颈腺细胞（GC）检测是计算机辅助诊断宫颈腺癌筛查的关键步骤。精确识别宫颈涂片中的GC是挑战的，其中鳞状细胞是主要的。在整个涂片线索中，广泛存在的分布（OOD）数据可降低机器学习系统用于GC检测的可靠性。尽管，最新的（SOTA）深度学习模型可以胜过感兴趣的预选区域中的病理学家，但是当面对这样的吉吉像素整个滑动图像时，质量假阳性（FP）预测仍无法解决。本文提出了一种基于GC的形态学知识，试图通过八邻居中的自我发项机制来解决FP问题的新极性知识。它估计了GC核的极性方向。作为插件模块，Polarnet可以指导一般对象检测模型的深度功能和预测的置信度。在实验中，我们发现基于四个不同框架的通用模型可以在小图像集中拒绝fp，并将平均精度（地图）的平均值增加$ \ text {0.007} \ sim \ sim \ text {0.015} $，其中平均最高超过了最近的宫颈细胞检测模型0.037。通过插入极地，部署的C ++程序在从外部WSI的前20个GC检测准确性上提高了8.8％，同时牺牲了14.4 s的计算时间。代码可在https://github.com/chrisa142857/polarnet-gcdet中找到

宫颈异常细胞检测是一项具有挑战性的任务，因为异常细胞和正常细胞之间的形态差异通常是微妙的。为了确定宫颈细胞是正常还是异常，细胞病理学家总是将周围细胞作为参考，并进行仔细比较以鉴定其异常。为了模仿这些临床行为，我们建议探索上下文关系，以提高宫颈异常细胞检测的性能。具体而言，利用细胞和细胞到全球图像之间的上下文关系，以增强每个感兴趣区域（ROI）建议的特征。因此，开发了两个模块，称为ROI关系注意模块（RRAM）和全球ROI注意模块（GRAM），还研究了它们的组合策略。我们通过使用特征金字塔网络（FPN）使用单头或双头更快的R-CNN来设置强基础，并将我们的RRAM和革兰氏集整合到它们中以验证提出的模块的有效性。由40,000个细胞学图像组成的大宫颈细胞检测数据集进行的实验表明，RRAM和GRAM的引入都比基线方法获得了更好的平均精度（AP）。此外，当级联RRAM和GRAM时，我们的方法优于最先进的方法（SOTA）方法。此外，我们还显示了提出的功能增强方案可以促进图像级别和涂片级别的分类。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cviu-csu/cr4cacd上公开获得。

Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.

面部检测是为了在图像中搜索面部的所有可能区域，并且如果有任何情况，则定位面部。包括面部识别，面部表情识别，面部跟踪和头部姿势估计的许多应用假设面部的位置和尺寸在图像中是已知的。近几十年来，研究人员从Viola-Jones脸上检测器创造了许多典型和有效的面部探测器到当前的基于CNN的CNN。然而，随着图像和视频的巨大增加，具有面部刻度的变化，外观，表达，遮挡和姿势，传统的面部探测器被挑战来检测野外面孔的各种“脸部。深度学习技术的出现带来了非凡的检测突破，以及计算的价格相当大的价格。本文介绍了代表性的深度学习的方法，并在准确性和效率方面提出了深度和全面的分析。我们进一步比较并讨论了流行的并挑战数据集及其评估指标。进行了几种成功的基于深度学习的面部探测器的全面比较，以使用两个度量来揭示其效率：拖鞋和延迟。本文可以指导为不同应用选择合适的面部探测器，也可以开发更高效和准确的探测器。

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.

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

无人驾驶飞机（UAV）的实时对象检测是一个具有挑战性的问题，因为Edge GPU设备作为物联网（IoT）节点的计算资源有限。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种基于Yolox模型的新型轻型深度学习体系结构，用于Edge GPU上的实时对象检测。首先，我们设计了一个有效且轻巧的PixSF头，以更换Yolox的原始头部以更好地检测小物体，可以将其进一步嵌入深度可分离的卷积（DS Conv）中，以达到更轻的头。然后，开发为减少网络参数的颈层中的较小结构，这是精度和速度之间的权衡。此外，我们将注意模块嵌入头层中，以改善预测头的特征提取效果。同时，我们还改进了标签分配策略和损失功能，以减轻UAV数据集的类别不平衡和盒子优化问题。最后，提出了辅助头进行在线蒸馏，以提高PIXSF Head中嵌入位置嵌入和特征提取的能力。在NVIDIA Jetson NX和Jetson Nano GPU嵌入平台上，我们的轻质模型的性能得到了实验验证。扩展的实验表明，与目前的模型相比，Fasterx模型在Visdrone2021数据集中实现了更好的折衷和延迟之间的折衷。

