多模态目标检测第10页

YOLO系列（YOLO1-YOLO5）技术规格、应用场景、特点及性能对比分析

文章目录前言一、YOLOv1-YOLOv5技术规格对比：二、主要应用场景和特点：三、性能对比分析：四、市场应用前景及对不同用户群体的潜在影响：总结前言YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种实时目标检测算法

白话Learning·2024-01-31 12:15

【论文解读】CoFF: Cooperative Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection on Autonomous Vehicles

CoFF摘要引言CoFF方法实验结论摘要为了减少传输的数据量，最近提出了一种基于特征图的融合方法，作为自动驾驶汽车协同三维目标检测的实用解决方案。

我叫两万块·2024-01-31 12:51

工具系列(二) 解读使用VSCode与PyCharm连接远程服务器并创建容器进行代码调试

小酒馆燃着灯·2024-01-31 11:16

像素级别图像级别区域级别的疑问

这种处理方式更为宏观，常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。在这种处理方式中，更多的关注的是

：）�东东要拼命·2024-01-31 11:13

4.AI大语言模型

AI大语言模型大模型大爆炸阶段，有支持文本生成、逻辑推理、图片生成、视频生成、语言识别等各种单一大模型，也有支持多模态的大模型。普通人如何利用好这些工具来为我们服务。

行循自然-kimi·2024-01-31 09:20

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。

毕设阿力·2024-01-31 09:08

yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速）

YOLOv5和DeepSORT是两种常用的计算机视觉技术，它们可以结合使用以实现行人和车辆的目标检测和跟踪。这种技术在交通监控、智慧城市等领域中具有广泛的应用。

毕设阿力·2024-01-31 09:37

yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，结合多种算法实现多目标追踪、实例分割和姿态估计功能。该算法在计算机视觉领域具有广泛的应用。

毕设阿力·2024-01-31 09:06

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

YOLOv8再涨点0.3%论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.10525代码链接：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读：在目标检测领域

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

论文地址：Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

摘要边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的损失函数。

AI浩·2024-01-31 07:32

Opencv + MediaPipe -＞手势识别

、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测等

大大Cameo·2024-01-31 06:51

用树莓派4b构建深度学习应用（九）Yolo篇

imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域，不仅要能够识别出图片的目标，还要定位其位置，在自动驾驶方面会是一个基础的场景。

bluishfish·2024-01-31 01:58

多场景建模：阿里MARIA

Multi-scenariorankingframeworkwithadaptmulti-scenariorankingframeworkwithadaptivefeaturelearning背景多模态搜索场景支持用户通过不同模态的

巴拉巴拉朵·2024-01-30 23:08

论文阅读，Domain Specific ML Prefetcher for Accelerating Graph Analytics（一）

总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）预置知识（4）主要实现手段4.1overview4.2MPGraph的工作流程4.3阶段转换检测器PhaseTransitionDetector4.4多模态访存预测器

好啊啊啊啊·2024-01-30 20:08

UniAdapter: Unified Parameter-Efficient Transfer Learning for Cross-modal Modeling

https://arxiv.org/pdf/2302.06605.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf/RERV/UniAdapter简介预训练-微调范式在自然语言处理，计算机视觉和多模态建模中取得了巨大的成功

qgh1223·2024-01-30 15:41

基于paddlepaddle的yolo基本实现

YOLO是一种流行的实时目标检测算法，它以其速度和准确性而闻名。我们将使用ResNet18作为骨干网络，并一步步构建整个模型。

繁星意未平·2024-01-30 15:37

4D毫米波雷达——ADCNet 原始雷达数据目标检测与可行驶区域分割

前言本文介绍使用4D毫米波雷达，基于原始雷达数据，实现目标检测与可行驶区域分割，它是来自2023-12的论文。会讲解论文整体思路、输入分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-30 12:50

4D毫米波雷达分类和工程实现

4D毫米波目标检测信息丰富，可获得目标3维位置信息、径向速度vr和rcs等，能够对目标准确分类。4D毫米波和激光做好时空同步，可以用激光目标给4D毫米波做标注，提升标注效率。

奔袭的算法工程师·2024-01-30 12:28

从零开始训练 RT-DETR模型最新版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端）同之前的项目版本代码有区别

芒果汁没有芒果·2024-01-30 10:43

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

行人目标检测是机器视觉的一项重要课题，早就已经引起了国内外学者广泛的研究。

deleteeee·2024-01-30 08:25

课标问题九：课程内容之“语言技能”

随着各种新型媒体及自媒体的蓬勃发展，学生获取信息的渠道也不仅仅局限于靠听、读了，通过“看”已然能够从多模态语篇的图形、表格、动画、视频等获取信息。因此，在2022版的义务教育英

Dilys李老师·2024-01-30 08:52

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛

shanshan2099·2024-01-30 05:44

第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑网络（cerebralnetwork）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。

茗创科技·2024-01-30 02:51

VLM 系列——Llava1.5——论文解读

一、概述1、是什么Llava1.5是llava的升级全称《ImprovedBaselineswithVisualInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述

TigerZ*·2024-01-29 21:00

VLM 系列——Qwen-VL 千问—— 论文解读

Qwen-VL全称《Qwen-VL:AVersatileVision-LanguageModelforUnderstanding,Localization,TextReading,andBeyond》，是一个多模态的视觉

