了5种不同的集合模型，后来用于改革集合模型，为我们的研究开发一个独一无二的检测模型，标题为腕骨骨折检测组合（WFD_C）。根据检测到总共26种不同的骨折，检测结果的最高结果是WFD_C模型中的0.8639平均精度（AP50）。本研究支持华为土耳其研发中心，范围在持续的合作项目编码071813中，华为大学，华为和Medskor。

The task of locating and classifying different types of vehicles has become a vital element in numerous applications of automation and intelligent systems ranging from traffic surveillance to vehicle identification and many more. In recent times, Deep Learning models have been dominating the field of vehicle detection. Yet, Bangladeshi vehicle detection has remained a relatively unexplored area. One of the main goals of vehicle detection is its real-time application, where `You Only Look Once' (YOLO) models have proven to be the most effective architecture. In this work, intending to find the best-suited YOLO architecture for fast and accurate vehicle detection from traffic images in Bangladesh, we have conducted a performance analysis of different variants of the YOLO-based architectures such as YOLOV3, YOLOV5s, and YOLOV5x. The models were trained on a dataset containing 7390 images belonging to 21 types of vehicles comprising samples from the DhakaAI dataset, the Poribohon-BD dataset, and our self-collected images. After thorough quantitative and qualitative analysis, we found the YOLOV5x variant to be the best-suited model, performing better than YOLOv3 and YOLOv5s models respectively by 7 & 4 percent in mAP, and 12 & 8.5 percent in terms of Accuracy.

2019年冠状病毒为全球社会稳定和公共卫生带来了严重的挑战。遏制流行病的一种有效方法是要求人们在公共场所戴口罩，并通过使用合适的自动探测器来监视戴口罩状态。但是，现有的基于深度学习的模型努力同时达到高精度和实时性能的要求。为了解决这个问题，我们提出了基于Yolov5的改进的轻质面膜探测器，该检测器可以实现精确和速度的良好平衡。首先，提出了将ShuffleNetV2网络与协调注意机制相结合的新型骨干轮弹工具作为骨干。之后，将有效的路径攻击网络BIFPN作为特征融合颈应用。此外，在模型训练阶段，定位损失被α-CIOU取代，以获得更高质量的锚。还利用了一些有价值的策略，例如数据增强，自适应图像缩放和锚点群集操作。 Aizoo面膜数据集的实验结果显示了所提出模型的优越性。与原始的Yolov5相比，提出的模型将推理速度提高28.3％，同时仍将精度提高0.58％。与其他七个现有型号相比，它的最佳平均平均精度为95.2％，比基线高4.4％。

在这项工作中，我们详细描述了深度学习和计算机视觉如何帮助检测AirTender系统的故障事件，AirTender系统是售后摩托车阻尼系统组件。监测飞行员运行的最有效方法之一是在其表面上寻找油污渍。从实时图像开始，首先在摩托车悬架系统中检测到Airtender，然后二进制分类器确定Airtender是否在溢出油。该检测是在YOLO5架构的帮助下进行的，而分类是在适当设计的卷积神经网络油网40的帮助下进行的。为了更清楚地检测油的泄漏，我们用荧光染料稀释了荧光染料，激发波长峰值约为390 nm。然后用合适的紫外线LED照亮飞行员。整个系统是设计低成本检测设置的尝试。船上设备（例如迷你计算机）被放置在悬架系统附近，并连接到全高清摄像头框架架上。板载设备通过我们的神经网络算法，然后能够将AirTender定位并分类为正常功能（非泄漏图像）或异常（泄漏图像）。

