显著性物体检测第20页

假设检验、显著性水平、P值、Z值的理解

目录一、什么是假设检验二、弃真错误、取伪错误三、显著性水平α\alphaα、ppp值、zzz值、置信区间、置信度的含义四、原假设同备择假设是否可以互换一、什么是假设检验假设检验(hypothesistesting

longwilll·2023-02-04 10:32

AI定制开发平台初探：华为ModelArts与百度EasyDL对比

作为一个AI零基础开发人员，碰到了项目上的实际AI需求（图片物体检测），如何快速低成本训练出可落地的模型+方便集成的SDK？这篇博文记录了我们的体验过程。

慧联LPWAN技术·2023-02-04 10:25

计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍-笔记

CV的任务分类：属于哪一类物体检测（目标检测关键点检测）：每个物体用框框起，并注明名称分割（语义分割实例分割）：后者需要区分每一个物体后三者需要精准的定位图像上的每一个像素点OpenMMLab是深度学习时代最完整的计算机视觉算法体系

Xiang hui·2023-02-04 07:48

图像分类综述 & basic trick summary

图像分类简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。

Back550·2023-02-04 00:30

浅谈Mask RCNN

一、MaskRCNN的优点1.Mask网络的加入，使Mask-RCNN不仅能处理物体检测问题，还能处理语义分割问题。

师大先生·2023-02-03 23:39

计算机视觉入门——概论与基础知识

2.计算机视觉的关键任务：物体识别：识别图像物体属于的类别物体检测：用框去标出物体的位置，并给出物体的类别分类/定位：

yilunh·2023-02-03 23:01

多指标联合诊断的ROC曲线

多时间点和多指标的ROC曲线临床预测模型之二分类资料ROC曲线的绘制临床预测模型之生存资料ROC曲线的绘制ROC曲线(AUC)的显著性检验生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线ROC曲线纯手工绘制R语言计算

医学和生信笔记·2023-02-03 20:58

OpenMMLab学习笔记（一）

OpenMMLab学习笔记（一）day01计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系1.基本知识计算机视觉的基础任务：分类、分类和定位、物体检测、分割（语义分割、实例分割），其中实例分割统一种类索引不同注意语义分割和实例分割的区别计算机视觉的应用

hhbot·2023-02-03 16:40

小米发大招，这次要彻底巨解决安卓卡顿，开发者不配合就下架应用

无奈的是，因为安卓系统开源的特性，这么多年来一直没有显著性的进展。目前市面上小米的MIUI、魅族flyme、华为的emu在用户体验上都

记住我_0778·2023-02-03 11:04

非极大值抑制

Nms主要目的在物体检测非极大值抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。

geekvc·2023-02-03 10:16

用python处理excel数据、求线性回归方程的r值_数据分析|回归分析（R&Python）

weixin_39712016·2023-02-03 10:53

用模型拟合New Haven市年平均气温变化并预测未来三年的温度

,start=1912)numberplot(number)三、平稳性检验和白噪声检验ADF检验library(aTSA)adf.test(number,nlag=2)从ADF检验结果上看，在95%的显著性水平下

niugibydtdf·2023-02-03 08:50

自动驾驶感知——激光雷达物体检测算法

文章目录1.基于激光雷达的物体检测1.1物体检测的输入与输出1.2点云数据库1.3激光雷达物体检测算法1.3.1点视图1.3.1.1PointNet1.3.1.2PointNet++1.3.1.3Point-RCNN1.3.1.43D-SSD1.3.1.5

yuan〇·2023-02-03 07:07

ggplot做热图添加*号

有人问我，ggplot做热图上面如何标记显著性，且不说之前公众号发过相关性分析的热图做法，也讲过好多次标注标签。其实很简单，只是穿了个马甲就不认识了。

KS科研分享与服务·2023-02-03 02:20

VoxelNet-＞SECOND-＞PointPillars

VoxelNet->SECOND->PointPillars相比于图像，激光点云数据是3D的，且有稀疏性，所以对点云的前期编码预处理尤其重要，目前大多数算法都是在鸟瞰图下进行点云物体检测，由此对点云的编码预处理主要有两大类方法

THE@JOKER·2023-02-03 02:03

Caffe2 Tutorials[0]（转）

data-science-notebook/blob/master/dl/more/caffe2-tut.md本系列教程包括9个小节，对应Caffe2官网的前9个教程，第10个教程讲的是在安卓下用SqueezeNet进行物体检测

weixin_30609287·2023-02-02 23:09

A/B测试分析

A/B-test解读A/B-test是为同一个目标制定两个方案，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的用户群组随机的使用一个方案，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后根据显著性检验分析评估出最好版本正式采用

