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。

最近已经设计了一些轻巧的卷积神经网络（CNN）模型，用于遥感对象检测（RSOD）。但是，他们中的大多数只是用可分离的卷积代替了香草卷积，这可能是由于很多精确损失而无法有效的，并且可能无法检测到方向的边界框（OBB）。同样，现有的OBB检测方法很难准确限制CNN预测的对象的形状。在本文中，我们提出了一个有效的面向轻质对象检测器（LO-DET）。具体而言，通道分离聚集（CSA）结构旨在简化可分开的卷积的复杂性，并开发了动态的接收场（DRF）机制，以通过自定义卷积内核及其感知范围来保持高精度，以保持高精度。网络复杂性。 CSA-DRF组件在保持高精度的同时优化了效率。然后，对角支撑约束头（DSC-Head）组件旨在检测OBB，并更准确，更稳定地限制其形状。公共数据集上的广泛实验表明，即使在嵌入式设备上，拟议的LO-DET也可以非常快地运行，具有检测方向对象的竞争精度。

Representing features at multiple scales is of great importance for numerous vision tasks. Recent advances in backbone convolutional neural networks (CNNs) continually demonstrate stronger multi-scale representation ability, leading to consistent performance gains on a wide range of applications. However, most existing methods represent the multi-scale features in a layerwise manner. In this paper, we propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the range of receptive fields for each network layer. The proposed Res2Net block can be plugged into the state-of-the-art backbone CNN models, e.g., ResNet, ResNeXt, and DLA. We evaluate the Res2Net block on all these models and demonstrate consistent performance gains over baseline models on widely-used datasets, e.g., CIFAR-100 and ImageNet. Further ablation studies and experimental results on representative computer vision tasks, i.e., object detection, class activation mapping, and salient object detection, further verify the superiority of the Res2Net over the state-of-the-art baseline methods. The source code and trained models are available on https://mmcheng.net/res2net/.

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。

Real-time semantic segmentation has played an important role in intelligent vehicle scenarios. Recently, numerous networks have incorporated information from multi-size receptive fields to facilitate feature extraction in real-time semantic segmentation tasks. However, these methods preferentially adopt massive receptive fields to elicit more contextual information, which may result in inefficient feature extraction. We believe that the elaborated receptive fields are crucial, considering the demand for efficient feature extraction in real-time tasks. Therefore, we propose an effective and efficient architecture termed Dilation-wise Residual segmentation (DWRSeg), which possesses different sets of receptive field sizes within different stages. The architecture involves (i) a Dilation-wise Residual (DWR) module for extracting features based on different scales of receptive fields in the high level of the network; (ii) a Simple Inverted Residual (SIR) module that uses an inverted bottleneck structure to extract features from the low stage; and (iii) a simple fully convolutional network (FCN)-like decoder for aggregating multiscale feature maps to generate the prediction. Extensive experiments on the Cityscapes and CamVid datasets demonstrate the effectiveness of our method by achieving a state-of-the-art trade-off between accuracy and inference speed, in addition to being lighter weight. Without using pretraining or resorting to any training trick, we achieve 72.7% mIoU on the Cityscapes test set at a speed of 319.5 FPS on one NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti card, which is significantly faster than existing methods. The code and trained models are publicly available.

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。

由于卷积在提取物体的局部上下文中，在过去十年中，对象检测在过去十年中取得了重大进展。但是，对象的尺度是多样的，当前卷积只能处理单尺度输入。因此，传统卷积具有固定接收场在处理这种规模差异问题方面的能力受到限制。多尺度功能表示已被证明是缓解规模差异问题的有效方法。最近的研究主要与某些量表或各个尺度的总体特征采用部分联系，并专注于整个量表的全球信息。但是，跨空间和深度维度的信息被忽略了。受此启发，我们提出了多尺度卷积（MSCONV）来解决此问题。同时考虑到量表，空间和深度信息，MSCONV能够更全面地处理多尺度输入。 MSCONV是有效的，并且在计算上是有效的，只有少量计算成本增加。对于大多数单阶段对象探测器，在检测头中用MSCONV代替传统的卷积可以带来AP的2.5 \％改进（在Coco 2017数据集上），只有3 \％的拖鞋增加了。 MSCONV对于两阶段对象探测器也具有灵活性和有效性。当扩展到主流两阶段对象检测器时，MSCONV的AP可以提高3.0 \％。我们在单尺度测试下的最佳模型在Coco 2017上实现了48.9 \％AP，\ textit {test-dev} Split，它超过了许多最新方法。

