多阶段物体检测第3页

力扣714. 买卖股票的最佳时机含手续费（java 动态规划）

Problem:714.买卖股票的最佳时机含手续费文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路1.构建多阶段决策模型：n天对应n个阶段，每个阶段决策：买股票、卖股票、不操作；买股票只有当前不持有股票才行

LNsupermali·2024-01-21 03:09

力扣70. 爬楼梯（动态规划 Java，C++解法）

Problem:70.爬楼梯文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路由于本题目中第i层台阶只能由于第i-1层台阶和第i-2层台阶走来，所以可以联想到动态规划，具体如下：1.定义多阶段决策模型

LNsupermali·2024-01-21 03:38

【Docker基础五】Dockerfile指令

示例：#使用官方的Node.js镜像作为基础镜像FROMnode:14#为多阶段构建

herogus丶·2024-01-20 11:45

状态压缩DP详细讲解

前言在讲状压dp之前，我们应该清楚dp是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法，即利用各个阶段之间的关系，逐个求解，最终求得全局最优解。

曾续缘·2024-01-19 19:29

【Docker】实战多阶段构建 Laravel 镜像

作者主页：正函数的个人主页文章收录专栏：Docker欢迎大家点赞收藏⭐加关注哦！本节适用于PHP开发者阅读。Laravel基于8.x版本，各个版本的文件结构可能会有差异，请根据实际自行修改。准备新建一个Laravel项目或在已有的Laravel项目根目录下新建Dockerfile.dockerignorelaravel.conf文件。在.dockerignore文件中写入以下内容。.idea/.g

.正函数.·2024-01-19 10:01

[论文阅读]DeepFusion

DeepFusionLidar-CameraDeepFusionforMulti-Modal3DObjectDetection用于多模态3D物体检测的激光雷达相机深度融合论文网址：DeepFusion论文代码

一朵小红花HH·2024-01-19 08:43

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络PE-YOLO中的PENet，PENet通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个分辨率的组件，增强图像细节和低频信息。它包括一个细节处理模块（DPM），用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节，以及一个低频增强滤波器（LEF），以捕获低频语义并减少高频噪声。同时该网络的发布版本并不完善，存在二次创新的机会，后期我会将其网络进行二次创新，增强低照度的

Snu77·2024-01-19 06:15

视觉工程师需要具备的技能

图像处理技术、图像识别、物体检测和视觉识别知识。了解深度学习神经网络架构及其在解决计算机视觉问题中的应用。具有使用R/Python/Matlab等编程语言进行编程的能力。深入了解数据结构和算法。计算机

人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

Baumer工业相机堡盟相机如何使用Trace功能（相机日志追踪的使用和优点以及行业应用）（C++）

项目场景Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

格林威·2024-01-18 16:42

Docker实操-2——优雅地写Dockerfile

Docker-Dockerfile概述一、Dockerfile的指令(instruction)1.0命令的形式1.1基本命令1.2对比加深理解二、基本原理2.1多阶段构建镜像2.2小建议四、实例分析4.1

Nemo555·2024-01-18 12:40

互联网加竞赛基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

Mr.D学长·2024-01-18 07:39

静默

图片发自App3.人总是有很多阶段，有时话多的要死，有时却沉默到被人忘记，可我就这样，不想因为外界而改变自己的感觉。图片发自

高能磷酸·2024-01-17 13:50

Aging：浙大学者研究发现，多吃这类抗氧化饮食，延缓衰老

撰文|宋文法衰老，是一个复杂、多阶段、渐进的过程，发生在生命的整个过程。随着时间的流逝，人体的器官、肌肉会逐渐衰老，一些疾病也伴随着年龄的增长而发生，包括癌症、糖尿病、心血管疾病等。

医学界·2024-01-17 12:26

疫情防疫工作总结写作技法，赞

此次疫情来势凶猛，各级各部门铆足了劲冲在一线，工作做了很多，但是很多阶段性的总结材料却还是按部就班，一是没能体现出此

写材料宝库·2024-01-16 18:31

力扣337. 打家劫舍 III（java 动态规划）

Problem:337.打家劫舍III文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路1.构建多阶段决策模型：树形DP基于树这种数据结构上的推导，一般都是从上往下推，子节点状态推导父节点状态，一般都是基于后续遍历来实现

LNsupermali·2024-01-16 16:07

survey和surveyCV：如何用R语言进行复杂抽样设计、权重计算和10折交叉验证？

例如，多阶段抽样可以有效地解决大规模调查的问题，整群抽样能够在保证样本的随机性的同时减少资源消耗。由于复杂抽样设计中不同样本的选取概率不一致，为了确保结果的准确性和代表性，需要对样本进行加权处理。