敢敢宝宝·2023-02-02 19:10

【论文笔记】A promotion method for generation error-based video anomaly detection

然而，异常通常发生在局部区域，帧级GE将正常区域的GEs引入异常检测中，这带来了两个问题i）正常区域的GEs降低了异常帧的异常显著性ii）不同的

依鸡腿·2023-02-02 18:44

pyside6结合yolov5摄像头物体检测

功能：使用pytorchhub加载yolov5模型，利用opencv打开摄像头设备，这一部分使用线程方法实现。参考链接：[1]https://learnopencv.com/object-detection-using-yolov5-and-opencv-dnn-in-c-and-python/#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedJul610:05:382022@a

落叶_小唱·2023-02-02 15:55

显著性检验与p值

1.显著性检验无论从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法，一直被广泛应用。笔者并非统计学专业出身，一直以来对显著性检验的原理及应用困惑不解。

GQRstar·2023-02-02 14:32

CVPR2020 | 阿里结构感知3D目标检测，KITTI BEV 排行榜第一！

阿里巴巴达摩院在自动驾驶3D物体检测方面又有新成果发布。

我爱计算机视觉·2023-02-02 13:57

KITTI 3D目标检测的评估指标

多类别目标的检测问题可以转换为“某类物体检测正确、检测错误”的二分类问题，从而可以构造混淆矩阵，使用目标分类的一系列指标评估模型精度，例如：使用Precision-Recall曲线定性分析模型精度，使用

THE@JOKER·2023-02-02 13:25

深度学习笔记 —— 物体检测和数据集 + 锚框

任务：识别我们所有感兴趣的物体，同时将每个物体的位置找出来importtorchfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltd2l.set_figsize()img=d2l.plt.imread('./img/catdog.jpg')d2l.plt.imshow(img)plt.show()#定义在这两种表示之间进行转换的函数defbox_

Whisper_yl·2023-02-02 08:45

Python基于ImageAI实现图像识别详解

主要图像预测，物体检测，视频对象检测与跟踪等多个应用领域。利用ImageAI，开发人员可用很少的代码构建出具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用系统。

·2023-02-02 05:20

神经网络裁剪技术 ------ 显著性（Distinctiveness)

前言随着深度学习技术的不断发展，其逐步应用到愈发复杂的现实背景当中。为了处理复杂的现实问题，人们所使用的神经网络模型变得越来越深（隐藏层hiddenlayer数目增加），亦或者是越来越大（单个隐藏层内包含的隐藏神经元hiddenunit的数量增加），从而导致了计算量增加，计算时间增加，以及参数占用的内存增加。为了控制模型的大小，人们使用各种方法尽可能减少参数的使用，比如减少隐藏层数目或者减少单个隐

千筠Wyman·2023-02-02 03:31

自动驾驶感知——物体检测与跟踪算法|4D毫米波雷达

文章目录1.物体检测与跟踪算法1.1DBSCAN1.2卡尔曼滤波2.毫米波雷达公开数据库的未来发展方向3.4D毫米波雷达特点及发展趋势3.14D毫米波雷达特点3.1.1FMCW雷达角度分辨率3.1.2MIMO

yuan〇·2023-02-01 12:53

DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design

DAMO-YOLO:实时目标检测设计报告在本报告中，我们提出了一种被称为DAMO-YOLO的快速准确的物体检测方法，该方法比最先进的YOLO系列具有更高的性能。

长沙有肥鱼·2023-02-01 12:02

数学建模学习笔记——时间序列分析

只能得到未来一期的预测值阻尼参数越接近于1，阻力越大预测性回归——不关注显著性解释性回归——关注显著性扰动项一般都是白噪声序列arp模型一定是平稳的时间序列模型才能建模AICBIC越小越好

Grateful_Dead424·2023-02-01 09:23

目标检测及分类方法总结（RFCN/SSD/RCNN/FastRCNN/FasterRCNN/SPPNet/DPM/OverFeat/YOLO）

转载自：默一鸣目标检测文章这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。

咚次哒Ethan·2023-02-01 08:28

目标检测方法总结（RFCN/SSD/RCNN/FastRCNN/FasterRCNN/SPPNet/DPM/OverFeat/YOLO）

本文转载自：http://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/53995721这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，

Mr. 阿柴·2023-02-01 08:55

Detection物体检测及分类方法总结（RFCN/SSD/RCNN/FastRCNN/FasterRCNN/SPPNet/DPM/OverFeat/YOLO）

这里搜集了一些关于物体检测的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。

Bruce_0712·2023-02-01 08:50

Attention机制在计算机视觉中的应用(三)：CVPR2019通用目标检测 Towards Universal Object Detection by Domain Attention

论文地址：TowardsUniversalObjectDetectionbyDomainAttention该论文提出了一个通用的物体检测模型，适用于任一目标检测场景，在多个数据集上表现良好。

小伟db·2023-01-31 13:52

DynaSLAM-2 DynaSLAM中Mask R-CNN部分源码解析（Ⅰ）

2.MaskR-CNN效果最传统最核心的功能就是物体检测了，效果如下图：同时，其不单单进行了物体检测，还做了物体分类

Courage2022·2023-01-31 11:39

44物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】

44物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】深度学习学习笔记学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?

