多模态目标检测第9页

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

之前无意间看到一个公司专门是做鸟类识别的，据说已经积累了大量的行业领域数据集且技术已经深耕好多年了，有幸体验过实际的产品感觉还是很强大的，这里后面我就想着能够自己去基于目标检测模型来开发构建自己的鸟类检测识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:10

基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去

Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别

Together_CZ·2024-02-02 16:08

YOLOv8-obb训练DOTAv2数据集（官网代码/数据集转换/2024.1.2）

目的由于项目里面需要用到机载的旋转目标检测（OrientedBoundingBox,OBB）,本来想在yolov8上面直接加obb检测相关的模块，没想到官方更新了DOTAv2数据的yaml文件，意味着v8

cc514981717·2024-02-02 10:37

图像复原的天花板在哪里？SUPIR：开创性结合文本引导先验和模型规模扩大

通过利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR在智能和逼真的图像复原方面取得了重大进展。作为SUPIR中的关键催化剂，模型的扩大规模显著增强了其能力，并展示了图像复原的新潜力。

AI生成未来·2024-02-02 09:03

目标检测算法

图像识别三大任务目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除目标检测定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:59

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

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·2024-02-02 08:52

YOLO框架下（ultralytics） RTDETE 与 YOLOv8 目标检测对比

YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比文章目录YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比0前言：1RTDETE训练l模型2YOLOv8

爱吃油淋鸡的莫何·2024-02-02 08:49

目标检测：1预备知识

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

proing·2024-02-02 08:17

目标检测的发展史及关键技术概述

目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标，并给出它们的位置和类别。

kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

毕设阿力·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习2——使用Paddle-Lite在 Android 上实现行人检测

使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2

waf13916·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习4——使用Paddle-Lite和OpencCV在 Android 上实现实时的人脸检测（java）

face_detection_demo项目3导入OpenCV进行优化3.1AndroidStudio配置OpenCV3.2预处理代码3.3后处理代码3.4优化结果1环境准备参考前一篇在Android上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能

waf13916·2024-02-02 08:35

OpenCV学习记录——边缘检测

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测

KAIs32·2024-02-02 07:48

【低照度图像增强系列（5）】Zero-DCE算法详解与代码实现（CVPR 2020）

前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。

路人贾'ω'·2024-02-02 06:58

【产业实践】使用YOLO V5 训练自有数据集，并且在C# Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通

使用YOLOV5训练自有数据集，并且在C#Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通效果图背景介绍当谈到目标检测算法时，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一个备受关注的领域。

精英的英·2024-02-02 03:49

多模态融合新方向！21篇2024年最新顶会论文汇总！（附PDF）

在人工智能领域，多模态融合正迅速成为研究的热点，它涉及到将不同类型的数据，如文本、图像、音频等，整合到一个统一的模型中，以实现更丰富和深入的理解。

AI热心分享家·2024-02-02 02:38

腾讯发表多模态大模型最新综述，从26个主流大模型看多模态效果提升关键方法

在大规模语言模型（LLMs）通往通用人工智能（AGI）的道路中，从传统的单一的“语言模态”扩展到“图像”、“语音”等等的“多模态”必然是大模型进化的必经之路。

夕小瑶·2024-02-01 22:28

【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读

文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力

旅途中的宽~·2024-02-01 21:14

【目标检测】对DETR的简单理解

【目标检测】对DETR的简单理解文章目录【目标检测】对DETR的简单理解1.Abs2.Intro3.Method3.1模型结构3.2Loss4.Exp5.Discussion5.1二分匹配5.2注意力机制

insight^tkk·2024-02-01 21:10

YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-01 20:59

Atlas 200I DK A2视频保存

Atlas200IDKA2开发者套件内置案例第一个目标检测，视频保存下来只能用VLC打开，电脑自带的播放器打不开，应该是ffmpeg生成格式问题（参考：解决ffmpeg生成mp4文件不能正常预览的问题_

