三维目标检测论文阅读

山海鲸可视化软件：引领航空业数字化转型的智慧机场解决方案

山海鲸可视化智慧机场解决方案采用先进的三维建模和渲染技术，将机场的各个设施、设备、交通流等进行数字化建模和呈现。这包括跑道、停机坪、航站楼、塔台等区域，以
枝上棉蛮·2024-01-20 13:00

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件。它旨在提高计算机视觉和深度学习应用的性能，特别是在边缘计算和实时推理场景中。OpenVINO的核心功能包括对
FL1623863129·2024-01-20 13:19

gdip-yolo项目解读：gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块的使用分析

gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。
万里鹏程转瞬至·2024-01-20 13:41

TorchServe部署模型-handler文件

TorchServe打包mar文件所需的handler文件：目标检测类yolov5"""CustomTorchServemodelhandlerforYOLOv5models."""
SYC_MORE·2024-01-20 12:02

3ds Max2024安装教程，全网最简单，3ds Max所有版本，附安装包和工具，有使用教程

前言3DSMax是一款三维建模和渲染软件,可以创造宏伟的游戏世界,布置精彩绝伦的场景以实现设计可视化,并打造身临其境的虚拟现实(VR)…在广告、影视、工业设计、建筑设计、多媒体制作、游戏、辅助教学以及工程可视化等领域具有广泛的应用
石用软件·2024-01-20 12:57

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

要理解这个设置，我们首先需要了解NMS和它在目标检测中的作用。非最大抑制(NMS)在目标检测任务中，模型会对图像中可能存在的每个目标输出多个候选框（boundingboxes）。
Aitrainee·2024-01-20 11:31

YOLOv3：算法与论文详细解读

【yolov1：背景介绍与算法精讲】【yolo9000：Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框
慕溪同学·2024-01-20 11:01

超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

的实际应用性能评估代码和使用案例不同模型性能对比参考论文：https://arxiv.org/abs/2304.08069github相关链接：https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR简介T-DETR是第一个实时端到端目标检测器
E寻数据·2024-01-20 11:28

主动轮廓——计算机视觉中的图像分割方法

图像分割是目标检测的方法之一。二、什么是图像分割？  图像分割是指通过对图像的像素值进行聚类来划分输入图像。它主要用于从图像中识别各种
无水先生·2024-01-20 11:54

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

恢复子网通过与检测子网共享特征提取层并采用特征恢复模块来增强可见性Introduction使用先进的去雾模型做预处理的图像作为目标检测器的输入并不总是保证提高对象检测性能。
暗魂b·2024-01-20 11:54

【MATLAB源码-第118期】基于matlab的蜘蛛猴优化算法(SMO)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述蜘蛛猴优化算法（SpiderMonkeyOptimization,SMO）是一种灵感来源于蜘蛛猴觅食行为的群体智能优化算法。蜘蛛猴是一种生活在南美洲热带雨林中的灵长类动物，它们在寻找食物时展现出的社会行为和策略被用来模拟解决优化问题。群体结构在SMO算法中，整个种群被划分为多个小组，每个小组有一个领头猴（Leader），负责引导小组成员。整个种群还有一个
Matlab程序猿·2024-01-20 10:56

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标
爱编码的小陈·2024-01-20 09:48

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

YOLO目标检测结果在本文的第一部分中，我测试了YOLO（YouOnlyLookOnce）这一流行的目标检测库的“复古”版本。
小北的北·2024-01-20 09:15

yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析

1YOLO时间线这里简单列下yolo的发展时间线，对每个版本的提出有个时间概念。2yolov8的简介工程链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics2.1yolov8的特点采用了anchorfree方式，去除了先验设置可能不佳带来的影响借鉴GeneralizedFocalLoss，使用任务解耦，分别学习box，class。并将box边框的学习，从回归的
baidu_huihui·2024-01-20 09:39

lammps学习（一）单晶硅纳米磨削

金刚石半径4.5nm，晶格常数3.57#单晶硅x：15nm,y：15nm,z：15nm#echoscreen#输出调试、仿真到屏幕###设定基本参数unitsmetal#金属类型dimension3#三维
薛定谔的青蛙·2024-01-20 08:43

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？
键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1.Multi-tasklearning3.2.Theappearance-motionbranch3.3.Themotionbranch3.4.Spatialandchannelattenti
何大春·2024-01-20 08:24

Object Class Aware Video Anomaly Detection through Image Translation 论文阅读

ObjectClassAwareVideoAnomalyDetectionthroughImageTranslationAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKSIII.PROPOSEDMETHODA.Thetwo-streammethodB.TheappearancebranchC.ThemotionbranchD.MaskingE.TrainingF.Infer
何大春·2024-01-20 08:24

【论文阅读】Can Large Language Models Empower Molecular Property Prediction?

