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。

多光谱遥感图像对的横向熔断互补信息可以提高检测算法的感知能力，使其更加坚固可靠，对更广泛的应用，例如夜间检测。与先前的方法相比，我们认为应具体处理不同的功能，应保留和增强模态特定功能，而模态共享功能应从RGB和热IR模型挑选。在此思想之后，提出了一种具有关节共模和微分方式的小说和轻质的多光谱特征融合方法，称为跨型号注意特征融合（CMAFF）。鉴于RGB和IR图像的中间特征映射，我们的模块并行Infers Infers来自两个单独的模态，共同和微分方式，然后分别将注意力映射乘以自适应特征增强或选择。广泛的实验表明，我们的建议方法可以以低计算成本实现最先进的性能。

在过去的二十年中，在遥感（RS）图像中，开发对象检测方法的重大努力。在大多数情况下，遥感图像中的小对象检测的数据集不足。许多研究人员使用了场景分类数据集进行对象检测，这具有其限制;例如，大型对象在对象类别中寡出小对象。因此，他们缺乏多样性;这进一步影响了RS图像中的小对象探测器的检测性能。本文审查了当前数据集和对象检测方法（基于深度学习），用于遥感图像。我们还提出了一种大规模的公开可用的基准遥感超分辨率对象检测（RSSOD）数据集。 RSSOD数据集由1,759个手注释的图像组成，具有22,091个非常高分辨率（VHR）图像，空间分辨率为约0.05米。每个类有五个类别，每个类的标签频率不同。从卫星图像中提取图像贴片，包括真实图像扭曲，例如切向尺度失真和歪斜失真。我们还提出了一种新型多级循环超分辨率生成的对抗网络，具有残余特征聚合（MCGR）和辅助YOLOV5检测器，用于基于基于图像超分辨率的对象检测，并与现有的基于最先进的方法进行比较在图像超分辨率（SR）。与当前最先进的NLSN方法相比，所提出的MCGR为图像SR实现了最新的图像SR性能。 MCGR分别实现了0.758,0.881,0.841和0.983的最佳物体检测映射，分别超过最先进的对象探测器的性能YOLOV5，高效文件，更快的RCNN，SSD和RETINANET。

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。

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.

随着深度卷积神经网络的兴起，对象检测在过去几年中取得了突出的进步。但是，这种繁荣无法掩盖小物体检测（SOD）的不令人满意的情况，这是计算机视觉中臭名昭著的挑战性任务之一，这是由于视觉外观不佳和由小目标的内在结构引起的嘈杂表示。此外，用于基准小对象检测方法基准测试的大规模数据集仍然是瓶颈。在本文中，我们首先对小物体检测进行了详尽的审查。然后，为了催化SOD的发展，我们分别构建了两个大规模的小物体检测数据集（SODA），SODA-D和SODA-A，分别集中在驾驶和空中场景上。 SODA-D包括24704个高质量的交通图像和277596个9个类别的实例。对于苏打水，我们收集2510个高分辨率航空图像，并在9个类别上注释800203实例。众所周知，拟议的数据集是有史以来首次尝试使用针对多类SOD量身定制的大量注释实例进行大规模基准测试。最后，我们评估主流方法在苏打水上的性能。我们预计发布的基准可以促进SOD的发展，并产生该领域的更多突破。数据集和代码将很快在：\ url {https://shaunyuan22.github.io/soda}上。

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.

深度映射记录场景中的视点和对象之间的距离，这在许多真实应用程序中起着关键作用。然而，消费者级RGB-D相机捕获的深度图遭受了低空间分辨率。引导深度地图超分辨率（DSR）是解决此问题的流行方法，该方法试图从输入的低分辨率（LR）深度及其耦合的HR RGB图像中恢复高分辨率（HR）深度映射和作为指引。引导DSR最具挑战性的问题是如何正确选择一致的结构并传播它们，并正确处理不一致的结构。在本文中，我们提出了一种用于引导DSR的新型关注的分层多模态融合（AHMF）网络。具体地，为了有效地提取和组合来自LR深度和HR引导的相关信息，我们提出了一种基于多模态注意力的融合（MMAF）策略，包括分层卷积层，包括特征增强块，以选择有价值的功能和特征重新校准块来统一不同外观特征的方式的相似性度量。此外，我们提出了一个双向分层特征协作（BHFC）模块，以完全利用多尺度特征之间的低级空间信息和高级结构信息。实验结果表明，在重建精度，运行速度和记忆效率方面，我们的方法优于最先进的方法。

图像恢复算法（例如超级分辨率（SR））是低质量图像中对象检测的必不可少的预处理模块。这些算法中的大多数假定降解是固定的，并且已知先验。但是，实际上，实际降解或最佳的上采样率是未知或与假设不同的，导致预处理模块和随之而来的高级任务（例如对象检测）的性能恶化。在这里，我们提出了一个新颖的自我监督框架，以检测低分辨率图像降解的对象。我们利用下采样降解作为一种自我监督信号的一种转换，以探索针对各种分辨率和其他退化条件的模棱两可的表示。自我设计（AERIS）框架中的自动编码分辨率可以进一步利用高级SR体系结构，并使用任意分辨率恢复解码器，以从退化的输入图像中重建原始对应关系。表示学习和对象检测均以端到端的培训方式共同优化。通用AERIS框架可以在具有不同骨架的各种主流对象检测架构上实现。广泛的实验表明，与现有方法相比，我们的方法在面对变化降解情况时取得了卓越的性能。代码将在https://github.com/cuiziteng/eccv_aeris上发布。

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。

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.

