非破坏性测试（NDT）被广泛应用于制造和操作过程中涡轮组件的缺陷鉴定。操作效率是燃气轮机OEM（原始设备制造商）的关键。因此，在最小化所涉及的不确定性的同时，尽可能多地自动化检查过程至关重要。我们提出了一个基于视网膜的模型，以识别涡轮叶片X射线图像中的钻孔缺陷。该应用程序是由于大图分辨率而具有挑战性的，在这种分辨率上，缺陷非常小，几乎没有被常用的锚尺寸捕获，并且由于可用数据集的尺寸很小。实际上，所有这些问题在将基于深度学习的对象检测模型应用于工业缺陷数据中非常普遍。我们使用开源模型克服了此类问题，将输入图像分成图块并将其扩展，应用重型数据增强，并使用差分进化器求解器优化锚固尺寸和宽高比。我们用$ 3 $倍的交叉验证验证该模型，显示出非常高的精度，可以识别缺陷的图像。我们还定义了一组最佳实践，可以帮助其他从业者克服类似的挑战。

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。

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。

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。

物体检测通常需要在现代深度学习方法中基于传统或锚盒的滑动窗口分类器。但是，这些方法中的任何一个都需要框中的繁琐配置。在本文中，我们提供了一种新的透视图，其中检测对象被激励为高电平语义特征检测任务。与边缘，角落，斑点和其他特征探测器一样，所提出的探测器扫描到全部图像的特征点，卷积自然适合该特征点。但是，与这些传统的低级功能不同，所提出的探测器用于更高级别的抽象，即我们正在寻找有物体的中心点，而现代深层模型已经能够具有如此高级别的语义抽象。除了Blob检测之外，我们还预测了中心点的尺度，这也是直接的卷积。因此，在本文中，通过卷积简化了行人和面部检测作为直接的中心和规模预测任务。这样，所提出的方法享有一个无盒设置。虽然结构简单，但它对几个具有挑战性的基准呈现竞争准确性，包括行人检测和面部检测。此外，执行交叉数据集评估，证明所提出的方法的卓越泛化能力。可以访问代码和模型（https://github.com/liuwei16/csp和https://github.com/hasanirtiza/pedestron）。

我们提出对象盒，这是一种新颖的单阶段锚定且高度可推广的对象检测方法。与现有的基于锚固的探测器和无锚的探测器相反，它们更偏向于其标签分配中的特定对象量表，我们仅将对象中心位置用作正样本，并在不同的特征级别中平均处理所有对象，而不论对象'尺寸或形状。具体而言，我们的标签分配策略将对象中心位置视为形状和尺寸不足的锚定，并以无锚固的方式锚定，并允许学习每个对象的所有尺度。为了支持这一点，我们将新的回归目标定义为从中心单元位置的两个角到边界框的四个侧面的距离。此外，为了处理比例变化的对象，我们提出了一个量身定制的损失来处理不同尺寸的盒子。结果，我们提出的对象检测器不需要在数据集中调整任何依赖数据集的超参数。我们在MS-Coco 2017和Pascal VOC 2012数据集上评估了我们的方法，并将我们的结果与最先进的方法进行比较。我们观察到，与先前的作品相比，对象盒的性能优惠。此外，我们执行严格的消融实验来评估我们方法的不同组成部分。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/mohsenzand/objectbox。

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.

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。

航空图像中的微小对象检测（TOD）是具有挑战性的，因为一个小物体只包含几个像素。最先进的对象探测器由于缺乏判别特征的监督而无法为微小对象提供令人满意的结果。我们的主要观察结果是，联合度量（IOU）及其扩展的相交对微小物体的位置偏差非常敏感，这在基于锚固的探测器中使用时会大大恶化标签分配的质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新的评估度量标准，称为标准化的Wasserstein距离（NWD）和一个新的基于排名的分配（RKA）策略，以进行微小对象检测。提出的NWD-RKA策略可以轻松地嵌入到各种基于锚的探测器中，以取代标准的基于阈值的检测器，从而大大改善了标签分配并为网络培训提供了足够的监督信息。在四个数据集中测试，NWD-RKA可以始终如一地提高微小的对象检测性能。此外，在空中图像（AI-TOD）数据集中观察到显着的嘈杂标签，我们有动力将其重新标记并释放AI-TOD-V2及其相应的基准。在AI-TOD-V2中，丢失的注释和位置错误问题得到了大大减轻，从而促进了更可靠的培训和验证过程。将NWD-RKA嵌入探测器中，检测性能比AI-TOD-V2上的最先进竞争对手提高了4.3个AP点。数据集，代码和更多可视化可在以下网址提供：https：//chasel-tsui.g​​ithub.io/ai/ai-tod-v2/

