:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ma, Siliang, Xu, Yong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2405.09942
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression
von: Ma, Siliang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Linear Gaussian Bounding Box Representation and Ring-Shaped Rotated Convolution for Oriented Object Detection
von: Zhou, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hybrid Classification-Regression Adaptive Loss for Dense Object Detection
von: Huang, Yanquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

N-EIoU-YOLOv9: A Signal-Aware Bounding Box Regression Loss for Lightweight Mobile Detection of Rice Leaf Diseases
von: Duc, Dung Ta Nguyen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Rotated Object Detection via Anisotropic Gaussian Bounding Box and Bhattacharyya Distance
von: Thai, Chien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Bounding Box Regression Method for Single Object Tracking
von: Abdelaziz, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Probabilistic Rotation Representation for Symmetric Shapes With an Efficiently Computable Bingham Loss Function
von: Sato, Hiroya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distribution-Aware Calibration for Object Detection with Noisy Bounding Boxes
von: Zhou, Donghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Loss Functions for Object Grasping under Limited Ground Truth
von: Deng, Yangfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unbiased Regression Loss for DETRs
von: Edric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InterpIoU: Rethinking Bounding Box Regression with Interpolation-Based IoU Optimization
von: Liu, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Probabilistic Rotation Representation With an Efficiently Computable Bingham Loss Function and Its Application to Pose Estimation
von: Sato, Hiroya, et al.
Veröffentlicht: (2022)

AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection
von: Chen, Kean, et al.
Veröffentlicht: (2020)

OBMO: One Bounding Box Multiple Objects for Monocular 3D Object Detection
von: Huang, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection
von: Llerena, Jeffri M., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Adaptive Image Zoom-in with Bounding Box Transformation for UAV Object Detection
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Grid Redundant Bounding Box Annotation for Accurate Object Detection
von: Tesema, Solomon Negussie, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bucketed Ranking-based Losses for Efficient Training of Object Detectors
von: Yavuz, Feyza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial Coherence Loss: All Objects Matter in Salient and Camouflaged Object Detection
von: Yang, Ziyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss
von: Chen, Kean, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Harnessing Uncertainty-aware Bounding Boxes for Unsupervised 3D Object Detection
von: Zhang, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Faster Bounding Box Annotation for Object Detection in Indoor Scenes
von: Adhikari, Bishwo, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Align-DETR: Enhancing End-to-end Object Detection with Aligned Loss
von: Cai, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Aligning Object Detector Bounding Boxes with Human Preference
von: Strafforello, Ombretta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Size-invariance Matters: Rethinking Metrics and Losses for Imbalanced Multi-object Salient Object Detection
von: Li, Feiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NBBOX: Noisy Bounding Box Improves Remote Sensing Object Detection
von: Kim, Yechan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Diffusion Distillation via Embedding Loss
von: Ying, Jincheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GenDet: Painting Colored Bounding Boxes on Images via Diffusion Model for Object Detection
von: Min, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MOD-CL: Multi-label Object Detection with Constrained Loss
von: Moriyama, Sota, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distortion-Aware Adversarial Attacks on Bounding Boxes of Object Detectors
von: Phuc, Pham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoEIoU: Rethinking Bounding-Box Regression as a Mixture of Experts
von: Edula, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Box-Level Class-Balanced Sampling for Active Object Detection
von: Liao, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OCDet: Object Center Detection via Bounding Box-Aware Heatmap Prediction on Edge Devices with NPUs
von: Xin, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Out-of-Bounding-Box Triggers: A Stealthy Approach to Cheat Object Detectors
von: Lin, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SegVG: Transferring Object Bounding Box to Segmentation for Visual Grounding
von: Kang, Weitai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variation-Bounded Loss for Noise-Tolerant Learning
von: Wang, Jialiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MCGAN: Enhancing GAN Training with Regression-Based Generator Loss
von: Xiao, Baoren, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object Detection
von: Zhao, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhanced Face Authentication With Separate Loss Functions
von: Duong, Anh-Kiet, et al.
Veröffentlicht: (2023)