二维目标检测第10页

c++瓷砖

以下为一个w行h列的二维字符矩阵，每个字符为“.”

橙子亿·2025-01-23 17:32

毕设分享深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？

fawubio_A·2025-01-23 17:56

CameraX 下使用 OpenCV 微信二维码识别

前言前面，我们已经介绍了两种集成wechat_qrcode微信二维码识别能力的做法：完整编译OpenCV和OpenCVContribNativeC++单独集成wechat_qrcode模块这两种方式的预览和识别均是基于

AndroidKt·2025-01-23 05:56

初识C语言|数组的应用之——矩阵你会不？

数组矩阵，简单来说，就是二维数组。在C语言中，二维数组可以被看作是一个表格，其中每个元素都有一个行索引和一个列索引。

小邓儿◑.◑·2025-01-23 01:22

YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上

1.效果YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上2.后端主要代码importosimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromflaskimportFlask,request

小阿技术·2025-01-23 00:17

C#——foreach循环遍历

foreach(varitin遍历对象)//类似于auto;var是C#中的隐式类型变量声明关键字,in关键字,用于指定要遍历的集合Console.WriteLine(it);二维遍历int[][]a=

在下小孙·2025-01-22 22:33

MATLAB符号函数绘制各种函数图像，ezplot()函数 ezplot3()函数

函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数，隐函数，参数方程二维图像，函数格式ezplot(f）直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线

Python数据分析与机器学习·2025-01-22 21:27

CSS3 2D 转换介绍

CSS3中的2D转换（2DTransforms）允许你在二维平面上对元素进行操作，如移动、旋转、缩放和倾斜等，这可以让网页的布局和动画效果更加丰富多样。

半点寒12W·2025-01-22 19:10

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

1.前言在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，其应用广泛，涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。

浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

华为OD机试E卷 --矩阵扩散--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述存在一个m×n的二维数组，其成员取值范围为0或1。

飞码创造者·2025-01-22 16:49

应用跳转歌曲播放页转场卡顿性能优化工具使用案例

目标规则CodeLinter目标检测

·2025-01-22 16:33

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

知识篇：（五）JavaScript 数组进阶操作：对象属性操作、数组转换与求和

JavaScript数组进阶操作：对象属性操作、数组转换与求和JavaScript数组的操作功能非常强大，尤其在处理数组中对象的属性、二维数组的转换、数组求和等场景下，能极大简化开发工作。

全栈探索者chen·2025-01-22 06:28

C语言学习：函数、整型数组作为函数参数与一二维字符型数组作为函数参数

函数的基本构成每个C语言函数都包含三个主要部分：返回值类型：指定函数执行完毕后返回什么类型的结果函数名：表明函数的功能，需符合标识符命名规则参数列表：接收传递给函数的数据基本语法格式如下：返回值类型函数名(形式参数){//函数体声明部分语句部分}函数的工作流程函数的工作流程可以概括为：输入->处理->输出。这个过程中：输入通过参数实现处理在函数体中完成输出通过return语句返回函数参数深入理解形

wsy0903@@@·2025-01-22 06:57

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要

YOLO大师·2025-01-22 05:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

项目进度管理：如何使用甘特图实现精准跟踪？

它是一个二维平面图，用横轴表示项目进度或活动时间，比如可以按日期为单位，展示项目的整体时间范围，像从项目启动到结束所涵盖的天数、周数、月数等；

·2025-01-22 02:01

鸿蒙 er 紧急集合！贡献你的鸿蒙开发工具，赢取大赶集好礼

欢迎扫描下方海报中的二维码加入此次活动，一同为鸿蒙生态的繁荣添砖加瓦.

·2025-01-21 22:54

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法

倔强的石头_·2025-01-21 19:25

自学记录：用鸿蒙API 13 开发一个专业的进度条与二维码组件

这篇文章，我会结合自己的学习故事，讲解如何使用API13的全新能力，打造一个进度条和二维码展示组件，并以实际开发项目作为成果展示。

·2025-01-21 17:04

农夫过河——python贪心算法实现

2.问题分析：由于整个过程涉及四个对象，多个步骤，而各个步骤中各个对象所处位置相对不同，因此可以定义一个二维数组，分别存储对象及初始状态——initial_state[0][0]，[1][0]，[1][