笑不语·2024-01-16 14:49

动态规划（DP）---- 01背包入门详解----二维图是学会的关键

动态规划，DynamicPrograming（简称DP），个人认为是一种算法思想，用来解决多阶段多层次的选择问题，把一个复杂的问题分解成每个小块的子问题然后一个个解决来找到最优解。

记得开心一点嘛·2024-01-16 06:40

力扣198. 打家劫舍（java 动态规划）

Problem:198.打家劫舍文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路1.构建多阶段决策模型：n个房屋对应n个阶段，每一个阶段决定一个房间是偷还是不偷，两种决策：偷、不偷2.定义状态：不能记录每个阶段决策完之后

LNsupermali·2024-01-15 16:22

MagicVideo-V2：多阶段高保真视频生成框架（字节）

本项工作介绍了MagicVideo-V2，将文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像embedding模块和帧内插模块集成到端到端的视频生成流程中。由于这些架构设计的好处，MagicVideo-V2能够生成具有极高保真度和流畅度的美观高分辨率视频。通过大规模用户评估，它在性能上表现优越，超过了领先的文本到视频系统，如Runway、Pika-1.0、Morph、MoonValley和StableVi

AI生成未来·2024-01-15 13:44

【七班】MMPose代码实践与耳朵穴位数据集实战【OpenMMLab AI实战营第二期Day3+作业1】

Update0.关键词：物体检测，姿态估计，MMPose，RTMPose，RTMDet，openmmlab，mmdet1.数据集下载和解压与验收任务三角板数据#删除原有的数据集文件（如有）!

chg0901·2024-01-15 04:20

2022-03-11 人生的几个阶段

人生分为很多阶段，我们正常的划分，往往按当下主做的事来划分，例如少年求学期、青年奋斗期、中年家庭事业全面兼顾期、老年安享晚年期。

李庆是个做蛋糕的·2024-01-15 01:43

持续赋能波卡生态创新，OneBlock+ 社区 2023 年度回顾

我们以成熟的社区生态，通过Substrate技术与波卡生态的相关优质文章、项目方与开发者专访、线上线下技术热点对谈、多阶段开发者课程系列、波卡黑客松大赛和波卡Decoded大会等活动，为开发者搭建完善的成长路径

OneBlock Community·2024-01-14 21:08

golang关于找回密码功能的递进验证

局部总结的开篇废话写招新平台之前，写一些小的demo来练手，熟悉整体的框架和思路但是学业繁重，主要眷顾大学课内的知识巩固，然后一边写算法竞赛的题目，网络编程这边在抽时间研究这个demo是分成很多阶段来写的

Mr.zwX·2024-01-14 11:25

深度学习基本介绍-李沐

p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=e6a6e7fec41c59c846c142eb5ef1da0bAI分类：模型分类：图片分类物体检测与分割样式迁移人脸合成文字生成图片文字生成无人驾驶广告案例

姓蔡小朋友·2024-01-14 10:15

Service Mesh 实践指南：从单体应用到 Service Mesh 的曲折历程

从2009年上线至今，微博架构经历了从最初的单体应用到后面的RPC服务化、容器化、混合云架构以及现在的跨语言服务化和ServiceMesh等诸多阶段，架构演变支撑着微博业务的一次次华丽转身，也见证了微博的飞速成长

zl1zl2zl3·2024-01-14 04:46

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。

justld·2024-01-14 00:33

Superpoint Transformer for 3D Scene Instance Segmentation

Abstract现有的大多数方法通过扩展用于3D物体检测或3D语义分割的模型来实现3D实例分割。

fish小余儿·2024-01-13 07:48

R-C3D论文详解

:RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection代码地址（论文提供地址）：http://ai.bu.edu/r-c3d/该论文借鉴图像物体检测中的

ce0b74704937·2024-01-12 19:57

YOLOV8

YOLOv8是ultralytics（超溶体）公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

andeyeluguo·2024-01-12 17:32

OpenShift 4 - 在 OpenShift 上运行物体检测 AI 应用

《OpenShift/RHEL/DevSecOps汇总目录》说明：本文已经在OpenShift4.14+RHODS2.5.0的环境中验证说明：请先根据《OpenShift4-部署OpenShiftAI环境，运行AI/ML应用（视频）》一文完成OpenShiftAI环境的安装。注意：如无特殊说明，和OpenShiftAI相关的Blog均无需GPU。文章目录部署后端模型运行后端模型将后端模型部署为RE

dawnsky.liu·2024-01-12 11:33

花期

人这一生需要经历很多阶段，孩童时的无知天真，毫无顾忌，想哭就哭，想笑就笑，很容易发自内心的开心，也很容易伤心的哇哇大哭。上学后每天忙于各种课业，应对老师和家长的各种谆谆教导，面对各种考试，批评与赞赏。

