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深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新逼子歌神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大
【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习 python 行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax 阿_旭深度学习知识点 pytorch 人工智能 python 激活函数深度学习
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例) yueguang8 yolo算法 pytorch YOLO 人工智能
在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态：一些训练过程中的信息，例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据：包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前，需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
实训day4 yolo1代码运行 Hazelyu27
yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题：1.训练文件路径的修改，开始没有找到tmp_file文件，就在该文件夹下创建了这个txt文件，但是发现：ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记牛马程序员24 计算机视觉 opencv 学习
OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中，仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置，广泛应用与图像校正，对象识别以及增强现实
[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
汽车智能驾驶算法汇总芊言芊语汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理：通过摄像头等设备获取车辆前方的图像，然后进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等操作，以提高
地平线旭日x3派部署yolov8 巴啦啦魔仙变！！ YOLO python 数学建模
地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头小李学AI YOLOv8有效涨点专栏 YOLO 深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
YOLOv8 只检测人只画框不要标签 waketzheng YOLO
参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入labels=False3.标签中去掉置信度：result.plot(conf=False)示例代码如下：#!/usr/bin/envpythonimportcontextlibfromdateti
【详解之OpenCV中的findHomography()函数和 cv2.warpPerspective()函数】 01_6 计算机视觉opencv opencv 人工智能计算机视觉
文章目录cv2.findHomography()函数介绍:函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography()函数介绍:cv2.findHomography()是OpenCV中的一个函数，用于找到两个图像之间的单应性矩阵（Homographymatrix）。在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，
目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 人工智能
YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
Ubuntu: 配置OpenCV环境达柳斯·绍达华·宁 ubuntu opencv linux
从从Ubuntu系统安装opencv_ubuntu安装opencv-CSDN博客文章浏览阅读2.3k次，点赞4次，收藏14次。开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等
YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4 今天炼丹了吗 YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习 python 深度学习 YOLO 目标检测
专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想：使用A
基于深度学习的动态场景理解 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络（CNNs）**卷积神经网络（CNNs）**擅长处理图像数据
[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8068标注数量(xml文件个数)：8068标注数量(txt文件个数)：8068标注类别数：3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数：f
葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集_深度学习目标检测 YOLO 人工智能计算机视觉葡萄
葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?pwd=iygs提取码：iygs数据集信息介绍：共有1646张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种：[‘grape’]标注框的数量信息如下：（标注
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频橘子的战斗日记 YOLO 人工智能音视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f前言在实际生产过程中，有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流，通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天我将向搭建演示该
图片修复去除重影导致的图像模糊 littlebird001 计算机视觉
有些图片由于焦距不准或镜头晃动通常会导致多重影模糊现象，如下图。这种模糊也叫运动型模糊，在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的，人工修复更是无法下手，需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程，是图像逆过程。通常可以解决去模糊、去噪音、补画等图像修复问题。我们使用去模糊算法解决重影模糊问题，进入
OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影阿利同学 opencv 深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始！图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
目标检测-YOLOv4 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3，YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时，显著提升了检测性能，尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br
探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章尤琦珺Bess
探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。POSTECH-CVLab开源的PointTransformer项目，为这一领域的研究与应用开辟了新的道路。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及其独特优势，引导更多用户了解并使用PointTran
YOLOv8改进更换轻量级网络结构学yolo的小白 Upgrade YOLOv8进阶 YOLO 目标检测深度学习
一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型
yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量机＿长 YOLOv5 YOLOv8 YOLOv9 模型有效涨点改进 YOLO
模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和
yolov5在windows上傻瓜式训练工具和教程踩着代码过河
本工具支持yolov5快速训练，使用者基本无需了解yolov5知识即可开启自己的训练任务，本工具支持yolov5内建的4个框架傻瓜式训练，支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤：第一步：正常yolov5环境，一般都是安装在anaconda3或者miniconda里面第二步：打开软件，拖拽数据集到软件界面点击开始转换获取训练命令第三步：激活到自己的环境，比如自
LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！迪菲赫尔曼 YOLOv8改进实战目标检测 cnn 架构 pytorch 深度学习轻量化
本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目
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面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
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import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
[简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
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区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
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PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito 单元测试
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【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
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天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
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首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
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