现有的多尺度解决方案会导致仅增加接受场大小的风险，同时忽略小型接受场。因此，有效构建自适应神经网络以识别各种空间尺度对象是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，我们首先引入一个新的注意力维度，即除了现有的注意力维度（例如渠道，空间和分支）之外，并提出了一个新颖的选择性深度注意网络，以对称地处理各种视觉中的多尺度对象任务。具体而言，在给定神经网络的每个阶段内的块，即重新连接，输出层次功能映射共享相同的分辨率但具有不同的接收场大小。基于此结构属性，我们设计了一个舞台建筑模块，即SDA，其中包括树干分支和类似SE的注意力分支。躯干分支的块输出融合在一起，以通过注意力分支指导其深度注意力分配。根据提出的注意机制，我们可以动态选择不同的深度特征，这有助于自适应调整可变大小输入对象的接收场大小。这样，跨块信息相互作用会导致沿深度方向的远距离依赖关系。与其他多尺度方法相比，我们的SDA方法结合了从以前的块到舞台输出的多个接受场，从而提供了更广泛，更丰富的有效接收场。此外，我们的方法可以用作其他多尺度网络以及注意力网络的可插入模块，并创造为SDA- $ x $ net。它们的组合进一步扩展了有效的接受场的范围，可以实现可解释的神经网络。我们的源代码可在\ url {https://github.com/qingbeiguo/sda-xnet.git}中获得。

基于我们对红外目标的观察，沿着序列帧内的严重变化很高。在本文中，我们提出了一种动态的重新参数化网络（DRPN）来处理规模变化并平衡红外数据集中的小目标和大目标之间的检测精度。 DRPN采用不同尺寸的卷积内核和动态卷积策略的多个分支。具有不同尺寸卷积粒的多个分支有不同的接收领域大小。动态卷积策略使DRPN自适应重量多个分支。 DRPN可以根据目标的比例变化动态调整接收领域。此外，为了在测试阶段保持有效推断，在训练后通过重新参数化技术进一步将多分支结构转换为单分支结构。关于FLIR，KAIST和INFRAPLANE数据集的广泛实验证明了我们提出的DRPN的有效性。实验结果表明，使用所提出的DRPN作为基本结构而不是SKNET或TridentNET获得了最佳性能的探测器。

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。

近年来，基于深度学习的面部检测算法取得了长足的进步。这些算法通常可以分为两类，即诸如更快的R-CNN和像Yolo这样的单阶段检测器之类的两个阶段检测器。由于准确性和速度之间的平衡更好，因此在许多应用中广泛使用了一阶段探测器。在本文中，我们提出了一个基于一阶段检测器Yolov5的实时面部检测器，名为Yolo-Facev2。我们设计一个称为RFE的接收场增强模块，以增强小面的接受场，并使用NWD损失来弥补IOU对微小物体的位置偏差的敏感性。对于面部阻塞，我们提出了一个名为Seam的注意模块，并引入了排斥损失以解决它。此外，我们使用重量函数幻灯片来解决简单和硬样品之间的不平衡，并使用有效的接收场的信息来设计锚。宽面数据集上的实验结果表明，在所有简单，中和硬子集中都可以找到我们的面部检测器及其变体的表现及其变体。源代码https://github.com/krasjet-yu/yolo-facev2

Semantic segmentation of UAV aerial remote sensing images provides a more efficient and convenient surveying and mapping method for traditional surveying and mapping. In order to make the model lightweight and improve a certain accuracy, this research developed a new lightweight and efficient network for the extraction of ground features from UAV aerial remote sensing images, called LDMCNet. Meanwhile, this research develops a powerful lightweight backbone network for the proposed semantic segmentation model. It is called LDCNet, and it is hoped that it can become the backbone network of a new generation of lightweight semantic segmentation algorithms. The proposed model uses dual multi-scale context modules, namely the Atrous Space Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Context Representation module (OCR). In addition, this research constructs a private dataset for semantic segmentation of aerial remote sensing images from drones. This data set contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets. The proposed model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating-point operations (FLOPs), achieving an average intersection-over-union ratio (mIoU) of 71.12%. 7.88% higher than the baseline model. In order to verify the effectiveness of the proposed model, training on the public datasets "LoveDA" and "CITY-OSM" also achieved excellent results, achieving mIoU of 65.27% and 74.39%, respectively.