由于红外图像的背景和噪音复杂，红外小目标检测是计算机视觉领域中最困难的问题之一。在大多数现有研究中，语义分割方法通常用于取得更好的结果。每个目标的质心是根据分割图作为检测结果计算的。相比之下，我们提出了一个新颖的端到端框架，用于在本文中针对小型目标检测和分割。首先，通过将UNET用作保持分辨率和语义信息的主链，我们的模型可以通过附加简单的无锚头来实现比其他最先进方法更高的检测精度。然后，使用金字塔池模块来进一步提取特征并提高目标分割的精度。接下来，我们使用语义分割任务，这些任务更加关注像素级特征，以帮助对象检测的训练过程，从而提高了平均精度，并允许模型检测一些以前无法检测到的目标。此外，我们开发了用于红外小目标检测和分割的多任务框架。与复合单任务模型相比，我们的多任务学习模型在保持准确性的同时，将复杂性降低了近一半，并将推断加速近两次。代码和模型可在https://github.com/chenastron/mtunet上公开获得。

图像超分辨率（SR）是重要的图像处理方法之一，可改善计算机视野领域的图像分辨率。在过去的二十年中，在超级分辨率领域取得了重大进展，尤其是通过使用深度学习方法。这项调查是为了在深度学习的角度进行详细的调查，对单像超分辨率的最新进展进行详细的调查，同时还将告知图像超分辨率的初始经典方法。该调查将图像SR方法分类为四个类别，即经典方法，基于学习的方法，无监督学习的方法和特定领域的SR方法。我们还介绍了SR的问题，以提供有关图像质量指标，可用参考数据集和SR挑战的直觉。使用参考数据集评估基于深度学习的方法。一些审查的最先进的图像SR方法包括增强的深SR网络（EDSR），周期循环gan（Cincgan），多尺度残留网络（MSRN），Meta残留密度网络（META-RDN） ，反复反射网络（RBPN），二阶注意网络（SAN），SR反馈网络（SRFBN）和基于小波的残留注意网络（WRAN）。最后，这项调查以研究人员将解决SR的未来方向和趋势和开放问题的未来方向和趋势。

在过去的十年中，基于深度学习的算法在遥感图像分析的不同领域中广泛流行。最近，最初在自然语言处理中引入的基于变形金刚的体系结构遍布计算机视觉领域，在该字段中，自我发挥的机制已被用作替代流行的卷积操作员来捕获长期依赖性。受到计算机视觉的最新进展的启发，遥感社区还见证了对各种任务的视觉变压器的探索。尽管许多调查都集中在计算机视觉中的变压器上，但据我们所知，我们是第一个对基于遥感中变压器的最新进展进行系统评价的人。我们的调查涵盖了60多种基于变形金刚的60多种方法，用于遥感子方面的不同遥感问题：非常高分辨率（VHR），高光谱（HSI）和合成孔径雷达（SAR）图像。我们通过讨论遥感中变压器的不同挑战和开放问题来结束调查。此外，我们打算在遥感论文中频繁更新和维护最新的变压器，及其各自的代码：https：//github.com/virobo-15/transformer-in-in-remote-sensing

伪装的对象检测（COD）旨在识别自然场景中隐藏自己的物体。准确的COD遭受了许多与低边界对比度有关的挑战，并且对象出现（例如对象大小和形状）的较大变化。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的背景感知跨层次融合网络（C2F-net），该网络融合了上下文感知的跨级特征，以准确识别伪装的对象。具体而言，我们通过注意力诱导的跨融合模块（ACFM）来计算来自多级特征的内容丰富的注意系数，该模块（ACFM）进一步在注意系数的指导下进一步集成了特征。然后，我们提出了一个双分支全局上下文模块（DGCM），以通过利用丰富的全球上下文信息来完善内容丰富的功能表示的融合功能。多个ACFM和DGCM以级联的方式集成，以产生高级特征的粗略预测。粗糙的预测充当了注意力图，以完善低级特征，然后再将其传递到我们的伪装推断模块（CIM）以生成最终预测。我们对三个广泛使用的基准数据集进行了广泛的实验，并将C2F-NET与最新模型（SOTA）模型进行比较。结果表明，C2F-NET是一种有效的COD模型，并且表现出明显的SOTA模型。此外，对息肉细分数据集的评估证明了我们在COD下游应用程序中C2F-NET的有希望的潜力。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/ben57882/c2fnet-tscvt。

