多模态三维目标检测第3页

JAVA多维动态数组

JAVA多维动态数组一维数组数组大小size()增加元素add获取元素get删除元素remove修改元素set输出二维数组三维数组ArrayList类是一个可以动态修改的数组（队列），与普通数组的区别就是它是没有固定大小的限制

天微亮。·2024-09-07 15:03

移远通信推出大模型解决方案，重塑千行百业智能边界

近来，具有强大学习、理解和多模态处理能力的大模型迅猛发展，正在给人类的生产、生活带来革命性的变化。在这一变革浪潮中，物联网成为了大模型技术发挥作用的重要阵地。

移远通信·2024-09-07 12:45

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

wydxry·2024-09-07 09:26

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？

1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。

爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%

张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

pytorch gather() 、sactter()和sactter_()的详解

在官方文档中，主要是针对三维进行解释，但是它对数据索引的混乱使用，导致晦涩难懂。所以我主要针对2维的进行解释，更加通俗。1、gather()首先规定好。

读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...

本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。

weixin_39947908·2024-09-06 19:52

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、

FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别

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)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”

FL1623863129·2024-09-06 15:51

YOLOv8目标检测结果分析

使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source="animal2.jpg")result=results[0]img=result.plot()frommatplotlibimportpyplotaspltplt.imshow(X=img[:,:

MechMaster·2024-09-06 10:47

具身智能猜想 ——机器人进化

环境可以是复杂的三维空间。多样化挑战：设置不同的任务和挑战，迫使机器人在不同的情境下表现出不同的能力，这样可以促使特定功能的发展和优化。2.基因突变机制基因编码：将机器人的功能、行

COOL_DREAM_·2024-09-06 07:01

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp

WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

实时渲染云交互助力汽车虚拟仿真新体验！

在设计方面，通过在计算机上构建三维模型进行形状、颜色、材质的调整，并分析气动性、结构性和热性以提升外观和功能；制造方面，通过模拟生产流程、零部

3DCAT实时渲染云·2024-09-06 03:06

宏观&微观

《三体》又一次开了我的脑洞，虽然今天万维刚，讲了宇宙不可能存在更高维度，三维曲面是存在的，宇宙进入到一个无限大的圆环中周而复始，我可能理解到这里也许我理解错了，书中讲将一个

知识日记·2024-09-06 01:56

如何战胜拖拉？1个思维，1个日程表

书中通过三种工具，来解决这个三障碍：工具1：三维思维与逆向日程，用以战胜

时间校尉·2024-09-06 00:27

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能

汀、人工智能·2024-09-05 22:31

《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5

GoAI·2024-09-05 22:29

AI多模态实战教程：面壁智能MiniCPM-V多模态大模型问答交互、llama.cpp模型量化和推理

一、项目简介MiniCPM-V系列是专为视觉-语⾔理解设计的多模态⼤型语⾔模型（MLLMs），提供⾼质量的⽂本输出，已发布4个版本。

AIGCmagic社区·2024-09-05 21:23

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态

u013250861·2024-09-05 14:35

旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表

mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA：用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo

沉浸式AI·2024-09-05 10:43

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto

ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出！一、模型推理测试1.1单张图片推理测试可以首先使用官网上的推理方法，从源代码安装mmrotate，只需运行以下命令。#首先把所需要的配置文件下载下来，或直接用你训练好的模型和配置

清如许.·2024-09-05 10:07

python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实

文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到

weixin_45154388·2024-09-05 08:25

GIS三维建模工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

本系列文章目录：1.GIS开发工程师岗位职责、技术要求和常见面试题2.GIS数据工程师岗位职责、技术要求和常见面试题3.GIS后端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题4.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题5.GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题6.GIS项目经理岗位职责、技术要求和常见面试题7.GIS产品经理岗位职责、技术要求和常见面试题8.GIS数据分析师岗位职责、技术要求和常

