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1. 论文
| 论文名称 | 基本原理 | 解决的主要问题 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Learning Remote Sensing Object Detection With Single Point Supervision （2024年） | 利用点标记代替边界框标记进行训练，预测得到粗糙的伪边界框；用伪边界框进行微调训练，得到最终的精细结果。 | 降低了人工标记的成本，设计的点标记升级器（PLUG）促进了复杂场景和尺度变化较大下的目标检测伪框生成，但密集目标场景分布下，伪框生成能力较差。 | 1. 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10363380 2. 代码链接： https://github.com/heshitian/PLUG |
| 1. Synthetic car dataset for vehicle detection:Integrating aerial and satelliteimagery 2.Synthetic dataset generation system for vehicle detection | 谷歌地图上没有汽车的地区被选中并导入到Blender中。通过使用地图上关于道路点的信息，汽车的3D模型被放置在道路上。汽车的颜色被操纵以覆盖道路上的汽车的真实的表示。Blender中的太阳位置被修改以适合该区域的地理位置，以确保阴影的正确长度和角度。分辨率和模糊度被修改为的汽车被修改以适应地图的分辨率。渲染图像并编写带有边界框的注释 | 解决目标数量少的仿真合成 | 1. 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340924000787#fig0005 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665963824001234 2. 合成代码链接： https://github.com/SoftwareImpacts/SIMPAC-2024-292 3.数据集链接：https://zenodo.org/records/10276846 |
2. 代码库
| 代码链接 | 解决的问题 | 相似代码库链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| https://github.com/Godk02/RTDETR_val_AP | RT-DETR的官方pytorch版本验证时不能显示每个类别的AP，利用该代码进行修改可解决。 | https://blog.csdn.net/xidaoliang/article/details/125255078 | 相似代码库提供的是直接修改pycocotools库的方法，适应性更强 |
3. 博客
| 博客链接 | 原理/解决的问题 | 相似博客链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| https://blog.csdn.net/weixin_42310154/article/details/119889682 | 一文读懂Faster RCNN（大白话，超详细解析），基本原理 | ||
4. 科研小工具/插件
| 插件链接 | 原理/解决的问题 | 相似工具/插件链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| https://github.com/darkpgmr/DarkLabel?tab=readme-ov-file | DarkLabel：视频、图片标注软件 | 可标注多类型标签，YOLO格式、VOC格式、MOT格式等 | |
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