Luzichang·2024-02-01 20:23

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等

一刀道人·2024-02-01 18:14

深度学习—目标检测标注数据集

深度学习之目标检测PASCAL数据集PASCALVOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：PatternAnalysis，

程序小旭·2024-02-01 16:31

C++调用yolo模型有哪些方法

在C++中调用YOLO模型进行目标检测，可以通过以下几种常见的方法：使用Darknet框架：Darknet是YOLO的官方框架，由YOLO的创作者JosephRedmon编写。

jjm2002·2024-02-01 16:01

哈工大SCIR | 场景图生成简述

最近，场景图已成功应用于不同的视觉任务，例如图像检索[3]、目标检测、语义分割、图像合成[4]和高级视觉-语言任务（如图像字幕[1]或视觉问答[2]等）。

zenRRan·2024-02-01 15:43

ECCV 2022 | 基于数据转移的细粒度场景图生成

©作者|张傲单位|新加坡国立大学研究方向|多模态学习宣传一下我们在ECCV2022Oral（2accept,1weakaccept）的论文“Fine-GrainedSceneGraphGenerationwithDataTransfer

PaperWeekly·2024-02-01 15:12

《YOLO小目标检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集

AI小怪兽·2024-02-01 15:37

基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，paper

AI小怪兽·2024-02-01 15:36

CVPR 2023: CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained or Not

例如：[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如：[13]2.输入模式:仅草图:

结构化文摘·2024-02-01 12:31

微软开源多模态模型LLaVA-1.5

随着OpenAI发布GPT-4V后，多模态功能逐渐成为主流，并涌现出了MiniGPT-4、LLaVA等卓越多模态开源模型。

RPA中国·2024-02-01 10:27

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

Yolov8_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测

YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。

椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 09:14

python 修改xml文件中的目标类别名

在做目标检测的时候会遇到将两个或者多个类别看作一个类别进行检测，或者在标注的时候对类别名标注错误，需要对其进行修改。

咩咩咩33·2024-02-01 09:34

基于MATLAB的波束成型仿真

1.算法简介数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域.由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难

fpga和matlab·2024-02-01 07:49

OpenVoice文本转语音大模型原理

IVC使用户能够灵活定制生成的声音，在各种真实世界应用中展现了巨大的价值，如媒体内容创作、定制聊天机器人以及人与计算机或大型语言模型之间的多模态交互。原理IVC

MaxCode-1·2024-02-01 07:52

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。深度学习/自动驾驶数据集大集合是一项汇集了多种场景、多种数据类型的数据资源，旨在为深度学习和自动驾驶领域的研究者和从业者提供丰富的实验数据和标注信息。首先，该数据集大集合涵盖了包括城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路环境下的图像、视频和传感器数据。这些数据来自不同地区、不同时间段和

毕设阿力·2024-02-01 06:33

目标检测开源数据集——道路裂缝

一、道路裂缝检测的意义随着交通运输业的快速发展，道路所承受的交通量日益增大，由此引发的一系列道路病害逐渐凸显出来。其中，道路裂缝是最常见的一种，它不仅影响着道路的使用性能，还威胁着交通安全。因此，对道路裂缝进行检测具有重要的现实意义。首先，道路裂缝检测有助于及时发现并解决道路问题。道路裂缝是道路破损的初期表现，对其进行及时的检测与修复，可以防止裂缝进一步扩大，避免出现更为严重的道路病害，如坑槽、翻

钓了猫的鱼儿·2024-02-01 06:53

目标检测开源数据集

目标检测是计算机视觉领域的重要任务，涉及识别和定位图像或视频中的目标对象。

钓了猫的鱼儿·2024-02-01 06:23

目标检测开源数据集——海底垃圾识别

随着全球经济的快速发展，海洋垃圾问题日益严重。海洋垃圾不仅对海洋生态系统造成严重破坏，还威胁到人类的健康和生存。因此，海上垃圾识别变得至关重要。本文将详细介绍海上垃圾识别的重要性，从生态、经济、健康和社会四个方面进行深入剖析。一、生态方面海洋是地球上最重要的生态系统之一，支撑着庞大的生物链。然而，随着人类活动的不断增加，大量的垃圾被排入海洋，严重破坏了生态平衡。海上垃圾不仅威胁到海洋生物的生存，还

