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耿直小伙
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半导体行业,金线检测是必不可以少的一个检测项,除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊,经典算法的适用性一般,对图像质量要求高,鲁棒性好.高斯算法,参数难调,鲁棒性差一点,但是提取的准确度高.
- AI嵌入式K210项目(28)-在线模型训练
疯狂飙车的蜗牛
K210开发板人工智能嵌入式AIAI嵌入式K210K230模型训练
文章目录前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传四、新建任务总结前言前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别,口罩识别,手写数字识别等实验,那么模型除了使用已经训练好的,如何根据自己的需求,获得相应的模型那?本章我们来介绍下如何使用嘉楠科技提供的在线模型训练工具;一、平台介绍嘉楠科技开发者社区(https://developer.canaan
- yolov8之训练、验证、预测、导出
Jumy_S
YOLO
yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接:https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码:1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
- ICCV 2023 | 8篇论文看扩散模型diffusion用于图像检测任务:动作检测、目标检测、异常检测、deepfake检测...
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1、动作检测DiffTAD:TemporalActionDetectionwithProposalDenoisingDiffusion基于扩散方法提出一种新的时序动作检测(TAD)算法,简称DiffTAD。以随机时序proposals作为输入,可以在未修剪的长视频中准确生成动作proposals。从生成建模的视角,与先前的判别学习方法不同。首先将真实proposals从正向扩散到随机proposa
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pycharm服务器深度学习
前言:在上一篇windows搭建深度学习环境中,我试图使用笔记本联想小新air14的mx350显卡训练一个图像检测的深度学习模型,但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期,所以我便选择租用GPU进行训练,在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL,接下来是我租用GPU–配置环境–连接Pycharm–训练模型的全过程,基于本人也是刚入门的新手,如果有不恰当的地方还请大家指教。一、租用GPU首先进
- Fastapi学习笔记之使用 Amazon ec2 部署图像检测模型-1
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前言我写了一个关于FastAPI的简单教程,它是关于简化和理解API的工作原理,以及使用框架创建一个简单的API。该帖子得到了很好的反响,但问得最多的问题是如何在ec2上部署FastAPIAPI,以及如何使用图像数据而不是简单的字符串、整数和浮点数作为API的输入。我为此在网上进行了搜索,但我所能找到的只是一些简单的文档以及人们使用NGINX或ECS进行部署的许多不同方式。这些对我来说似乎都不是特
- keras yolo v3调用笔记本本地摄像头实时监测
A大于_963a
最近在学习yolov3,下载了yolo的keras版本,按照工程里readme中将权重下载,运行Convert后,可以进行yolo的图像检测,图像检测命令:pythonyolo_video.py--image,然后在提示下输入图片路径即可实现本地图片检测。本地视频检测:pythonyolo_video.py--inputxxx.mp4即可实时检测本地视频。然后,想用笔记本的自带摄像头进行实时检测,
- ARKit 图像检测
不凡的凡
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2D图像检测跟踪图像跟踪技术,是指通过图像处理技术对摄像机中拍摄到的2D图像进行检测、识别、定位,并对其姿态进行跟踪的技术。图像跟踪技术的基础是图像识别,图像识别是指检测和识别出数字图像或视频中的对象或特征的技术,图像识别技术是信息时代的一门重要技术,其产生的目的是为了让计算机代替人类处理大量的图形图像及真实物体信息,是其他众多技术的基础。ARKit具备对2D图像检测、识别、跟踪的能力,其能实时检
- ARKit 3D 物体检测跟踪
不凡的凡
3d
3D物体检测跟踪3D物体检测跟踪技术,是指通过计算机图像处理和人工智能技术对摄像机拍摄到的3D物体识别定位并对其姿态进行跟踪的技术。3D物体跟踪技术的基础也是图像识别,但比前述2D图像检测、识别、跟踪要复杂得多,原因在于现实世界中的物体是三维的,从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样,在进行图像特征值对比时需要的数据和计算比2D图像大得多。在ARKit中,3D物体检测、识别、跟踪通过预先记录3D物
- 图像检测系列之(12)异常检测(13)拼接伪造(14)deepfake | ICCV2021生成对抗GAN汇总梳理...