贝桑不止学Python·2025-01-21 16:34

C语言中的二维数组

1.二维数组的定义类型说明符数组名[常量表达式][常量表达式];(1).类型说明符表示二维数组中数据元素的类型(2).数组名标识符(3).

weixin_51790712·2025-01-21 16:03

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

中科曙光C/C++研发工程师二面

CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为

TrustZone_·2025-01-21 16:31

《贪心算法：原理剖析与典型例题精解》

算法竞赛（蓝桥杯）贪心算法1——数塔问题-CSDN博客算法竞赛（蓝桥杯）贪心算法2——需要安排几位师傅加工零件-CSDN博客算法（蓝桥杯）贪心算法3——二维数组排序与贪心算法——活动选择-CSDN博客算法

m0_dawn·2025-01-21 15:23

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的

挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

在线CAD绘制条形码和二维码的方法（VUE集成DWG）

一、条形码绘制1.原理绘制条形码需要根据不同的应用场景选择适当的条形码标准，如常见的codabar、CODE30、CODE128等，每一种条形码标准都有它特定的数据编码规则，调用这些编码规则进行数据编码时会将数据字符按照所选编码规则转换成条和空的组合（一组二进制数据）。不同的条形码标准使用不同的编码规则来表示0到9的数字或26个英文字母。其中，为了确保扫描的准确性，条形码中还包括一个校验字符。这个

·2025-01-20 17:45

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:36

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

顺时针打印矩阵题解（文末附完整代码，自己敲#include这句和最后return 0 后面的空格中也有不能识别的字符删掉就行了）

分析：1.人为的感觉是螺旋形地打印数字，但是，计算机只能一行一行地打印数字，所以想到：先创建二维数组（最好是变长数组）来存放这些数，然后再打印。

zl_dfq·2025-01-20 13:12

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案

步入烟尘·2025-01-20 05:58

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

【C语言】C语言基础语法速览

1.1变量输出格式1.2变量输入格式2.分支循环语句2.1if分支语句2.2switch分支语句2.3while循环语句2.4do...while循环语句2.5for循环语句3.数组3.1一维数组3.2二维数组

monGyrate·2025-01-19 20:24

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。

wit_@·2025-01-19 16:50

算法打卡：第十一章图论part02

今日收获：岛屿数量（深搜），岛屿数量（广搜），岛屿的最大面积1.岛屿数量（深搜）题目链接：99.岛屿数量思路：二维遍历数组，先判断当前节点是否被访问过&是否是陆地。

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

js实现数据结构

常见的数据结构数组创建数组数组字面量[],newArray().fill()二维数组,两层循环创建增头部添加unshift尾部添加push任意位置添加splice(index,0,item)删头部删除shift

摇光93·2025-01-19 11:45

K210视觉识别模块

K210视觉识别模块是一款功能强大的AI视觉模块，以下是对其的详细介绍：一、核心特性强大的视觉识别功能：K210视觉识别模块支持多种视觉功能，包括但不限于人脸识别、口罩识别、条形码和二维码识别、特征检测

LS_learner·2025-01-19 08:42

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强

cxr828·2025-01-19 07:09

用java 实现生成二维码同意授权给公众号访问其信息。这通常通过将用户重定向到一个由微信提供的授权页面完成。

要使用Java实现生成二维码以同意授权给微信公众号访问用户信息，你可以结合OAuth2.0网页授权流程与微信提供的二维码生成接口。

用心去追梦·2025-01-19 04:59

头歌实践平台(Educoder)：python练习九二维列表

第1关订单列表计算排序dd=[["1001","练习本",5,10],["1002","水彩笔",35,3],["1003","三角板",20,5],["1004","练习本",5,2],["1005","三角板",20,3],["1006","圆珠笔",5,10],["1007","水彩笔",35,2],["1008","圆珠笔",5,1]]#代码开始#计算每个订单的金额（单价*数量），加入到每

Yu_Meng~·2025-01-19 01:36

在 Python 中使用 PyPDF2 向 PDF 文件批量添加水印

目录：使用PyPDF2添加水印到PDF文件批量添加水印到PDF文件所有页PDF文件广泛用于不同的设备和平台上，在某些情况下，可能需要在PDF文件中申明版权，需要将水印、条形码、二维码等添加到PDF中。

信息科技云课堂·2025-01-18 22:08

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