State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet [1] and Fast R-CNN [2] have reduced the running time of these detection networks, exposing region proposal computation as a bottleneck. In this work, we introduce a Region Proposal Network (RPN) that shares full-image convolutional features with the detection network, thus enabling nearly cost-free region proposals. An RPN is a fully convolutional network that simultaneously predicts object bounds and objectness scores at each position. The RPN is trained end-to-end to generate high-quality region proposals, which are used by Fast R-CNN for detection. We further merge RPN and Fast R-CNN into a single network by sharing their convolutional features-using the recently popular terminology of neural networks with "attention" mechanisms, the RPN component tells the unified network where to look. For the very deep VGG-16 model [3], our detection system has a frame rate of 5fps (including all steps) on a GPU, while achieving state-of-the-art object detection accuracy on PASCAL VOC 2007, 2012, and MS COCO datasets with only 300 proposals per image. In ILSVRC and COCO 2015 competitions, Faster R-CNN and RPN are the foundations of the 1st-place winning entries in several tracks. Code has been made publicly available.

The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.

3D计算机断层扫描扫描的肺结核检测在高效的肺癌筛查中起着至关重要的作用。尽管使用CNNS的基于锚的探测器获得的SOTA性能，但是它们需要预定的锚定参数，例如锚点的尺寸，数量和纵横比，并且在处理具有大量尺寸的肺结节时具有有限的鲁棒性。为了克服这些问题，我们提出了一种基于3D球体表示的中心点匹配的检测网络，该检测网络是无锚的，并且自动预测结节的位置，半径和偏移，而无需手动设计结节/锚参数。 SCPM-Net由两种新颖组件组成：球体表示和中心点匹配。首先，为了匹配临床实践中的结节注释，我们用所提出的边界球体替换常用的边界框，以表示具有质心，半径和3D空间局部偏移的结节。引入兼容的基于球体的交叉口损耗功能，以稳定且有效地培训肺结核检测网络。其次，我们通过设计正中心点选择和匹配过程来赋予网络锚定，自然地丢弃预定的锚箱。在线硬示例挖掘和重新聚焦损失随后使CPM过程能够更加强大，导致更准确的点分配和级别不平衡的缓解。此外，为了更好地捕获用于检测的空间信息和3D上下文，我们建议熔化具有特征提取器的多级空间坐标映射，并将它们与3D挤压和激励的关注模块相结合。 Luna16数据集上的实验结果表明，与肺结核检测的现有锚和锚定方法相比，我们所提出的框架达到卓越的性能。

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。

作为自治车辆和自主赛车的竞争程度，所以需要更快，更准确的探测器。虽然我们的裸眼能够几乎立即提取上下文信息，但即使从远处地，图像分辨率和计算资源限制也使检测到较小的对象（即占用输入图像中小像素区域的对象）机器的真正具有挑战性的任务和一个广泛的研究领域。本研究探讨了如何修改流行的yolov5对象检测器以改善其在检测较小物体时的性能，具有自主赛车的特定应用。为实现这一目标，我们调查如何更换模型的某些结构元素（以及它们的连接和其他参数）可以影响性能和推理时间。在这样做时，我们提出了一系列模型，在不同的尺度上，我们命名为“YOLO-Z”，当时在50％iou的较小物体时，在地图上显示出高达6.9％的提高，以仅仅a与原始yolov5相比，推理时间增加3ms。我们的目标是为未来的研究提供调整流行检测器的可能性，例如YOLOV5以解决特定任务，并提供关于具体变化如何影响小对象检测的洞察。应用于自动车辆的更广泛背景的这种发现可以增加这些系统可用的上下文信息的量。

