Tiny Object(작은 물건)란 무엇입니까?
Tiny Object 작은 물건 - Finally, the tiny objects releasing experiments are conducted where the combined controller is used to control the motion amplitude and frequency to achieve inertial force controllable to improve operation accuracy. [1] MECCANO has been acquired by 20 participants who were asked to build a motorbike model, for which they had to interact with tiny objects and tools. [2] The optical tweezer is one of the important techniques for contactless manipulation in biological research to control the motion of tiny objects. [3] Low-power and non-invasive optical manipulation of tiny objects is important in both material science and life science. [4] However, the detection of tiny objects is still challenging due to the lack of appearance information. [5] A novel object detection method is presented that handles freely rotated objects of arbitrary sizes, including tiny objects as small as 2 x 2 pixels. [6] Although existing methods based on the fully convolutional network (FCN) have greatly improved the accuracy, it still does not show satisfactory results on tiny objects and boundary regions. [7] The optical manipulation of tiny objects is significant to understand and to explore the unknown in the microworld, which has found many applications in materials science and life science. [8] In addition, the robot can perform directional transportation of tiny objects. [9] As predicted by Maxwell’s equations, light fields have linear momentum and thus can generate optical forces on tiny objects via momentum transfer. [10] However, the detection of tiny objects of very different sizes and shapes makes the detection process more complicated. [11] A hall module is developed to connect the encoder and decoder parts, which improves the segmentation performance for tiny objects with lower computation cost. [12] To our knowledge, the conventional FDTD with non-uniform grids can be effectively deal with some edges of the three-dimensional cubes and complicated structures of the tiny objects by modulating the local grid scales, which to the extent improves its reliability and accuracy. [13] Steering of magnetic nano-/microhelices by a rotating magnetic field is considered as a promising technique for controlled navigation of tiny objects through viscous fluidic environments. [14] With the development of bionic robot intelligence, the adaptability to unknown environment and dexterous operation of tiny objects put forward higher requirements on the performance of the robot's end actuators. [15] [3]), and two improvements are made for the large-scale high-resolution land-use mapping task: (1) Since PSPNet concatenate features in a non-selective way at the center of the module, we propose the attention feature pyramid fusion (AFPF) block, which can selectively fuse features with different scales; (2) In order to make the border of results more precise and the tiny objects more accurate, we use an encode–decode structure to merge low-level features and high-level features at the upsample stage. [16] 6LoWPAN has radically changed the IoT (Internet of Things) landscape by seeking to extend the use of IPv6 to smart and tiny objects. [17] The segmentation of dense objects has been fully studies, but the research is insufficient on tiny objects segmentation which is very common in medical images. [18] With his sharp eyes he catches sight of a tiny object and, picking it up with his pretty little fingers, takes it to show to a grown-up person. [19] With the rapid development of precision manufacturing, the optical non-contact three-dimensional measurement method for detecting the morphology of tiny objects has gradually become a hot topic with the advantages of high speed, high precision, large