多模态数据在遥感（RS）中变得容易获得，并且可以提供有关地球表面的互补信息。因此，多模态信息的有效融合对于卢比的各种应用是重要的，而且由于域差异，噪音和冗余，也是非常具有挑战性的。缺乏有效和可扩展的融合技术，用于遍布多种模式编码器和完全利用互补信息。为此，我们提出了一种基于新型金字塔注意融合（PAF）模块和门控融合单元（GFU）的多模态遥感数据的新型多模态网络（Multimodnet）。 PAF模块旨在有效地从每个模态中获得丰富的细粒度上下文表示，具有内置的交叉级别和巧克力关注融合机制，GFU模块利用了新颖的门控机制，用于早期合并特征，从而降低隐藏的冗余和噪音。这使得可以有效地提取补充方式来提取最迟到的特征融合的最有价值和互补的信息。两个代表性RS基准数据集的广泛实验证明了多模态土地覆盖分类的多模型的有效性，鲁棒性和优越性。

最近，已经成功地应用于各种遥感图像（RSI）识别任务的大量基于深度学习的方法。然而，RSI字段中深度学习方法的大多数现有进步严重依赖于手动设计的骨干网络提取的特征，这严重阻碍了由于RSI的复杂性以及先前知识的限制而受到深度学习模型的潜力。在本文中，我们研究了RSI识别任务中的骨干架构的新设计范式，包括场景分类，陆地覆盖分类和对象检测。提出了一种基于权重共享策略和进化算法的一拍架构搜索框架，称为RSBNet，其中包括三个阶段：首先，在层面搜索空间中构造的超空网是在自组装的大型中预先磨削 - 基于集合单路径培训策略进行缩放RSI数据集。接下来，预先培训的SuperNet通过可切换识别模块配备不同的识别头，并分别在目标数据集上进行微调，以获取特定于任务特定的超网络。最后，我们根据没有任何网络训练的进化算法，搜索最佳骨干架构进行不同识别任务。对于不同识别任务的五个基准数据集进行了广泛的实验，结果显示了所提出的搜索范例的有效性，并证明搜索后的骨干能够灵活地调整不同的RSI识别任务并实现令人印象深刻的性能。

LiDAR-based 3D Object detectors have achieved impressive performances in many benchmarks, however, multisensors fusion-based techniques are promising to further improve the results. PointPainting, as a recently proposed framework, can add the semantic information from the 2D image into the 3D LiDAR point by the painting operation to boost the detection performance. However, due to the limited resolution of 2D feature maps, severe boundary-blurring effect happens during re-projection of 2D semantic segmentation into the 3D point clouds. To well handle this limitation, a general multimodal fusion framework MSF has been proposed to fuse the semantic information from both the 2D image and 3D points scene parsing results. Specifically, MSF includes three main modules. First, SOTA off-the-shelf 2D/3D semantic segmentation approaches are employed to generate the parsing results for 2D images and 3D point clouds. The 2D semantic information is further re-projected into the 3D point clouds with calibrated parameters. To handle the misalignment between the 2D and 3D parsing results, an AAF module is proposed to fuse them by learning an adaptive fusion score. Then the point cloud with the fused semantic label is sent to the following 3D object detectors. Furthermore, we propose a DFF module to aggregate deep features in different levels to boost the final detection performance. The effectiveness of the framework has been verified on two public large-scale 3D object detection benchmarks by comparing with different baselines. The experimental results show that the proposed fusion strategies can significantly improve the detection performance compared to the methods using only point clouds and the methods using only 2D semantic information. Most importantly, the proposed approach significantly outperforms other approaches and sets new SOTA results on the nuScenes testing benchmark.

图像恢复算法（如超分辨率（SR）都是用于在劣化图像中的对象检测的必不可少的预处理模块。然而，大多数这些算法假设劣化是固定的并且已知先验。当真实劣化未知或与假设不同时，预处理模块和随后的高级任务（如对象检测）将失败。在这里，我们提出了一种新颖的框架，重新定位，以检测降低的低分辨率图像中的对象。 Restoredet利用下采样的降级作为自我监督信号的一种转换，以探索针对各种分辨率和其他降级条件的等分性表示。具体地，我们通过从一对原始和随机降级的图像编码和解码劣化转换来学习这种内在视觉结构。该框架可以进一步利用先进的SR架构的优点，该架构具有任意分辨率还原解码器以重建来自劣化的输入图像的原始对应关系。代表学习和对象检测都以端到端的培训方式共同优化。 Restoredet是一个通用框架，可以在任何主流对象检测架构上实现。广泛的实验表明，与在面对变体退化情况时，我们基于Centernet的框架已经实现了卓越的性能。我们的代码即将发布。

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.