丷丩·2024-09-05 07:50

pytorch torch.squeeze函数介绍

二、使用示例importtorch#创建一个三维张量，其中有一个维度的尺寸为1tensor=torc

qq_27390023·2024-09-05 06:44

MTCNN人脸检测算法

人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中，任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。

samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

IOS MKMapCamera三维地图

1overridefuncviewDidLoad(){2super.viewDidLoad()3//Doanyadditionalsetupafterloadingtheview,typicallyfromanib.45letmapView=MKMapView(frame：self.view.bounds)6mapView.mapType=MKMapType.standard78letcenter

SkTj·2024-09-04 14:46

Ego-planner：三维建图 grid_map.cpp解析

避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的，（没错，ego也可以利用点云来建图，也就是无需d435i进行输入，可以替换为激光雷达）下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量：buffer_size：三维栅格地图的体积

dueen1123·2024-09-04 13:55

yolo8 目标检测、鉴黄

引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，其目标是在图像中识别出各种对象，并准确地定位其位置。近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

AtCoder Beginner Contest 366（D~E题解）

闲来无事去vp了一下之前放假没打的比赛，感觉需要总结的也就这两题吧，a，c都是水题，b只不过是实现有一点难，并不是很难写，d是一个需要自己推的三维前缀和，e也是一种前缀和，我当时没想到，看了大犇的代码才知道还能这么做

new出新对象！·2024-09-04 08:52

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面，我们提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。

小李学AI·2024-09-04 05:00

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114张1类别

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)：114标注数量(xml文件个数)：114标注数量(txt文件个数)：114标注类别数：1标注类别名称:["guanggao"]每个类别标注的框数：guanggao框数=165总框数：165使用标注工具：labelImg标

FL1623863129·2024-09-04 05:58

NDT算法

上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。

Joeybee·2024-09-03 23:29

DETR3D 开源项目教程

DETR3D开源项目教程detr3d项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/detr3d项目介绍DETR3D是一个基于Transformer架构的开源三维目标检测框架

齐妤茜·2024-09-03 19:35

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

目标检测：使用YOLOv8模型对输入图像进行实时目标检测。计数统计：根据检测到的目标数量更新界面上的计数器。

毕设宇航·2024-09-03 19:05

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特

毕设宇航·2024-09-03 13:20

4. 第一个3D案例—创建3D场景

三维场景Scene你可以把三维场景Scene(opensnewwindow)对象理解为虚拟的

小彭努力中·2024-09-03 09:58

通俗易懂学nerf——初识nerf

它是能让你从二维世界“跃升”到三维空间的神奇技术。想象一下，你手里有一张平面的照片，上面的风景、建筑都是扁平的，仿佛缺少了生命力。但有了NERF三维重建，这一切都变得鲜活起来！

四个字·2024-09-03 09:55

NeRF——基于神经辐射场的三维场景重建和理解

概述三维重建是一种将物理世界中的实体转换为数字模型的计算机技术。其基本概念是通过对物理世界中的物体或场景进行扫描或拍摄，并使用计算机算法将其转换为三维数字模型。

知来者逆·2024-09-03 08:54

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

[论文笔记] LLaVA

Contribution:这篇工作已经在BLIP-2之后了，所以Image的理解能力不是LLaVA希望提升的重点，LLaVA是想提升多模态模型的Instruction-Followingab

心心喵·2024-09-03 08:53

高等代数精解【9】

文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵

叶绿先锋·2024-09-03 07:14

遥感多模态基础大模型汇总-实时更新

本文内容来自下面链接，考虑到很多同学登录不了，故在此平台进行分享。遥感基础大模型TableofContentsModelsRemoteSensingVisionFoundationModels遥感视觉基础模型RemoteSensingVision-LanguageFoundationModels遥感视觉语言基础模型RemoteSensingGenerativeFoundationModels遥感生

遥感-GIS·2024-09-02 19:33

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

[数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12类别

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)：9551标注数量(xml文件个数)：9551标注数量(txt文件个数)：9551标注类别数：12标注类别名称:[“Cans”,“CartonDrinks”,“GlassBottle”,“PlasticBottle”,“S

FL1623863129·2024-09-02 08:29

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

一、yolo模型介绍YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。

m0_60530253·2024-09-02 07:21

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