Unmanned air vehicles (UAVs) popularity is on the rise as it enables the services like traffic monitoring, emergency communications, deliveries, and surveillance. However, the unauthorized usage of UAVs (a.k.a drone) may violate security and privacy protocols for security-sensitive national and international institutions. The presented challenges require fast, efficient, and precise detection of UAVs irrespective of harsh weather conditions, the presence of different objects, and their size to enable SafeSpace. Recently, there has been significant progress in using the latest deep learning models, but those models have shortcomings in terms of computational complexity, precision, and non-scalability. To overcome these limitations, we propose a precise and efficient multiscale and multifeature UAV detection network for SafeSpace, i.e., \textit{MultiFeatureNet} (\textit{MFNet}), an improved version of the popular object detection algorithm YOLOv5s. In \textit{MFNet}, we perform multiple changes in the backbone and neck of the YOLOv5s network to focus on the various small and ignored features required for accurate and fast UAV detection. To further improve the accuracy and focus on the specific situation and multiscale UAVs, we classify the \textit{MFNet} into small (S), medium (M), and large (L): these are the combinations of various size filters in the convolution and the bottleneckCSP layers, reside in the backbone and neck of the architecture. This classification helps to overcome the computational cost by training the model on a specific feature map rather than all the features. The dataset and code are available as an open source: github.com/ZeeshanKaleem/MultiFeatureNet.

Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.

水下结构的维修和维护以及海洋科学在很大程度上依赖于水下对象检测的结果，这是图像处理工作流程的关键部分。尽管已经提出了许多基于计算机视觉的方法，但还没有人开发出一种可靠，准确地检测并对深海中发现的物体和动物进行分类的系统。这主要是由于障碍物在水下环境中散射和吸收光线。随着深度学习的引入，科学家们已经能够解决广泛的问题，包括保护海洋生态系统，在紧急情况下挽救生命，防止水下灾难，并发现，汤匙和识别水下目标。但是，这些深度学习系统的好处和缺点仍然未知。因此，本文的目的是提供在水下对象检测中使用的数据集的概述，并介绍为此目的所采用的算法的优势和缺点的讨论。

自动检测武器对于改善个人的安全性和福祉是重要的，仍然是由于各种尺寸，武器形状和外观，这是一项艰巨的任务。查看点变化和遮挡也是使这项任务更加困难的原因。此外，目前的物体检测算法处理矩形区域，但是一个细长和长的步枪可以真正地覆盖区域的一部分区域，其余部分可能包含未经紧的细节。为了克服这些问题，我们提出了一种用于定向意识武器检测的CNN架构，其提供具有改进的武器检测性能的面向边界框。所提出的模型不仅通过将角度作为分类问题的角度分成8个类而且提供方向，而是作为回归问题。对于培训我们的武器检测模型，包括总6400件武器图像的新数据集从网上收集，然后用面向定向的边界框手动注释。我们的数据集不仅提供导向的边界框作为地面真相，还提供了水平边界框。我们还以多种现代对象探测器提供我们的数据集，用于在该领域进一步研究。所提出的模型在该数据集上进行评估，并且与搁板对象检测器的比较分析产生了卓越的拟议模型的性能，以标准评估策略测量。数据集和模型实现在此链接上公开可用：https://bit.ly/2tyzicf。

肺超声（LUS）可能是唯一可用于连续和周期性监测肺的医学成像方式。这对于在肺部感染开始期间跟踪肺表现或跟踪疫苗接种对肺部的影响非常有用，如Covid-19中的肺部作用。有许多尝试将肺严重程度分为各个类别或自动分割各种LUS地标和表现形式的尝试。但是，所有这些方法均基于训练静态机器学习模型，该模型需要大量临床注释的大数据集，并且在计算上是沉重的，并且大部分时间非现实时间。在这项工作中，提出了一种实时重量的基于活跃的学习方法，以在资源约束设置中在COVID-19的受试者中更快地进行分类。该工具基于您看起来仅一次（YOLO）网络，具有基于各种LUS地标，人工制品和表现形式的标识，肺部感染严重程度的预测，基于主动学习的可能性，提供图像质量的能力。临床医生的反馈或图像质量以及对感染严重程度高的重要框架的汇总，以进一步分析。结果表明，对于LUS地标的预测，该提议的工具在联合（IOU）阈值的交叉点上的平均平均精度（MAP）为66％。在Quadro P4000 GPU运行时，14MB轻量级Yolov5S网络可实现123 fps。该工具可根据作者的要求进行使用和分析。