尽管Yolov2方法在对象检测时非常快，但由于其骨干网络的性能较低和多尺度区域特征的缺乏，其检测准确性受到限制。因此，在本文中提出了一种基于Yolov2的Yolo（DC）Yolo（DC-SPP-YOLO）方法的密集连接（DC）和空间金字塔池（SPP）方法。具体而言，在Yolov2的骨干网络中采用了卷积层的密集连接，以增强特征提取并减轻消失的梯度问题。此外，引入了改进的空间金字塔池以池并加入多尺度区域特征，以便网络可以更全面地学习对象功能。 DC-SPP-YOLO模型是根据由MSE（均方误差）损耗和跨透镜损失组成的新损失函数建立和训练的。实验结果表明，DC-SPP-Yolo的地图（平均平均精度）高于Pascal VOC数据集和UA-Detrac数据集上的Yolov2。提出了DC-SPP-Yolo方法的有效性。

由于字体，大小，颜色和方向的各种文本变化，任意形状的场景文本检测是一项具有挑战性的任务。大多数现有基于回归的方法求助于回归文本区域的口罩或轮廓点以建模文本实例。但是，回归完整的口罩需要高训练的复杂性，并且轮廓点不足以捕获高度弯曲的文本的细节。为了解决上述限制，我们提出了一个名为TextDCT的新颖的轻巧锚文本检测框架，该框架采用离散的余弦变换（DCT）将文本掩码编码为紧凑型向量。此外，考虑到金字塔层中训练样本不平衡的数量，我们仅采用单层头来进行自上而下的预测。为了建模单层头部的多尺度文本，我们通过将缩水文本区域视为正样本，并通过融合来介绍一个新颖的积极抽样策略，并通过融合来设计特征意识模块（FAM），以实现空间意识和规模的意识丰富的上下文信息并关注更重要的功能。此外，我们提出了一种分割的非量最大抑制（S-NMS）方法，该方法可以过滤低质量的掩模回归。在四个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的TextDCT在准确性和效率上都获得了竞争性能。具体而言，TextDCT分别以每秒17.2帧（FPS）和F-measure的F-MEASIE达到85.1，而CTW1500和Total-Text数据集的F-Measure 84.9分别为15.1 fps。

压缩高准确性卷积神经网络（CNN）的最新进展已经见证了实时对象检测的显着进步。为了加速检测速度，轻质检测器总是使用单路主链几乎没有卷积层。但是，单路径架构涉及连续的合并和下采样操作，始终导致粗糙和不准确的特征图，这些图形不利，无法找到对象。另一方面，由于网络容量有限，最近的轻质网络在表示大规模的视觉数据方面通常很弱。为了解决这些问题，本文提出了一个名为DPNET的双路径网络，并采用了实时对象检测的轻巧注意方案。双路径体系结构使我们能够与提取物相对于高级语义特征和低级对象详细信息。尽管DPNET相对于单路检测器几乎具有重复的形状，但计算成本和模型大小并未显着增加。为了增强表示能力，轻巧的自相关模块（LSCM）旨在捕获全局交互，只有很少的计算开销和网络参数。在颈部，LSCM扩展到轻质互相关模块（LCCM），从而捕获相邻尺度特征之间的相互依赖性。我们已经对Coco和Pascal VOC 2007数据集进行了详尽的实验。实验结果表明，DPNET在检测准确性和实施效率之间实现了最新的权衡。具体而言，DPNET在MS COCO Test-DEV上可实现30.5％的AP，Pascal VOC 2007测试集上的81.5％地图，MWITH近250万型号，1.04 GFLOPS，1.04 GFLOPS和164 fps和196 fps和196 fps，320 x 320输入图像的320 x 320输入图像。