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扩散模型与GAN生成对抗网络计算机视觉机器学习人工智能深度学习神经网络
(1)GAN改进系列|最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总图像编辑系列之(2)基于StyleGAN(3)GAN逆映射(4)人脸(5)语义生成|ICCV2021生成对抗GAN梳理汇总图像恢复系列之(6)超分(7)反光去除(8)光斑去除(9)阴影去除(10)水下图像失真去除|ICCV2021生成对抗GAN图像恢复系列(11)之修复(inpainting)|最新ICCV2021生成对抗网络
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用qt5写的,可进行自定义操作步骤,也可以拿预设的来进行操作。所有操作的数据保存在数据库中,防止自己操作的编辑步骤丢失。根据实际步骤需要,操作人员根据现有条件,标准方法,每操作一步,进行打钩和下一项,这样可以标准化流程,规范流程。能记录当前操作保存的记录步骤,断电、误操作都能恢复之前的步骤数据。先看功能预览视频,由于数据库还没完善,所以先随便读几个,整个步骤框架和功能在视频中都能体现。医学图像检测
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Iconfinder是一个图标搜索引擎,为设计师、开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过34万枚图标,是全球最大的付费图标库。用户也可以在Iconfinder的交易板块上传出售原创作品。每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图。Iconfinder工程师SilviuTantos在本文中提出一个新颖巧妙的图像查重技术,以杜绝盗版。我们将在未来几周之内推
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%%预处理clc;clear;closeall;%%主程序包含三个函数,分别是XingTaiXue、DongTai_OTSU、Hough,%%分别对应了三种细胞计数与面积计算方法I=imread('Orig_Cell.JPG');%%在原图画框,展示三种算法结果。counts=1;%第几次裁剪细胞图像while(1)%原图裁剪figure('Name','请拖动鼠标左键选择裁剪区域,并双击鼠标左键
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综述为了解决旋转目标检测问题,研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法:基于滑动窗口的方法:在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口,通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观,但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法:利用图像特征提取技术,如SIFT、HOG、CNN等,获取目标的特征表示,再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化
- 基于深度学习的动物智能识别系统设计与实现
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收藏和点赞,您的关注是我创作的动力文章目录概要一、基于YOLOv4的动物图像检测3.1YOLOv4网络结构3.1.1输入层3.1.2主干特征提取网络CSPDarknet533.1.3Neck层3.1.4预测层3.2YOLOv4图像检测二、智能动物识别系统设计5.1需求分析5.2系统设计5.3系统展示5.3.2视频识别模块测试三、总结四、目录概要 本文设计了一个动物智能识别系统,采用YOLOv4和
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- 27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站
董董灿是个攻城狮
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既然上一节说了卷积的本质是一个特征提取器,那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现,卷积算法到底提取了什么特征呢?虽然有时候我们说神经网络是个黑盒,但是研究人员也一直在探索,如何将卷积学习到的特征给分析出来。就是想要看一看,在CNN网络中,那么多卷积,到底提取了哪些特征。这就涉及到了卷积特征的可视化技术。我们可以通过一定的方法,将神经网络每一层卷积的输出(也就是
- 26、卷积 - 实际上是一个特征提取器
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CV视觉算法入门与调优深度学习人工智能神经网络计算机视觉cnn
矩阵乘法的本质是特征的融合,卷积算法的本质是特征的提取。回想一下之前所有介绍卷积的时候,描述了一种卷积运算的场景,那就是一个窗口在图片上滑动,窗口中的数值是卷积核的参数,也就是权值。卷积的计算本质是乘累加,和矩阵乘法一样,因此,卷积在每一次扫描的过程中,其本质也是把输入图像中的特征进一步融合,从而产生新的特征,或者叫作提取出新的特征。为什么那么多处理图像的神经网络比如之前章节说过的一个图像检测网络
- 如何进行卷积特征可视化
董董灿是个攻城狮
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大家好啊,我是董董灿。之前写过很多关于卷积算法的文章:5分钟理解什么是卷积的特征提取。总的来说,卷积算法的本质是一个特征提取器。那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现,卷积到底是提取了图像的什么特征呢?1、卷积特征可视化虽然有时候我们说神经网络是个黑盒,但是研究人员一直在探索,如何将卷积学习到的特征给分析出来。其实就是想要一窥神经网络这个黑盒内部的逻辑:在CN
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一,图像检测用已经训练好的模型进行图像推理检测,运行时注意修改图像和模型路径。#引入opencvimportcv2#引入YOLO模型fromultralyticsimportYOLO#打开图像img_path="./img.jpg"#这里修改你图像保存路径#打开图像img=cv2.imread(filename=img_path)#加载模型model=YOLO(model="yolov8n.pt"
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 深度学习在肺炎CT图像检测诊断方面具有广泛的应用前景。以下是关于肺炎CT图像检测诊断系统的介绍:任务目标:肺炎CT图像检测诊断系统的主要任务是识别和分类肺炎CT图像,以帮助医生进行诊断和治疗。技术原理:深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)在肺炎CT图像检测诊断中发挥了
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概述货架商品识别与管理(RetailImageRecognition)是基于深度学习、图像检测、图像识别等技术,为新零售品牌商/经销商提供AI商品识别能力的阿里云产品;适用于货架商品识别、陈列识别、形象化识别等多个业务应用场景中,提供对渠道的数据全面精准洞察,助力渠道业务管理实现数字化、智能化的转型升级。目前该产品还在公测预览版免费试用阶段,下面通过结合PythonSDK介绍该产品的使用流程。操作
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目录直方图均衡化(HE)自适应直方图均衡化(AHE)限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)局部直方图统计量在医疗图像检测领域,为了能够使得采集到效果较好的X光或超声图像,会经常需要进行图像增强,如下图所示。图像增强的方法有很多,本文主要针对直方图均衡化相关的方法进行C++实现。共分为以下几个部分:1直方图均衡化(HE)2自适应直方图均衡化(AHE)3限制对比度的自适应直方图均衡化4局部直方图
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python运用与深度学习目录0.简介1.技术运用1.1图像检测1.2视觉追踪机器人2.结束语及心得体会0.简介人工智能和机器人开发时当前科学研究的热门,本文基于深度学习探讨python在人工智能和机器人领域的运用进行探讨,通过阅读相关文献,把自己所得分享在本文之中,并加强自己的学习。1.技术运用python运用领域甚广,本章节主要简述python在人工智能和智能机器方面的技术运用,主要有机器人的
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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