measuring range and high repeatability. [20] In this paper, we introduce adversarial training to improve DrNet which disentangles a video with stationary scene and moving object representations, while taking the tiny objects and complex scene into account. [21] However, new challenges arise in car detection in aerial views, such as a large number of tiny objects and complex backgrounds. [22] However, most existing CNNs-based methods cannot accurately estimate details especially for some tiny objects and shape boundaries. [23] It results in perform multi-label classification for objects detected in images, the average preciseness for tiny objects improved, it's higher than quicker RCNN. [24] The dual stream is designed to improve the detection of tiny object, which is composed of an appearance stream and a motion stream. [25] The tiny object, one of only three possible destinations discovered after the mission launched, turned out to be an incredible target. [26] Existing fully convolutional networks-based salient object detection (SOD) methods are still struggling to detect salient objects of an image in challenging cases due to the incompetent convolutional features, such as complex background, low contrast, multi-tiny objects. [27] Technically, this problem suffers from background clutters of the pathological tissue and has difficulty in tiny objects recognition. [28]마지막으로, 결합된 컨트롤러를 사용하여 동작의 정확도를 향상시키기 위해 제어 가능한 관성력을 달성하기 위해 모션 진폭과 주파수를 제어하는 데 사용되는 작은 물체 방출 실험이 수행됩니다. [1] MECANO는 오토바이 모델을 제작해 달라는 요청을 받은 20명의 참가자가 인수했으며, 이를 위해 작은 물체 및 도구와 상호 작용해야 했습니다. [2] 광학 핀셋은 작은 물체의 움직임을 제어하기 위한 생물학적 연구에서 비접촉 조작을 위한 중요한 기술 중 하나입니다. [3] 작은 물체의 저전력 및 비침습적 광학 조작은 재료 과학과 생명 과학 모두에서 중요합니다. [4] 그러나 외관 정보가 부족하여 작은 물체를 감지하는 것은 여전히 어렵습니다. [5] 2 x 2픽셀만큼 작은 작은 개체를 포함하여 임의 크기의 자유롭게 회전된 개체를 처리하는 새로운 개체 감지 방법이 제공됩니다. [6] FCN(Fully Convolutional Network) 기반의 기존 방법은 정확도가 크게 향상되었지만 여전히 작은 물체와 경계 영역에서 만족스러운 결과를 보여주지 못합니다. [7] 작은 물체의 광학적 조작은 재료 과학 및 생명 과학에서 많은 응용 분야를 발견한 미시 세계에서 미지의 세계를 이해하고 탐구하는 데 중요합니다. [8] 또한 로봇은 작은 물체의 방향성 운송을 수행할 수 있습니다. [9] Maxwell의 방정식에 의해 예측된 바와 같이 라이트 필드는 선형 운동량을 가지므로 운동량 전달을 통해 작은 물체에 광학적 힘을 생성할 수 있습니다. [10] 그러나 크기와 모양이 매우 다른 작은 물체를 감지하면 감지 프로세스가 더 복잡해집니다. [11] 인코더 및 디코더 부품을 연결하기 위해 홀 모듈이 개발되어 낮은 계산 비용으로 작은 개체에 대한 분할 성능을 향상시킵니다. [12] 우리가 아는 한, 불균일 그리드를 사용하는 기존 FDTD는 로컬 그리드 스케일을 변조하여 3차원 큐브의 일부 모서리와 작은 물체의 복잡한 구조를 효과적으로 처리할 수 있으며, 이는 어느 정도 신뢰성과 정확도를 향상시킵니다. [13] 회전 자기장에 의한 자기 나노/마이크로나선의 조종은 점성 유체 환경을 통해 작은 물체의 제어된 탐색을 위한 유망한 기술로 간주됩니다. [14] 생체 공학 로봇 지능의 개발과 함께 미지의 환경에 대한 적응성과 작은 물체의 손재주 있는 작동은 로봇의 엔드 액츄에이터의 성능에 대한 더 높은 요구 사항을 제시합니다. [15] [3]), 대규모 고해상도 토지 이용 매핑 작업에 대해 두 가지 개선 사항이 있습니다. (1) PSPNet은 모듈의 중심에서 비선택적 방식으로 피쳐를 연결하므로 주의 피쳐 피라미드를 제안합니다. 다른 축척의 기능을 선택적으로 융합할 수 있는 융합(AFPF) 블록; (2) 결과의 경계를 더 정확하고 작은 개체를 더 정확하게 만들기 위해 인코딩-디코딩 구조를 사용하여 업샘플 단계에서 낮은 수준의 기능과 높은 수준의 기능을 병합합니다. [16] 6LoWPAN은 IPv6 사용을 스마트하고 작은 개체로 확장하여 IoT(사물 인터넷) 환경을 근본적으로 변화시켰습니다. [17] 조밀한 물체의 분할에 대한 연구는 활발히 진행되어 왔지만 의료 영상에서 매우 흔한 작은 물체의 분할에 대한 연구는 미흡한 실정이다. [18] 날카로운 눈으로 작은 물건을 보고 예쁜 손가락으로 집어 어른에게 보여줍니다. [19] 정밀 제조의 급속한 발전으로 작은 물체의 형태를 감지하기 위한 광학적 비접촉 3차원 측정 방법은 고속, 고정밀, 넓은 측정 범위 및 높은 반복성의 장점으로 인해 점차 뜨거운 주제가 되었습니다. [20] 이 논문에서는 작은 물체와 복잡한 장면을 고려하면서 정지 장면과 움직이는 물체 표현으로 비디오를 분리하는 DrNet을 개선하기 위한 적대적 훈련을 소개합니다. [21] 그러나 많은 수의 작은 물체와 복잡한 배경과 같이 항공 보기에서 자동차를 감지하는 데 새로운 문제가 발생합니다. [22] 그러나 대부분의 기존 CNN 기반 방법은 특히 일부 작은 개체 및 모양 경계에 대한 세부 정보를 정확하게 추정할 수 없습니다. [23] 결과적으로 이미지에서 감지된 객체에 대해 다중 레이블 분류를 수행하고 작은 객체에 대한 평균 정밀도가 향상되며 더 빠른 RCNN보다 높습니다. [24] 듀얼 스트림은 출현 스트림과 모션 스트림으로 구성된 작은 물체의 감지를 향상시키기 위해 설계되었습니다. [25] 임무가 시작된 후 발견된 세 곳의 가능한 목적지 중 하나인 이 작은 물체는 놀라운 목표로 밝혀졌습니다. [26] 기존의 완전한 컨볼루션 네트워크 기반 SOD(Salient Object Detection) 방법은 복잡한 배경, 낮은 대비, 다중 작은 물체와 같은 무능한 컨볼루션 기능으로 인해 어려운 경우에 이미지의 두드러진 물체를 감지하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. [27] 기술적으로 이 문제는 병리학적 조직의 배경이 복잡하고 작은 물체 인식에 어려움이 있습니다. [28]
