显著性物体检测

写给产品经理的数据分析思路

AB测试的设计：定期换桶、排除异常数据；支持版本、召回、重排、文章属性等多层面的AB测试AB测试：检验是否有显著性（t检验等）二、数据分析方面1、分类是数据分析的80%显性分类：内容类别、男女、地域、安卓
晓慧·2023-04-09 00:03

深度学习算法详解及应用

成为移动机器人、人脸识别、物体检测、自动驾驶、智能家居等应用不可或缺的方法，并且基于深度学习的方法在准确率上已经接近甚至超过人类水平。
小白学视觉·2023-04-08 21:53

终于有人把 p 值讲明白了！

p值是根据实际统计量计算出的显著性水平。本文带你了解p值和对p值的常见误解。
数据不吹牛·2023-04-08 19:57

Linear Model 线性模型

写在前面 机器学习里面注重模型预测的结果，但是统计里面更注重解释，因此构造了很多相应的统计量来评估模型的拟合程度以及显著性。虽然线性回归的形式比较简单，但是多元线性回归的时候，变量之间的共线性
Jerrybio·2023-04-08 17:03

显著性差异

https://blog.csdn.net/qq_31347869/article/details/97407073https://zhuanlan.zhihu.com/p/27957169
csmikezheng·2023-04-08 00:52

实用的数学理论公式

一元线性回归方程：image.png一元线性回归的显著性检测：F检测法：b=Lxy/
小幸运Q·2023-04-07 20:51

时间序列的预测-基础框架

AR的三个条件应用1.自相关问题的解决尝试自回归模型AR(1)之后，计算每一个自相关系数，对每一个自相关系数做显著性检验t检验。
AithusaSponge·2023-04-07 11:29

深度学习模型轻量化（上）

utm_source=app【嵌牛导读】深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。
optongbuding·2023-04-07 10:23

R绘图_ggsignif添加显著性标识

R绘图做生物学显著性统计，然后添加显著性标记，但是都是手动，比较繁琐，好在ggplot2有个扩展包ggsignif，提供更加人性化的方法。
谢俊飞·2023-04-07 03:46

经典卷积模型回顾33—利用YOLOv3实现垃圾检测（Tensorflow2.0）

YOLOv3（YouOnlyLookOnceversion3，全称：“你只看一次”第3版）是一种物体检测算法，它是YOLO系列算法的第三个版本。
share_data·2023-04-06 21:51

经典卷积模型回顾32—利用YOLOv3模型进行垃圾检测（matlab）

YOLOv3（YouOnlyLookOnceversion3，全称：“你只看一次”第3版）是一种物体检测算法，它是YOLO系列算法的第三个版本。
share_data·2023-04-06 21:20

高颜值火山图绘制脚本

它归根到底是是散点图的一种，它能将统计学中的统计显著性量度（如pvalue，矫正后的P值）和变化幅度相结合，从而能够帮助人们识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据（如基因，蛋白等），如下图所示。
xw_欢乐豆·2023-04-06 19:35

Evaluation

但是若出现h0本来是正确的，但居然发生了A事件，错误地否定了h0，称之犯了第一类错误α即显著性水平（一般取0.05），控制犯第一类错误的概率，α越小，弃真概率越小举个例子：假设100个球99个白球1个黑球
睡眠相位后移的起床困难户·2023-04-06 15:00

万莹：融媒体新闻的创作与运营

一、融媒时代新闻生产的“变”与“不变”新闻的本质是事实，但并不是所有的事实都有报道的价值→那么，新闻价值5大要素：时效性、接近性、显著性、重要性、趣味性。
小靳姐姐要加油丫·2023-04-06 15:14

Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以sceneunderstanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中
今年不吃饭...·2023-04-06 06:46

机器学习与深度学习（十二）：卷积神经网络CNN

卷积神经网络目前的应用：分类任务（图像分类）；同类推荐（以图搜图，同款推荐）；物体检测（识别出物体，以及是什么物体，如无人驾驶汽车）；图像内容分隔；人脸识别（刷脸登录、刷脸支付）；关键点定位；图像内容描述
楠哥哥_0b86·2023-04-06 05:27

目标检测 YOLO v3 验证 COCO 模型

YOLO，是YouOnlyLookOnce的缩写，一种基于深度卷积神经网络的物体检测算法，YOLOv3是YOLO的第3个版本，检测算法更快更准，2018年4月8日。
SpikeKing·2023-04-05 20:21

