少样本目标检测第8页

SpringBoot使用logback日志框架超详细教程

前言项目中日志系统是必不可少的，目前比较流行的日志框架有log4j、logback等，可能大家还不知道，这两个框架的作者是同一个人，Logback旨在作为流行的log4j项目的后续版本，从而恢复log4j

2301_81937891·2025-03-03 09:51

RabbitMQ 高级配置与优化：从入门到精通

RabbitMQ高级配置与优化：从入门到精通引言在分布式架构中，消息队列（MQ）是必不可少的一环，而RabbitMQ作为业界广泛使用的消息中间件，凭借其高吞吐、可扩展、可靠性等特性备受青睐。

Echo_Wish·2025-03-03 05:49

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

[论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告

DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO

一朵小红花HH·2025-03-03 03:58

代码随想录刷题学习日记

由于横向遍历是从少到多开始的，少的

努力向前ing·2025-03-03 02:51

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

位操作----位运算符详解（按位与（&），按位或（|），按位异或（^），按位取反（~）以及左移（＜＜）右移(＞＞)）

前言此文主要为了本人复习知识在学习位操作时，我们首先要清楚的是：1.位运算的符操作数只能是整型和字符型对象2.在计算机中数据都是以二进制存储的（位操作就是直接对二进制进行操作）原码、反码、补码，这是学习位操作必不可少的知识一

什么半岛铁盒·2025-03-03 01:17

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）摘要：本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。

emmm形成中·2025-03-03 00:03

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 760 数的计算

专栏特色1.真题解析：精选蓝桥杯青少组竞赛真题，逐题详细讲解，帮助您掌握解题技巧。2.经典算法练习：根据蓝桥杯青少组竞赛大纲，挑选经典算法题目，提供代码实现与指导，助您夯实算法基础。

热爱编程的通信人·2025-03-02 15:20

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了

黄阳老师·2025-03-02 13:10

fanuc roboguide_ROBOGUIDE软件：机器人产线输送带输送物料虚拟仿真操作

概述输送带在机器人生产线或工作站中是常见的物料传送设备，它能够将物料从一个工位自动传送到另一个工位，是实现自动化生产制造必不可少的装置设备之一。

weixin_39806679·2025-03-02 09:00

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测

向哆哆·2025-03-02 08:17

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

deepstream编译报错fatal error: gst/rtsp-server/rtsp-server.h: No such file or directory，缺包。

如果没有gst/rtsp-server/rtsp-server.h的话那就和我的现象一样，应该是少安装了一个包。

低配加班人·2025-03-02 06:32

Linux基础知识：操作系统概述、常用命令、文件系统及Shell脚本入门与进阶

对于开发者或系统管理员来说，掌握Linux的基础知识是必不可少的。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 05:30

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法，核心思想是“近朱者赤”：待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。

AOIWB·2025-03-02 04:49

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。

m0_75047393·2025-03-02 03:12

windows shell里的文件系统<用delphi写的>

简介】从Windows95开始，微软公司为操作系统引入了新的外壳界面，新的外壳从根本上改变了应用程序同操作系统的结合方式，遗憾的是微软公司对于发布同外壳相关的编程信息方面显得很吝啬，可以得到的资料非常少，

hemeinvyiqiluoben·2025-03-02 03:11

如何将图片档案信息读取出来？并把档案信息相关性进行关联

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能

上官-王野·2025-03-01 20:30

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合，实现了高效的目标检测和深度信息处理

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。

那年一路北·2025-03-01 13:09

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理

⊙月·2025-03-01 12:06

Odoo软件二次开发：Odoo自动化测试与持续集成

对于Odoo这样的复杂ERP系统，自动化测试更是必不可少，因为它可以帮助开发者快速定位问题，确保在进行二次开发时，新功能的加入不会影响现有系统的稳定性。Odoo测试框架介绍Odoo的测试框架基于

kkchenjj·2025-03-01 11:26

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

qq1309399183·2025-03-01 09:12

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值

IT古董·2025-03-01 08:58

android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)

注：本篇文章作者已不再维护，毕竟现在使用Eclipse的Android程序员少之又少，所以我将只维护AndroidStudio篇。如果你坚持用Eclipse，请确保所有环境与本文章一致。

yuhang555·2025-03-01 07:54

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的

rockingdingo·2025-03-01 07:53

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码

基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展，二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素，它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。

NoABug·2025-03-01 07:51

各种安装包打包发布工具

这里HAWARKSTUDIO对几种常见的程序打包封装工具进行一次大串联，让大家少走点弯路。

码学弟·2025-03-01 04:31

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

样本（Sample）：数据集中

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景

2.计算机视觉中的边缘计算应用实时目标检测与

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-28 22:52

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一

林聪木·2025-02-28 19:00

16：00面试，16：06就出来了，问的问题有点变态。。。

到这家公司开始上班，加班是每天必不可少的，看在钱给的比较多的份上，就不太计较了。没想到8月一纸通知，所有人不准加班，加班费不仅没有了，薪资还要降40%,这下搞的饭都吃不起了。

程序员笑笑·2025-02-28 19:59

超全solidworks模型库，其中包括铆钉系列紧固件

在设计过程中，紧固件是必不可少的元素，但寻找合适的模型往往耗时费力。

qklnyzzb·2025-02-28 18:54

统计-二维随机变量

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量二维随机变量定义定义设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。

jshazhang·2025-02-28 16:09

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

在分类问题中，SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

Docker迁移/var/lib/docker之后镜像容器丢失问题

迁移/var/lib/docker时，如果目标目录少写一个/，/etc/docker/daemon.json中的data-root后面需要多加一级目录docker。

45688966·2025-02-28 14:19

go zap 高性能日志

详细、正确和及时的反馈是必不可少的，但是整个性能表现是否也是必要考虑的点呢？在长期的实践中发现有的日志组件对于计算资源的消耗十分巨大，这将导致整个服务成本的居高不下。

daemon365·2025-02-28 14:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化

yuweififi·2025-02-28 10:49

php composer 私有包,手把手教你如何搭建Composer私有仓库

这里我把我的摸索历程写出来给大家参考，希望大家能少踩一些坑。现在网上到处充斥这各种搭建私有仓库文档，但对于新手来说，总是有那么多的坑。这里我把我的摸索历程写出来给大家参考，希望大家能少踩一些坑。

超级小嬲·2025-02-28 10:46

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