TigerZ*·2024-01-29 21:00

VLM 系列——Monkey——论文解读

一、概述1、是什么Monkey全称《Monkey:ImageResolutionandTextLabelAreImportantThingsforLargeMulti-modalModels》，是一个多模态的视觉

TigerZ*·2024-01-29 21:30

VLM 系列——Instruct BLIP——论文解读

是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning》，是一个多模态视觉

TigerZ*·2024-01-29 21:29

VLM 系列——COGVLM—— 论文解读

一、概述1、是什么COGVLM全称《VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGE》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前CogVLM-17B（20231130）可以完成对一幅图片进行描述、图中物体或指定输出检测框

TigerZ*·2024-01-29 21:29

VLM 系列——Llava——论文解读

一、概述1、是什么Llava全称《VisualInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位

TigerZ*·2024-01-29 21:57

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例什么是物体检测？

jcfszxc·2024-01-29 20:30

目标检测数据集 - 人头检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：人头检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如课堂行人数据、街景行人数据、车站行人数据、商场行人数据、密集行人数据、超密集行人数据、遮挡行人数据、严重遮挡行人数据等；适用实际项目应用：监控场景下人头检测项目，以及作为监控场景通用人头检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(tx

极智视界·2024-01-29 18:56

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。2.通道重构单元（CRU）：CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。论文地址：SCConv:Spatial

我悟了-·2024-01-29 13:01

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！本博客改进源代码改进适用于RT-DETR按步骤操作运行改进后的代码即可论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdfEfficientNet论文理论部分+原创最新改进RT-DETR

芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

MMDetection

什么是MMDetectionMMDetection实际上是一个用于目标检测的工具包，面向深度学习时代的。

pythonSuperman·2024-01-29 09:27

毕业设计过程学习

传统的目标检测算法主要通过人工设计与纹理、颜色和形状相关的特征来进行目标区域特征的提取。随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，目标检测技术也取得了很大的成就。

pythonSuperman·2024-01-29 08:55

2024年1月19日Arxiv最热论文推荐：伯克利提出加速3D数据建模新方法、ICLR 2024论文让AI不再遗忘、谷歌新模型让一切皆可分割、北大多模态大模型用语言操控视频修复

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体「AI论文解读达人」提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步saibomaliang.com^_^Top1EnablingEfficientEquivariantOperationsintheFourierBasisv

夕小瑶·2024-01-29 08:12

解锁多模态独特魅力-“机器人+Agent+多传感器融合+3DLLM”诠释终极组合大招！

01-Multiply算法背景01.01-触觉传感器触觉传感器是一种用于感知和测量物体接触力、形状、纹理和其他相关参数的传感器。它们模拟人类触觉系统，通过收集和解释物体与传感器之间的相互作用来获取信息。工作原理：触觉传感器使用不同的原理来感知接触力和其他触觉信息。常见的触觉传感器技术包括压电传感器、电容传感器、电阻传感器、光学传感器和弹性元件等。接触力测量：触觉传感器能够测量物体施加在其表面的接触

xwz小王子·2024-01-29 08:14

CEC2022：12种算法跑CEC2022测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

CEC2020包括12个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合函数。算法是独立的.m文件，方便管理和二次开发，所有main函数均加上了详细中文注释。点击main_sing

树洞优码·2024-01-29 06:39

CEC2021：12种算法跑CEC2021测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

CEC2021包括10个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合

树洞优码·2024-01-29 06:38

Domain Adaptive Object Detection for Autonomous Driving under Foggy Weather

在晴朗天气下训练的目标检测模型在大雾天气下可能由于域间隙而不够有效。本文提出了一种新的雾天自动驾驶领域自适应目标检测框架。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。

暗魂b·2024-01-29 06:21

自定义目标检测：探索YOLO流程并在自定义数据上进行训练

在这篇文章中，我将详细演示如何加载和增强数据以及边界框，训练目标检测算法，并最终查看我们在测试图像中能够多精确地检测对象。虽然随着时间推移可用的工具包变得更易于使用，但仍然存在一些可能遇到的陷阱。

小北的北·2024-01-29 06:51

【深度学习：多关节嵌入模型】 Meta 解释的 ImageBind 多关节嵌入模型

【深度学习：多关节嵌入模型】Meta解释的ImageBind多关节嵌入模型Meta发布开源人工智能工具的历史分段任何模型DINOv2什么是多模态学习？什么是嵌入？什么是ImageBind？

jcfszxc·2024-01-29 06:19

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1，还是YOLOv2，都有一个共同的致命缺陷：小目标检测的性能差。

undo_try·2024-01-29 06:10

基于PaddleDetection目标检测labelme标注自动获取

在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取，需要先训练一个模型，然后通过这个模型去标注，最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom

Dandelion_2·2024-01-29 06:06

【YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测】

YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测数据集和模型YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测可视化结果数据集和模型数据和模型下载：YOLOv6俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型

stsdddd·2024-01-29 06:04

C#简单使用Yolov5的Onnx格式模型进行目标检测

背景最近要离职了，同事需要了解一下C#如何使用yolov5系列onnx格式模型进行目标检测，由于其对C#不熟练，可能会影响公司后续的开发进度，所以趁着还在，赶紧把手尾搞好。

氷凌公子·2024-01-29 06:33

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。

undo_try·2024-01-29 06:33

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