Detecting Tiny Object 작은 물체 감지
Detecting tiny objects (e. [1] Recent years have witnessed rapid developments on computer vision, however, there are still challenges in detecting tiny objects in a large-scale background. [2] However, detecting tiny objects in large-scale remote sensing images still remains challenging. [3] An iontronic skin with the electrodes is capable of detecting tiny objects exemplified by walking ants or fruit flies weighing less than 1 mg, and the device can be cyclically stretched to 30% for 1000 times without fatigue. [4]작은 물체 감지(e. [1] 최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 급속한 발전을 목격했지만 대규모 배경에서 작은 물체를 감지하는 데 여전히 어려움이 있습니다. [2] 그러나 대규모 원격 감지 이미지에서 작은 물체를 감지하는 것은 여전히 어려운 일입니다. [3] 전극이 있는 이온 전자 피부는 걷는 개미나 초파리와 같이 무게가 1mg 미만인 작은 물체를 감지할 수 있으며 장치를 피로 없이 주기적으로 30%까지 1000번 늘릴 수 있습니다. [4]
Manipulate Tiny Object
The electric field can exert a force via the so-called dielectrophoretic effect and manipulate tiny objects, such as the microrobots. [1] An optical trap forms a restoring optical force field to immobilize and manipulate tiny objects. [2] This so-called twisted light, with a helical wave shape, could be used to manipulate tiny objects in future devices such as quantum computers. [3]전기장은 소위 유전영동 효과를 통해 힘을 발휘하고 마이크로 로봇과 같은 작은 물체를 조작할 수 있습니다. [1] 광학 트랩은 복원 광학 역장을 형성하여 작은 물체를 고정하고 조작합니다. [2] 나선형 파형을 가진 이 소위 꼬인 빛은 양자 컴퓨터와 같은 미래 장치에서 작은 물체를 조작하는 데 사용될 수 있습니다. [3]
tiny object detection 작은 물체 감지
Here we propose a method combining phase-gradient stacking and the widely-used neural network for tiny object detection: You Only Look Once (YOLOv3) to detect slow-moving landslides from large-scale interferograms. [1] However, tiny object detection in aerial images remains a very challenging problem since the tiny objects contain a small number of pixels and are easily confused with the background. [2] , tiny object detection. [3] This study evaluates the YOLOv3-tiny object detection model before and after retraining on augmented data. [4] In our work, Feature Pyramid Network (FPN) is used to solve the problem of tiny object detection which mostly appears at the joint of fingertips and knuckles. [5] In this article, the authors provide a new method to further improve the performance of YOLOV2 by utilizing the accurate, stable and fast properties of YOLOV2 and editing the original code of YOLOV2 to eliminate the inaccuracy of tiny object detection, and implement this method on an embedded system. [6] In this paper, we target two major challenges: tiny object detection and extremely imbalanced datasets, which currently hinder the wide deployment of the automatic inspection. [7]여기에서 우리는 작은 물체 감지를 위해 널리 사용되는 신경망과 위상 그라디언트 스태킹을 결합한 방법을 제안합니다. 대규모 간섭도에서 느리게 움직이는 산사태를 감지하는 You Only Look Once(YOLOv3)입니다. [1] 그러나 항공 이미지에서 작은 물체를 감지하는 것은 작은 물체가 적은 수의 픽셀을 포함하고 배경과 쉽게 혼동되기 때문에 매우 어려운 문제로 남아 있습니다. [2] , 작은 물체 감지. [3] 이 연구는 증강 데이터에 대한 재학습 전후의 YOLOv3-작은 객체 감지 모델을 평가합니다. [4] 우리 작업에서는 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하여 손가락 끝과 손가락 관절에서 주로 나타나는 작은 물체 감지 문제를 해결합니다. [5] 이 기사에서 저자는 YOLOV2의 정확하고 안정적이며 빠른 속성을 활용하고 YOLOV2의 원본 코드를 편집하여 작은 물체 감지의 부정확성을 제거하여 YOLOV2의 성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제공하고 이 방법을 구현합니다. 임베디드 시스템. [6] 이 백서에서 우리는 두 가지 주요 과제, 즉 작은 물체 감지와 현재 자동 검사의 광범위한 배포를 방해하는 극도로 불균형한 데이터 세트를 대상으로 합니다. [7]
tiny object detector 초소형 물체 감지기
The YOLO V3 Tiny Object Detector is used in order to detect LPs in the generated images. [1] The YOLOv4-Tiny object detector was applied to extract image regions containing vital signs (head and chest). [2]YOLO V3 Tiny Object Detector는 생성된 이미지에서 LP를 감지하는 데 사용됩니다. [1] YOLOv4-Tiny object detector는 활력징후(머리와 가슴)를 포함하는 이미지 영역을 추출하기 위해 적용되었습니다. [2]