物体检测在计算机视觉中取得了巨大的进步。具有外观降级的小物体检测是一个突出的挑战，特别是对于鸟瞰观察。为了收集足够的阳性/阴性样本进行启发式训练，大多数物体探测器预设区域锚，以便将交叉联盟（iou）计算在地面判处符号数据上。在这种情况下，小物体经常被遗弃或误标定。在本文中，我们提出了一种有效的动态增强锚（DEA）网络，用于构建新颖的训练样本发生器。与其他最先进的技术不同，所提出的网络利用样品鉴别器来实现基于锚的单元和无锚单元之间的交互式样本筛选，以产生符合资格的样本。此外，通过基于保守的基于锚的推理方案的多任务联合训练增强了所提出的模型的性能，同时降低计算复杂性。所提出的方案支持定向和水平对象检测任务。对两个具有挑战性的空中基准（即，DotA和HRSC2016）的广泛实验表明，我们的方法以适度推理速度和用于训练的计算开销的准确性实现最先进的性能。在DotA上，我们的DEA-NET与ROI变压器的基线集成了0.40％平均平均精度（MAP）的先进方法，以便用较弱的骨干网（Resnet-101 VS Resnet-152）和3.08％平均 - 平均精度（MAP），具有相同骨干网的水平对象检测。此外，我们的DEA网与重新排列的基线一体化实现最先进的性能80.37％。在HRSC2016上，它仅使用3个水平锚点超过1.1％的最佳型号。

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。

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。

大多数最先进的实例级人类解析模型都采用了两阶段的基于锚的探测器，因此无法避免启发式锚盒设计和像素级别缺乏分析。为了解决这两个问题，我们设计了一个实例级人类解析网络，该网络在像素级别上无锚固且可解决。它由两个简单的子网络组成：一个用于边界框预测的无锚检测头和一个用于人体分割的边缘引导解析头。无锚探测器的头继承了像素样的优点，并有效地避免了对象检测应用中证明的超参数的敏感性。通过引入部分感知的边界线索，边缘引导的解析头能够将相邻的人类部分与彼此区分开，最多可在一个人类实例中，甚至重叠的实例。同时，利用了精炼的头部整合盒子级别的分数和部分分析质量，以提高解析结果的质量。在两个多个人类解析数据集（即CIHP和LV-MHP-V2.0）和一个视频实例级人类解析数据集（即VIP）上进行实验，表明我们的方法实现了超过全球级别和实例级别的性能最新的一阶段自上而下的替代方案。

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。

Crowd counting plays an important role in risk perception and early warning, traffic control and scene statistical analysis. The challenges of crowd counting in highly dense and complex scenes lie in the mutual occlusion of the human body parts, the large variation of the body scales and the complexity of imaging conditions. Deep learning based head detection is a promising method for crowd counting. However the highly concerned object detection networks cannot be well applied to this field for two main reasons. First, most of the existing head detection datasets are only annotated with the center points instead of bounding boxes which is mandatory for the canonical detectors. Second, the sample imbalance has not been overcome yet in highly dense and complex scenes because the existing loss functions calculate the positive loss at a single key point or in the entire target area with the same weight. To address these problems, We propose a novel loss function, called Mask Focal Loss, to unify the loss functions based on heatmap ground truth (GT) and binary feature map GT. Mask Focal Loss redefines the weight of the loss contributions according to the situ value of the heatmap with a Gaussian kernel. For better evaluation and comparison, a new synthetic dataset GTA\_Head is made public, including 35 sequences, 5096 images and 1732043 head labels with bounding boxes. Experimental results show the overwhelming performance and demonstrate that our proposed Mask Focal Loss is applicable to all of the canonical detectors and to various datasets with different GT. This provides a strong basis for surpassing the crowd counting methods based on density estimation.

居住在美国的每个妇女在8次发育侵袭性乳腺癌的可能性下有大约1。有丝分裂细胞计数是评估乳腺癌侵袭性或等级最常见的测试之一。在该预后，必须通过病理学家使用高分辨率显微镜检查组织病理学图像以计算细胞。不幸的是，可以是一种完整的任务，可重复性差，特别是对于非专家来说。最近深入学习网络适用于能够自动定位这些感兴趣区域的医学应用。然而，这些基于区域的网络缺乏利用通常用作唯一检测方法的完整图像CNN产生的分割特征的能力。因此，所提出的方法利用更快的RCNN进行对象检测，同时使用RGB图像特征的UNET产生的分割特征，以实现在Mitos-Atypia 2014分数上的F分数为0.508，计数数据集，优于最先进的攻击方法。