Attention U-Net

论文：https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf论文翻译1论文翻译2亮点：将注意力机制应用于UNet分割网络中，可以比较好的实现对显著性区域的关注，以及对无关背景区域的抑制
zelda2333·2023-04-05 07:26

用CNN做基础模型，可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录！

InternImage-H在COCO物体检测上达到65.4mAP，ADE20K达
视学算法·2023-04-05 06:36

刷榜SOTA！用CNN做基础模型，可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录！

InternImage-H在COCO物体检测上达到65.4mAP，ADE20K达到62.9，
深度学习技术前沿·2023-04-05 05:59

CNN做基础模型，可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录

InternImage-H在COCO物体检测上达到65.4mAP，ADE20K达
机器学习与AI生成创作·2023-04-05 05:26

June、

A：将图像分割成超像素后，您可以采用以下步骤来获取物体的6D姿态：物体检测：使用目标检测算法来识别图像中的物体并提取其边界框。这可以帮助您确定图像中存在哪些物体，以及它们的位置和尺寸。
cocapop·2023-04-04 08:32

Baumer工业相机堡盟工业相机如何在C#平台使用BGAPI SDK实现相机资源的正确释放（C#）

技术背景代码分析释放所有相机资源释放相机资源注意点工业相机SDK来释放工业相机的资源的优点工业相机SDK来释放工业相机的资源的重要性#勤写标兵挑战赛#Baumer工业相机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
格林威·2023-04-04 08:13

Baumer工业相机堡盟万兆网相机如何在SDK中使用ColorProcessing颜色处理功能（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·2023-04-04 08:12

Baumer工业相机堡盟相机不满帧如何使用CameraExplorer设置相机参数让它的帧率达到满帧

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·2023-04-04 08:12

Baumer工业相机堡盟相机如何使用BGAPI SDK实现相机资源的正确释放（C++）

技术背景代码分析释放所有相机资源释放相机资源注意点工业相机SDK来释放工业相机的资源的优点工业相机SDK来释放工业相机的资源的重要性#勤写标兵挑战赛#Baumer工业相机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
格林威·2023-04-04 08:12

Baumer工业相机堡盟相机BGAPI SDK如何联合Halcon进行图像转换（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·2023-04-04 08:41

Baumer工业相机堡盟相机BGAPI SDK联合OpenCV进行Mat图像转换（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·2023-04-04 08:11

过于复杂的图形不具备显著性？商标显著性如何审查？

《商标审查审理指南》（下称《指南》）下编第四章为“商标显著特征的审查审理”，本章在承继《商标审查及审理标准》（2005年制定并发布，2016年第一次修订，下称2016《标准》）相应章节的基础上进行了修改和补充。问：《指南》为何新增对商标显著特征相关概念的阐述？答：《商标法》第九条规定“申请注册的商标，应当有显著特征，便于识别”，《商标法》第十一条对缺乏显著特征不得作为商标注册的标志进行了规定。显著
f0bda032a163·2023-04-04 05:19

12.1spss简单地回归分析

初步判定和因变量和自变量2.绘制散点图，确定回归模型3.估计模型参数，建立回归模型最小二乘法（最小平方法）进行模型参数估计，建立回归模型4.对回归模型进行检验一次性的到模型，对整个模型的参数进行参数的统计显著性检验
Joypang·2023-04-03 23:31

统计学习-笔记2

最近更新：2018-12-301.假设检验2.T检验对于这部分的内容还是比较熟悉的,都是复习比较多,更加注重于练习与理解.1.假设检验1.1显著性水平显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率
努力奋斗的durian·2023-04-03 20:29

Python气象数据处理与绘图(4)：显著性检验

相关系数(回归系数)检验其实在(2)中已经提到了相关系数和回归系数，在计算过程中，直接返回了对应的p-value，因此可以直接使用p-value。1.相关系数fromscipy.statsimportpearsonrr,p=pearsonr(x,y)2.线性回归系数fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionslope,intercept,r_val
摸鱼咯·2023-04-03 15:34

Baumer工业相机堡盟相机如何实现硬件层面的加密从而实现设备匹配的唯一性

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·2023-04-03 15:53

基于云计算与深度学习的常见作物害虫识别

在经过网络爬虫，数据库下载、实地拍摄等方法收集到害虫图像数据后，除了传统的人工筛选清洗数据以外，还基于视觉显著性理论，选定GBVS和GrabCut方法对数据集进行批量分割处理，提高数据集的质量。
数学是算法的灵魂·2023-04-03 12:32