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新性3、方法论4、实验结果0、基本信息作者：ChenQian,HuayiTang,ZhiruiYang文章链接：CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?代码链接：CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?1、研究动机
鲸可落·2024-01-20 08:53

【论文阅读】GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data?

文章目录0、基本介绍1、研究动机2、准备2.1、图挖掘任务2.2、图描述语言（GDL）3、使用LLM进行图理解流程3.1、手动提示3.2、自提示4、图理解基准4.1、结构理解任务4.1、语义理解任务5、数据搜集5.1、结构理解任务5.2、语义理解任务6、实验6.1、实验设置6.2、结构理解任务的结果6.2.1、输入设计对最终结果有重要影响。6.2.2、角色转换通常会提高绩效6.2.3、例子对图形理
鲸可落·2024-01-20 08:52

ITK + ANT，无法显示三维

背景：之前用ANT保存ima格式的数据，选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式，importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的，为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
qq_1248742467·2024-01-20 06:48

数据预处理中的插值操作

三维插值操作#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueNov2813:07:352017@author:chunleiml"""importnumpyasnpimportscipy.ndimageasnd
chunleiml·2024-01-20 05:30

【论文阅读】ControlNet、文章作者 github 上的 discussions

文章目录IntroductionMethodControlNetControlNetforText-to-ImageDiffusionTrainingInferenceExperiments消融实验定量分析在作者github上的一些讨论消融实验更进一步的探索PrecomputedControlNet加快模型推理迁移控制能力到其他SD1.X模型上其他Introduction提出ControlNet，
上总介·2024-01-20 05:02

R 数据可视化 —— igraph 布局与绘图

算法会将节点作为二维或三维空间上的点，使用直线或曲线来连接两个相邻的节点。对于有向图来说，带箭头的线表示连接方向。在边两端的节点可以由不同的几
名本无名·2024-01-20 04:33

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度
寂静之地·2024-01-20 03:28

颤抖空间

宇宙四维空间里的你主宰着三维空间的我三维空间里的我俯视着二维空间里的他二维空间里的他践踏着一维空间里的生命想要平等？
落调·2024-01-20 03:19

数字孪生及UE项目中的事件管理与时间轴

我们都会选择不同的前端框架来进行开发，最常见的就是react和vue，其中vue偏多，因为vue的成本可能会更低，vue的好处不是今天主要讨论的点，框架的好处可以在2D页面开发时显现优势，但是在大型的三维场景开发过程中
秋名山大前端·2024-01-20 02:32

【GAMES101】Lecture 08 图形管线（实时渲染管线）与纹理映射

目录图形管线纹理映射图形管线给我一个三维模型，给我一个光照条件，我就能够得出渲染的结果，这些东西合起来就是GraphicsPipeline，图形管线，闫神愿称之为实时渲染管线，那下面这个流程图就是这个渲染流水线对于给我的这个三维模型的点
·叶茂林··2024-01-20 01:57

Numpy中多维数组创建及其基本属性（一）

1.一维:2.二维:3.三维:二、多维数组(ndarray)创建的方法有主要哪些？1.**array函数**2.**arange函数**3.**linspace函数**4.
葱和香菜都爱吃·2024-01-20 00:18

深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）

5np.argmax()6图像拼接7生成同shape的图片，指定数据类型1多维数组a.shape=(3,2);既数组h=3，w=2a.shape=(2,3,2);这里第一个2表示axis=0维度上的，三维数组中
又又土·2024-01-20 00:17

目标检测难题 | 小目标检测策略汇总

从无人机上看到的小目标为了提高模型在小目标上的性能，本文推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型
python慕遥·2024-01-20 00:43

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

每种方法的原理和代码如下：1.体素网格滤波体素网格滤波是对密度大的三维的点在保持原来形状的条件下进行稀疏，目的是为了减小后期点云数据处理的计算量。体素是三维的一个个小空间。
YANQ662·2024-01-19 23:36