由于存储器和计算资源有限，部署在移动设备上的卷积神经网络（CNNS）是困难的。我们的目标是通过利用特征图中的冗余来设计包括CPU和GPU的异构设备的高效神经网络，这很少在神经结构设计中进行了研究。对于类似CPU的设备，我们提出了一种新颖的CPU高效的Ghost（C-Ghost）模块，以生成从廉价操作的更多特征映射。基于一组内在的特征映射，我们使用廉价的成本应用一系列线性变换，以生成许多幽灵特征图，可以完全揭示内在特征的信息。所提出的C-Ghost模块可以作为即插即用组件，以升级现有的卷积神经网络。 C-Ghost瓶颈旨在堆叠C-Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的C-Ghostnet。我们进一步考虑GPU设备的有效网络。在建筑阶段的情况下，不涉及太多的GPU效率（例如，深度明智的卷积），我们建议利用阶段明智的特征冗余来制定GPU高效的幽灵（G-GHOST）阶段结构。舞台中的特征被分成两个部分，其中使用具有较少输出通道的原始块处理第一部分，用于生成内在特征，另一个通过利用阶段明智的冗余来生成廉价的操作。在基准测试上进行的实验证明了所提出的C-Ghost模块和G-Ghost阶段的有效性。 C-Ghostnet和G-Ghostnet分别可以分别实现CPU和GPU的准确性和延迟的最佳权衡。代码可在https://github.com/huawei-noah/cv-backbones获得。

现代物体检测网络追求一般物体检测数据集的更高精度，同时计算负担也随着精度的提高而越来越多。然而，推理时间和精度对于需要是实时的对象检测系统至关重要。没有额外的计算成本，有必要研究精度改进。在这项工作中，提出了两种模块以提高零成本的检测精度，这是一般对象检测网络的FPN和检测头改进。我们采用规模注意机制，以有效地保险熔断多级功能映射，参数较少，称为SA-FPN模块。考虑到分类头和回归头的相关性，我们使用顺序头取代广泛使用的并联头部，称为SEQ-Head模块。为了评估有效性，我们将这两个模块应用于一些现代最先进的对象检测网络，包括基于锚和无锚。 Coco DataSet上的实验结果表明，具有两个模块的网络可以将原始网络超越1.1 AP和0.8 AP，分别为锚的锚和无锚网络的零成本。代码将在https://git.io/jtfgl提供。

In recent years, object detection has achieved a very large performance improvement, but the detection result of small objects is still not very satisfactory. This work proposes a strategy based on feature fusion and dilated convolution that employs dilated convolution to broaden the receptive field of feature maps at various scales in order to address this issue. On the one hand, it can improve the detection accuracy of larger objects. On the other hand, it provides more contextual information for small objects, which is beneficial to improving the detection accuracy of small objects. The shallow semantic information of small objects is obtained by filtering out the noise in the feature map, and the feature information of more small objects is preserved by using multi-scale fusion feature module and attention mechanism. The fusion of these shallow feature information and deep semantic information can generate richer feature maps for small object detection. Experiments show that this method can have higher accuracy than the traditional YOLOv3 network in the detection of small objects and occluded objects. In addition, we achieve 32.8\% Mean Average Precision on the detection of small objects on MS COCO2017 test set. For 640*640 input, this method has 88.76\% mAP on the PASCAL VOC2012 dataset.

本文提出了平行残留的双融合特征金字塔网络（PRB-FPN），以快速准确地单光对象检测。特征金字塔（FP）在最近的视觉检测中被广泛使用，但是由于汇总转换，FP的自上而下的途径无法保留准确的定位。随着使用更多层的更深骨干，FP的优势被削弱了。此外，它不能同时准确地检测到小物体。为了解决这些问题，我们提出了一种新的并行FP结构，具有双向（自上而下和自下而上）的融合以及相关的改进，以保留高质量的特征以进行准确定位。我们提供以下设计改进：（1）具有自下而上的融合模块（BFM）的平行分歧FP结构，以高精度立即检测小物体和大对象。 （2）串联和重组（CORE）模块为特征融合提供了自下而上的途径，该途径导致双向融合FP，可以从低层特征图中恢复丢失的信息。 （3）进一步纯化核心功能以保留更丰富的上下文信息。自上而下和自下而上的途径中的这种核心净化只能在几次迭代中完成。 （4）将残留设计添加到核心中，导致了一个新的重核模块，该模块可以轻松训练和集成，并具有更深入或更轻的骨架。所提出的网络可在UAVDT17和MS COCO数据集上实现最新性能。代码可在https://github.com/pingyang1117/prbnet_pytorch上找到。