钓了猫的鱼儿·2024-02-01 06:23

阿里巴巴多模态模型Qwen-VL刚迎来升级更新，就被网友逮去装进了ComfyUI里面

Qwen-VL-Plus显著提升了细节和文本识别能力，支持超高像素分辨率图像，性能卓越。而Qwen-VL-Max更进一步，拥有高级视觉感知和认知理解，在复杂任务中表现最优。厉害的是，这两款技术还能识别Gif图。这在业界尚属首例，突显其实用性。其实就是通义千问，Qwen-VL是一种大规模视觉语言模型，由阿里云于2024年1月26日推出。该模型的升级版Qwen-VL-Max拥有更强的视觉推理能力和中文

喜好儿网·2024-02-01 05:24

CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

参数的1/51、Introduction（要长脑子了）高层视觉问题：图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题：图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么？想在raw图上叠

木槿qwer·2024-02-01 03:00

小红书多模态团队建立新「扩散模型」：解码脑电波，高清还原人眼所见

近些年，研究人员们对探索大脑如何解读视觉信息，并试图还原出原始图像一直孜孜不倦。去年一篇被CVPR录用的论文，通过扩散模型重建视觉影像，给出了非常炸裂的效果——AI不光通过脑电波知道你看到了什么，并且帮你画了出来。‭‌‌‭‍第一行：人眼所见画面，第二行：AI重现的画面‭‌‌‭‍简而言之，AI利用fMRI信号（全称为功能性核磁共振成像）+DiffusionModel，就能一定程度上实现「读脑术」

小红书技术REDtech·2024-02-01 02:11

【机器学习高级实践】历时一年终于把因果推断与机器学习讲明白了

陈橘又青·2024-02-01 02:05

StoryGPT-V——可以生成漫画故事的多模态大模型

前言目前，大型模型在复杂故事可视化任务方面依然面临着重大挑战。这是因为此类任务需要对框架描述中的代词（例如He、她、他们、他们）进行解析，即在分辨率和确保跨帧的角色和背景融合方面进行详细解剖。尽管存在这些挑战，新兴的大语言模型（LLM）表现出强大的推理能力，能够通过模糊的参考和广泛的序列导航。为了应对这些挑战，引入了一种被称为Storygpt-V的模型，它充分利用了隐扩散模型（LDM）和LLM的优

知来者逆·2024-02-01 01:27

AI人工智能可以怎么应用？——GPT4v图文识别问答功能

大家可以通过收藏网页www.woka.chat直接进行访问，也可通过关注公众号实现微信端使用~GPT-4Turbo的识图问答功能是GPT4多模态能力中的其中一种，表现为可接受图片作为输入方式并围绕图片进行多轮问答

俊524·2024-02-01 01:02

多模态语义检索 | 基于 MetaSpore 快速部署 HuggingFace 预训练模型

首先，附上Github链接MetaSpore：https://github.com/meta-soul/MetaSpore，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。随着深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音理解等领域不断取得创新性突破，越来越多的非结构化数据被机器进行感知、理解和加工。这些进展主要得益于深度学习的强大表征学习能力

momo_cb59·2024-01-31 22:11

初学者在Python中的基本图像处理库 - OpenCV和imutils

对于图像分类、目标检测或光学字符识别，在人工智能领域与图像相关的任何工作大多数时候都需要某种形式的图像处理和操作。在本教程中，我们将专注于OpenCV的一些基本功能。这些功能基础且有时非常有用。

小北的北·2024-01-31 20:23

目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明（附代码）

本文以Penn-Fudan数据集预处理为例，说明用于目标检测算法训练的数据集的预处理方法及过程。因为要给目标检测算法进行训练，需

使者大牙·2024-01-31 15:00

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