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

在本文中，我们为RSI（名为Superyolo）提出了一种准确而快速的小对象检测方法，该方法融合了多模式数据并通过利用辅助超级分辨率（SR）学习并考虑既有辅助的超级分辨率（SR）对象进行高分辨率（HR）对象检测检测准确性和计算成本。首先，我们通过删除焦点模块来保持人力资源特征并显着克服小物体缺失的误差来构建紧凑的基线。其次，我们利用像素级的多模式融合（MF）从各种数据中提取信息，以促进RSI中的小物体更合适和有效的功能。此外，我们设计了一个简单且灵活的SR分支来学习HR特征表示，可以区分具有低分辨率（LR）输入的庞大背景的小物体，从而进一步提高了检测准确性。此外，为避免引入其他计算，SR分支在推理阶段被丢弃，并且由于LR输入而减少了网络模型的计算。实验结果表明，在广泛使用的Vedai RS数据集上，Superyolo的精度为73.61％（在MAP50方面），比SOTA大型模型（例如Yolov5L，Yolov5X和RS设计的Yolors）高10％以上。同时，Superyolo的Gfolps和参数大小比Yolov5X少约18.1倍，4.2倍。我们提出的模型显示出与最新模型相比，具有良好的准确性速度权衡。该代码将在https://github.com/icey-zhang/superyolo上开放。

Passive millimeter-wave (PMMW) is a significant potential technique for human security screening. Several popular object detection networks have been used for PMMW images. However, restricted by the low resolution and high noise of PMMW images, PMMW hidden object detection based on deep learning usually suffers from low accuracy and low classification confidence. To tackle the above problems, this paper proposes a Task-Aligned Detection Transformer network, named PMMW-DETR. In the first stage, a Denoising Coarse-to-Fine Transformer (DCFT) backbone is designed to extract long- and short-range features in the different scales. In the second stage, we propose the Query Selection module to introduce learned spatial features into the network as prior knowledge, which enhances the semantic perception capability of the network. In the third stage, aiming to improve the classification performance, we perform a Task-Aligned Dual-Head block to decouple the classification and regression tasks. Based on our self-developed PMMW security screening dataset, experimental results including comparison with State-Of-The-Art (SOTA) methods and ablation study demonstrate that the PMMW-DETR obtains higher accuracy and classification confidence than previous works, and exhibits robustness to the PMMW images of low quality.

由于缺乏自动注释系统，大多数发展城市的城市机构都是数字未标记的。因此，在此类城市中，位置和轨迹服务（例如Google Maps，Uber等）仍然不足。自然场景图像中的准确招牌检测是从此类城市街道检索无错误的信息的最重要任务。然而，开发准确的招牌本地化系统仍然是尚未解决的挑战，因为它的外观包括文本图像和令人困惑的背景。我们提出了一种新型的对象检测方法，该方法可以自动检测招牌，适合此类城市。我们通过合并两种专业预处理方法和一种运行时效高参数值选择算法来使用更快的基于R-CNN的定位。我们采用了一种增量方法，通过使用我们构造的SVSO（Street View Signboard对象）签名板数据集，通过详细评估和与基线进行比较，以达到最终提出的方法，这些方法包含六个发展中国家的自然场景图像。我们在SVSO数据集和Open Image数据集上展示了我们提出的方法的最新性能。我们提出的方法可以准确地检测招牌（即使图像包含多种形状和颜色的多种嘈杂背景的招牌）在SVSO独立测试集上达到0.90 MAP（平均平均精度）得分。我们的实施可在以下网址获得：https：//github.com/sadrultoaha/signboard-detection

X射线图像在制造业的质量保证中起着重要作用，因为它可以反映焊接区域的内部条件。然而，不同缺陷类型的形状和规模大大变化，这使得模型检测焊接缺陷的挑战性。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的焊接缺陷检测方法，即打火机和更快的YOLO（LF-YOLO）。具体地，增强的多尺度特征（RMF）模块旨在实现基于参数和无参数的多尺度信息提取操作。 RMF使得提取的特征映射能够代表更丰富的信息，该信息是通过卓越的层级融合结构实现的。为了提高检测网络的性能，我们提出了一个有效的特征提取（EFE）模块。 EFE处理具有极低消耗量的输入数据，并提高了实际行业中整个网络的实用性。实验结果表明，我们的焊接缺陷检测网络在性能和消耗之间实现了令人满意的平衡，达到92.9平均平均精度MAP50，每秒61.5帧（FPS）。为了进一步证明我们方法的能力，我们在公共数据集MS Coco上测试它，结果表明我们的LF-YOLO具有出色的多功能性检测性能。代码可在https://github.com/lmomoy/lf-yolo上获得。