Blueming_first·2023-01-31 11:20

第三章

由于选择显著性水平阿尔法取

啵啵能量星·2023-01-30 21:00

多元线性回归算法（matlab）

=regress(Y,X,alpha)b：回归系数点估计bint：回归系数区间估计r:残差rint:置信区间stats:用于检验的统计量，有三个数值，相关系数r^2，F值，与F对应的概率palpha:显著性水平

成、谋·2023-01-30 17:40

Python OLS 双向逐步回归

算法基本思路：首先需要确定一个因变量y以此构建一元回归方程，再找到已通过显著性检验的一元线性回归方程中F值最大的解释变量x0，将其并入回归方程中，再分别将剩余的解释变量与解释变量x0作为OLS函数的自变量集拟合回归方程

AdamShyly·2023-01-30 13:41

Opencv教程-图像二值化

主要用于目标物体检测，目标跟踪、物体分离等领域二值化的数学表达，对于图像中的像素[x,y]，其灰度值为f(x,y),设置门限值(阈值)为TH，则：g(x,y){255,iff(x,y)>=TH0,if=

_jackcc·2023-01-30 13:22

SMOKE:通过关键点估计的单阶段单目三维物体检测

SMOKE摘要介绍/引文IntroductionSMOKE的思路问题设定方法Backbone3DdetectionKeypointBranchRegressionBranch实验结果摘要源代码：https://github.com/lzccccc/SMOKE摘要部分首先提到了一般基于单目视觉下的两个步骤：通过一个2D检测网络生成2D平面上的建议区域，个人理解为是圈画出一张图片中可能包含目标的部分图

信笔涂流年·2023-01-30 12:45

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task6:可解释性分析、显著性分析

Task6:可解释性分析、显著性分析对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）2022年人工智能依旧飞速发展，从传统机器学习模型到如今以“炼丹”为主的深度神经网络，代表着模型拟合度与模型可解释性各自的发展趋势

早上真好·2023-01-30 09:02

RCNN的理解

一、IOU的理解物体检测时需要定位出物体的boundingbox，与此同时还要识别出boundingbox中的物体是什么。

唐僧骑马彤那个彤·2023-01-30 06:38

Fast R-CNN

RossGirshickMicrosoftResearch摘要本文提出了一种基于快速区域的卷积网络方法（FastR-CNN）用于物体检测。

cv_tm·2023-01-29 22:39

Maltab在数学建模中的应用（第二版）——读书笔记下

奥运会商圈规划问题2004A总结4交巡警服务平台的设置与调度2011B题1：优化警台管辖范围题3：计算最佳新增警台数题4：确定新增服务台位置(优化位置)总结5葡萄酒评价2012A题1：判断评价结果有无显著性差异题

HTUer的编程之路·2023-01-29 19:00

假设检验及例题讲解

目录先举一个例子1假设检验定义1.2假设检验的假设1.2.1第一类错误（弃真错误）、第二类错误（取伪错误）1.2.2显著性水平1.2.3P值1.3基本思想（一定要看！！！）

学渣渣渣渣渣·2023-01-29 18:01

Rethinking ImageNet Pre-training

原文链接：https://arxiv.org/abs/1811.08883摘要：在COCO数据集上面做物体检测（objectdetection）和实例分割（instancesegmentation）的时候

amazingu·2023-01-28 23:01

读书笔记系列（四）—— 抑制变量与调节变量

在回归分析实践中，常常会发现原来某些不显著的变量，在纳入一些控制变量后，显著性发生较大变化（由不显著变为显著）或系数出现较大变化（系数由小变大），原因即是如此。

一个宝宝·2023-01-28 16:20

35.Isaac教程--机械臂取放物体示例应用程序

此示例应用程序中使用的功能包括致动器控制、物体检测和抓取。此示例应用程序中包含两个不同的场景

扫地的小何尚·2023-01-27 10:21

Python机器学习：回归效果评价

模型的显著性检验建立回归模型后，我们首要关心的就是获得的模型是否成立，那么就要进行模型的显著性检验。模型的显著性检验主要是F检验。

0202ohh·2023-01-27 09:34

数学建模学习笔记——多元回归

显著大于0，交互效应正向显著小于0，交互效应负向定性数据描述——数据透视表分析——数据透视图联合显著性检验P值要小于0.05——>模型才成立G4多重共线性——虚拟变量（n-1）G1评价量平均相比于

Grateful_Dead424·2023-01-26 23:16

R_柱状图（加误差线，显著性差异）

先放最终效果图结果图#bar_plot2021/01/19#导入所需的包library(ggplot2)library(ggthemr)library(ggsignif)library(tidyverse)library(dplyr)library(ggpubr)library(devEMF)#导入并处理数据,需要两张表，一个是原始汇总表格，另外一些是每一个测量数据的均值和标准差data1%dpl

奔跑的Forrest·2023-01-26 22:51

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