网友见面会（天命开启成长营）

别人的行动总可以预测一二，像一层一层的信息、路径，总可以知道大致情况，但咱这儿不一样，是三维的，还总是转动。就像她允许能量、情绪流动一样，可以发起情绪，可以穿透情绪，可以容纳观察情绪。这就很好玩了。
海燕_bf28·2024-01-19 22:21

Open3d 二 点云转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。
摸鱼的机器猫·2024-01-19 22:10

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

文章目录一、前言二、安装mmdetection前期准备工作安装验证三、安装mmyolo前期准备工作安装验证四、总结一、前言在当前的人工智能和计算机视觉领域，目标检测技术已成为一项核心技术，广泛应用于自动驾驶
梦想的理由·2024-01-19 22:38

1月下半笔记（个人向）

对蛋白质相似空间子结构搜索的算法有了一些思路，简单分为传统算法和目标检测算法1.16想到要对蛋白质可视化，然后去找可以用于三维绘图的库，找到了OpenGL，在wsl里面装了一个，发现挺方便，准备开始
cqbzcsq·2024-01-19 21:45

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

算法原理4.2车辆检测原理4.3白天场景和夜晚场景的车辆检测5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器
简简单单做算法·2024-01-19 20:53

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法。数据集包含使用四种最新方法创建的操作，即Face2Face、FaceSwap、DeepFakes和NeuralTextures。Abstract：合成图像生成和操纵的快速发展引起人们
yipala·2024-01-19 19:22

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

数字孪生智慧校园三维可视化运维检测平台

一、案例介绍浙江工商大学智慧校园信息化建设工程，根据学校自身业务模块需求，采用虚幻引擎开发，结合了物联网\GIS\BIM等数据，利用视频流云渲染BS架构部署方案，量“身”打造了数字孪生智慧校园三维可视化运维检测平台
数峦云数字孪生三维可视化·2024-01-19 17:02

数据中心可视化合集 | 图扑数字孪生机房，解锁运维新境界

真实还原出机房的三维场景，展
图扑软件·2024-01-19 17:02

数字孪生智慧水务三维可视化系统功能介绍

基于大数据、物联网、可视化等技术建设的数字孪生智慧水务三维可视化系统，对分散于不同地区的污水处理厂、泵站等进行集中管理，通过监察任务跟踪管理机制，提供运营监管成效综合分析手段，建立完善的监管体系，对污水治理进行智慧监管
成都远石·2024-01-19 17:32

数字孪生实景三维技术实现可视化展示

在数字化、可视化的数据展示方式中，数字孪生实景三维技术是一种非常先进和有前景的技术。数字孪生是指通过对现实物体或过程建立数字模型，从而实现对实际物体或过
金锋科技数字化·2024-01-19 17:31

三维数字孪生引擎与实景互动，案例解析

三维视频融合是把一个或多个由摄像机图像序列视频和与之相关的三维虚拟场景加以匹配和融合，生成一个新的关于此场景的动态虚拟场景或模型的技术。
数字孪生家族·2024-01-19 17:31

电力能源三维可视化合集 | 图扑数字孪生

电力能源是现代社会发展和运行的基石，渗透于工业、商业、农业、家庭生活等方方面面，它为经济、生活质量、环境保护和社会发展提供了巨大的机会和潜力。图扑软件应用自研HTforWeb强大的渲染引擎，助力现代化的电力能源数字孪生场景，在发电、变电、用电、管理等多种方面呈现出多元化的数据形式，为日益庞大的电力大数据提供可视化支撑。效果展示发电数字孪生风能发电利用风能驱动风力发电机产生的机械能，通过发电机转化为
图扑软件·2024-01-19 17:00

盾构机数字孪生监控平台

本次图扑软件将采用自研HTforWeb产品，三维立体呈现智
图扑数字孪生·2024-01-19 17:00

【数字孪生】电力能源实景三维可视化合集

电力能源是现代社会发展和运行的基石，渗透于工业、商业、农业、家庭生活等方方面面，它为经济、生活质量、环境保护和社会发展提供了巨大的机会和潜力。图扑软件应用自研HTforWeb强大的渲染引擎，助力现代化的电力能源数字孪生场景，在发电、变电、用电、管理等多种方面呈现出多元化的数据形式，为日益庞大的电力大数据提供可视化支撑。发电数字孪生风能发电利用风能驱动风力发电机产生的机械能，通过发电机转化为电能。风
图扑可视化·2024-01-19 17:29
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