午言沫辰·2024-01-12 01:17

【AI】ObjectCenteredSensing

1.物体检测.1.流体D.V.Q.Rodrigues,D.RodriguezandC.Li,“LiquidAerosolDetectionBasedonSub-THzPortableDopplerRadars

路途…·2024-01-12 01:16

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

Yolov5双目测距是一种基于深度学习模型的双目相机计数及测距方法，它可以用于在不同场景下进行物体检测、识别和测距。

从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

13.Kubernetes应用部署完整流程：从Dockerfile到Ingress发布完整流程

本文以一个简单的Go应用Demo来演示Kubernetes应用部署的完整流程1、Dockerfile多阶段构建Dockerfile多阶段构建[root@dockergithub]#gitclonehttps

CodingDemo·2024-01-10 13:15

Go语言的编译过程

Go语言编译器的源代码在src/cmd/compile目录中，目录下的文件共同组成了Go语言的编译器，而编译过程是一个多阶段的过程，它将源代码转换为机器代码。

飞翔的乌龟·2024-01-10 07:13

01 书生·浦语大模型全链路开源体系

通过多阶段的渐进式训练，InternLM基座模型具有较高的知识水平，在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀，在多种

wangzixinxinxin·2024-01-10 03:07

opencv入门到精通——Canny边缘检测

它由JohnF.Canny发明1.这是一个多阶段算法，我们将经历每个阶段。2.降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。我们已经在前面的章节中看到了

陈子迩·2024-01-09 23:55

了解一下InternLM1

通过多阶段的渐进式训练，InternLM基座模型具有较高的知识水平，在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀，在多种面向人类设计的综合性考试中表现突出。

羞儿·2024-01-09 23:24

微软最新研究成果：使用GPT-4合成数据来训练AI模型，实现SOTA！

现有的大部分方法通常采用复杂的多阶段训练流程，先在大规模数据上训练，再在小规模标注数据上微调。此过程依赖于手动收集数据制作正负样本对，缺乏任务的多样性和语言多样性。

夕小瑶·2024-01-09 16:02

目标检测再升级！YOLOv8模型训练和部署

YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO（YouOnlyLookOnce）物体检测和图像分割模型的最新版本。

AI小白龙*·2024-01-09 11:47

机器学习笔记 - 基于RAFT的光流估计进行稳健的运动物体检测

一、简述如果相机在移动，光流本身无法有效检测运动。尽管可以区分某些运动，但我们需要找到一种方法来区分相机和物体运动，以便执行检测。在本教程中，我们将利用深度光流和特殊的RANSAC算法来检测移动摄像机的运动。一个随机样本共识（RANSAC）的简单介绍https://skydance.blog.csdn.net/article/details/134887458https://skydance.bl

坐望云起·2024-01-09 10:46

2022-10-19

左肩，头部，右肩都可能超过2次，由多阶段组成。出现在长线趋势的底部或顶部，底部的概率更大，较少出现在中线反转中。新趋势的启动通常比较缓慢，更难突破。在极端情况下，会出错，但仍能给出反转信号。

盐巴21·2024-01-09 04:38

【多传感器攻击】TPatch: A Triggered Physical Adversarial Patch

现有的工作已经证明了用打印的对抗性补丁欺骗物体检测器和图像

prinTao·2024-01-08 15:46

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时

Snu77·2024-01-08 06:30

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

深度学习

softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论2：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核/深度学习面试）深度学习基本理论3：之物体检测

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv

Snu77·2024-01-07 02:58

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

一阶段目标检测网络1.AlexNet(2012)基本流程:作为深度学习在图像识别中的突破性应用，AlexNet主要用于图像分类，而非目标检测。但它奠定了现代深度学习网络的基础。基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。特别之处:引入了深层网络和GPU加速计算

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

DETR3D

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries摘要：我们介绍了一种多摄像头三维物体检测框架。

HHHHGitttt·2024-01-05 01:18

NeRF-RPN: A general framework for object detection in NeRFs 全文翻译

摘要Abstract本文提出了第一个重要的物体检测框架NeRF-RPN，它直接在NeRF上运行。给定一个预先训练好的NeRF模型，NeRF-RPN的目标是检测场景中所有物体的边界框。

HHHHGitttt·2024-01-05 01:47

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