更好的准确性和效率权衡在对象检测中是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们致力于研究对象检测的关键优化和神经网络架构选择，以提高准确性和效率。我们调查了无锚策略对轻质对象检测模型的适用性。我们增强了骨干结构并设计了颈部的轻质结构，从而提高了网络的特征提取能力。我们改善标签分配策略和损失功能，使培训更稳定和高效。通过这些优化，我们创建了一个名为PP-Picodet的新的实时对象探测器系列，这在移动设备的对象检测上实现了卓越的性能。与其他流行型号相比，我们的模型在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。 Picodet-s只有0.99m的参数达到30.6％的地图，它是地图的绝对4.8％，同时与yolox-nano相比将移动CPU推理延迟减少55％，并且与Nanodet相比，MAP的绝对改善了7.1％。当输入大小为320时，它在移动臂CPU上达到123个FPS（使用桨Lite）。Picodet-L只有3.3M参数，达到40.9％的地图，这是地图的绝对3.7％，比yolov5s更快44％ 。如图1所示，我们的模型远远优于轻量级对象检测的最先进的结果。代码和预先训练的型号可在https://github.com/paddlepaddle/paddledentions提供。

We propose a fully convolutional one-stage object detector (FCOS) to solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation. Almost all state-of-the-art object detectors such as RetinaNet, SSD, YOLOv3, and Faster R-CNN rely on pre-defined anchor boxes. In contrast, our proposed detector FCOS is anchor box free, as well as proposal free. By eliminating the predefined set of anchor boxes, FCOS completely avoids the complicated computation related to anchor boxes such as calculating overlapping during training. More importantly, we also avoid all hyper-parameters related to anchor boxes, which are often very sensitive to the final detection performance. With the only post-processing non-maximum suppression (NMS), FCOS with ResNeXt-64x4d-101 achieves 44.7% in AP with single-model and single-scale testing, surpassing previous one-stage detectors with the advantage of being much simpler. For the first time, we demonstrate a much simpler and flexible detection framework achieving improved detection accuracy. We hope that the proposed FCOS framework can serve as a simple and strong alternative for many other instance-level tasks. Code is available at:tinyurl.com/FCOSv1

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。

定向对象检测是在空中图像中的具有挑战性的任务，因为航空图像中的物体以任意的方向显示并且经常密集包装。主流探测器使用五个参数或八个主角表示描述了旋转对象，这遭受了定向对象定义的表示模糊性。在本文中，我们提出了一种基于平行四边形的面积比的新型表示方法，称为ARP。具体地，ARP回归定向对象的最小边界矩形和三个面积比。三个面积比包括指向物体与最小的外接矩形的面积比和两个平行四边形到最小的矩形。它简化了偏移学习，消除了面向对象的角度周期性或标签点序列的问题。为了进一步弥补近横向物体的混淆问题，采用对象和其最小的外缘矩形的面积比来指导每个物体的水平或定向检测的选择。此外，使用水平边界盒和三个面积比的旋转高效交叉点（R-EIOU）丢失和三个面积比旨在优化用于旋转对象的边界盒回归。遥感数据集的实验结果，包括HRSC2016，DOTA和UCAS-AOD，表明我们的方法达到了卓越的检测性能，而不是许多最先进的方法。

现代领先的物体探测器是从深层CNN的骨干分类器网络重新批准的两阶段或一级网络。YOLOV3是一种这样的非常熟知的最新状态单次检测器，其采用输入图像并将其划分为相等大小的网格矩阵。具有物体中心的网格单元是负责检测特定对象的电池。本文介绍了一种新的数学方法，为准确紧密绑定函数预测分配每个对象的多个网格。我们还提出了一个有效的离线拷贝粘贴数据增强，用于对象检测。我们提出的方法显着优于一些现有的对象探测器，具有进一步更好的性能的前景。