群落结构差异显著性

非参数置换的多变量方差分析(ANONIS)、相似性分析(ANOSIM)和多反应置换法(MRPP)常被用来评估不同采样点之间微生物群落组成差异的显著性。
吴十三和小可爱的札记·2023-04-03 05:19

OpenCV+Python 指定物体识别

（3）对金字塔的每一层，通过滑动窗获取patch（类似ROI的概念），对patch归一化处理，之后给训练好的物体检测器识别，将识别成功的窗口位置和概率保存。（特征使用HoG，分类算法使用
音符纸飞机·2023-04-03 05:54

基于YOLOV5的自动瞄准（附代码）

YOLOV5的架构真的很清晰，从应用的角度上来说是真的方便YOLOV5官方的detect.py中有着非常完整的功能，从读取图片到调用摄像头都已经写好了代码，只需要阅读一下官方文档，更改下启动参数基本就可以完成物体检测的任务
RedWhiteLuo·2023-04-03 03:14

GWAS学习笔记（1）-何为GWAS

Genome-wideAssociationStudy）是对多个个体在全基因组范围的遗传变异（标记）多态性进行检测，获得基因型，进而将基因型与可观测的性状，即表型，进行群体水平的统计学分析，根据统计量或显著性
Akuooo·2023-04-03 02:13

【opencv项目】物体检测——车牌字符模板匹配

初始模板匹配2.模板匹配函数3.车牌字符模板匹配3.1图像预处理3.2图像分割3.3得到单个字符外接矩形3.4单个字符图片的列表3.5读取模板3.6依次检测中文、英文/数字字符4.完整代码前言：模板匹配是物体检测的最简单的方法之一
double@AI·2023-04-02 23:58

SPSS实操6：多选题拟合优度检验&多选题*单选题卡方检验

在实操1中，我们已经知道了处理多选题需要用到【多重响应】或表中的【多响应集】，通过设定多重响应，既可以知道各个选项的占比情况，也可以根据不同的自变量进行交叉分析，了解自变量之间的显著性差异。
芷欣_li·2023-04-02 17:31

各类统计方法R语言实现（三）

方差分析适用用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验，其中两组之间的方差分析等价于t检验，因此常用于两组以上样本均数比较。方差分析也必须满足正态性与方差齐性，代码与上次推文类似。
拾光_2020·2023-04-02 00:11

Python学习

Detectron是FacebookAIResearch开发的软件系统，它实现了最先进的物体检测算法，包括MaskR-CNN。Detectron用Python编写，由Caffe2深度学习框架提供支持。
1eb034fb5715·2023-04-01 22:46

【目标检测】基于yolov5的钢筋检测和计数(附代码和数据集)

以下是该项目的介绍：Yolov5：Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，能够在图像中实现高效、准确的物体检测。在钢筋
机器不学习我学习·2023-04-01 17:06

单阶段多层检测器：SSD （理论及Pytorch代码详解）

数据增强：基础的VGG结构：深度卷积层:先验框与边框特征提取网络总体网络的前向计算过程损失函数计算与先验框匹配：预选框与真实框的匹配定位损失计算难样本挖掘类别损失计算SSD总结（优缺点简述）背景：对于物体检测任务
心之所向521·2023-04-01 10:00

Baumer工业相机中偏振相机如何使用Baumer堡盟GAPI SDK来进行偏振数据的计算转换输出（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·2023-04-01 09:18

Baumer工业相机堡盟相机BGAPI SDK如何联合Halcon进行图像转换（C++）（将byte二进制图像数据转为Hobject）

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·2023-04-01 09:48

Baumer工业相机堡盟相机如何使用BGAPI SDK和Opencv联动实现图像转换成视频（C#）

库第二步：引用图像文件夹生成视频工业相机图像通过OpenCV转为视频的优点工业相机图像转为视频的行业应用Baumer工业相机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
格林威·2023-04-01 09:48

Baumer工业相机堡盟相机如何使用NEOAPI SDK实现相机的连接（C#）

函数查找相机第二步：连接相机后对相机进行采图工业相机图像保存电脑内存的方式存储的优点#勤写标兵挑战赛#Baumer工业相机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
格林威·2023-04-01 09:48

Baumer工业相机VCX系列相机硬件触发流程和设置

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·2023-04-01 09:47

Baumer工业相机堡盟相机如何使用JPEG图像压缩功能（LXT.JP系列相机图像压缩功能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·2023-04-01 09:47
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