显著性物体检测第23页

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项目一：nanodet超快速轻量级无锚物体检测模型项目地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet项目特点：超轻量：模型文件只有980KB(INT8)或1.8MB(FP16

niuyunpang·2023-01-09 10:43

【Mask-RCNN】基于Mask-RCNN的目标检测和识别

Mask-RCNN是何凯明继Faster-RCNN后的又一力作，集成了物体检测和实例分割两大功能，并且在性能上上也超过了Faster-RCNN。

fpga和matlab·2023-01-09 06:50

python一元线性回归的显著性检验_从统计学看线性回归（2）——一元线性回归方程的显著性检验...

目录1.σ2的估计2.回归方程的显著性检验t检验(回归系数的检验)F检验(回归方程的检验)相关系数的显著性检验样本决定系数三种检验的关系一、σ2的估计因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2

weixin_39518002·2023-01-08 16:39

评价神经网络性能的指标,神经网络收敛性分析

如何用显著性检测来解释卷积神经网络的收敛性？bp神经网络收敛问题当然是越慢。因为已经接近最低点，训练也进入误差曲面的平坦区，每次搜索的误差下降速度是减慢的。这一点可以在BP

普通网友·2023-01-08 09:25

【论文概述】ImVoteNet (2020)

Boosting3DObjectDetectioninPointCloudswithImageVotes论文链接问题导入如何有效利用2D图片的信息辅助3D检测，摒弃了此前的级联思路，利用了RGB的几何坐标、语义及像素纹理信息，辅助3D点云物体检测

小鹏聊智驾·2023-01-08 00:37

学习日记2021-03-16论文学习

显著性物体检测研究综述基于优化融合的卷积网络显著目标检测*马杉杉，彭来献!

Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

【论文解析】TOOD：任务对齐的一阶段物体检测器

1、介绍现有的物体检测方法的2个局限性：（1）分类和定位的独立性。目前，分类和定位一般用的是2个独立的分支，这样使得2个任务之间缺乏交互，在预测的时候就会出现不一致性

ronghuaiyang·2023-01-07 15:07

【论文解读】TOOD：任务对齐的一阶段物体检测器

1、介绍现有的物体检测方法的2个局限性：（1）分类和定位的独立性。目前，分类和定位一般用的是2个独立的分支，这样使得2个任务之间缺乏交互，在预测的时候就会出现不一致性。

风度78·2023-01-07 15:34

伪装物体检测

1.综述伪装目标检测与分割研究进展摘要：伪装检测作为一个新兴研究方向，其目标是将隐藏在图像背景中的目标对象快速准确地检测出来，可应用于物种保护和军事监测等领域，具有较高的应用价值。介绍伪装目标检测的基本概念，并按照伪装检测算法所采用的关键技术进行分类，具体从传统的伪装检测方法和基于深度学习的伪装检测方法两大类进行论述，详细地分析相关方法的原理和技术细节。并且，介绍伪装目标检测与分割相关数据集和性能

AbyssssssssssS·2023-01-07 14:01

闲来记录下智慧停车场的实现过程（一）

文章目录说明项目说明数据集说明开始试用，关于车牌识别网络基本的界面操作演示说明好久没更新博客内容了，今天来记录下自己做的停车场项目项目说明物体检测运用了yolov5的框架进行训练车牌识别运用了LPRnet

MioeC·2023-01-07 14:00

《Revisiting the Sibling Head in Object Detector》论文解读，物体检测中的解耦检测头

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读这篇文章提供了一种使用不同proposal来分别做检测和分类的二阶段物体检测方法，相比之前的方法有稳定的performance的提升。

ronghuaiyang·2023-01-07 13:47

【论文学习】Towards Accurate Oriented Object Detection in Aerial Images with Adaptive Multi-level Feature

TowardsAccurateOrientedObjectDetectioninAerialImageswithAdaptiveMulti-levelFeatureFusion》代码链接：暂无本文中提出了一种新型的两阶段检测器，该检测器具有自适应特征融合功能，可以实现航空图像中高精度的定向物体检测

pinfan12138·2023-01-07 13:14

【目标检测】YOLOV1详解

相比起FasterR-CNN的两阶段算法，2015年诞生的YOLOv1创造性地使用端到端（endtoend）结构完成了物体检测任务。

Aliert·2023-01-07 11:47

旷视提出PETRv2：统一的多摄像头3D感知框架

基于PETR，PETRv2探究了利用历史帧的信息来进行时序建模，大幅度地提升了3D物体检测的性能。

TechBeat人工智能社区·2023-01-07 11:45

使用Transformer融合时空信息的自动驾驶感知框架

引言TL;DR:本文提出了一套基于Transformer和时序模型在鸟瞰图视角下优化特征的环视物体检测方案，即BEVFormer。

OpenDriveLab·2023-01-07 11:15

假设检验——T-test, F-test, Z-test ,Chi squared test

T-test用来比较两样本平均值之间是否具有显著性差异。

wwang221·2023-01-07 08:31

Python—线性回归

目录1.简单线性回归模型2.多元线性回归模型2.1应用F检验法完成模型的显著性检验2.2应用t检验法完成回归系数的显著性检验3.基于回归模型识别异常点4.含有离散变量的回归模型前言：线性回归模型属于经典的统计学模型

普通网友·2023-01-07 03:39

立体相机标定数据集_超全的3D视觉数据集汇总

该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(opticalflow)，视觉测距(visualodometry)，3D物体检测(objectdetection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术

雷永鹏·2023-01-06 13:38

跟踪数据集汇总

文章目录DanceTrack运动跟踪数据集简介转为Labelme标注的物体检测数据集格式WiderPerson行人检测数据集简介转为Labelme标注的物体检测数据集格式DanceTrack运动跟踪数据集简介

AI浩·2023-01-06 13:59

在目标检测中如何解决小目标的问题？

，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：NabilMADALI编译：ronghuaiyang导读本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路

ronghuaiyang·2023-01-06 10:39

目标检测 / 物体检测以及边缘框代码实现

4.总结物体检测识别图片里的多个物体的类别和位置位置通常用边缘框表示5.代码实现接下来的几节将介绍几种用于目标检测的深度学习

chnyi6_ya·2023-01-06 09:58

假设检验——Z检验、t检验

假设检验，也称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异（差异是否显著）。即我们对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设（总体参数）是否合理。

乐无异kop·2023-01-05 21:30

分类变量、有序变量、数值变量差异分析（二）t检验

H0:E(X1)−S0=0H_0:E(X_1)-S_0=0H0:E(X1)−S0=0当显著性水平α\alphaα为0.05时，若P值小于0.05则拒绝

北冰洋的喵·2023-01-05 21:59

假设检验——《概率论与数理统计》第八章学习笔记

假设检验——《概率论与数理统计》第八章学习笔记文章目录假设检验——《概率论与数理统计》第八章学习笔记前言MindMap假设检验一些定义显著性水平检验统计量原假设与备择假设拒绝域显著性检验双边检验与单边检验个人理解的解题步骤正态总体均值的假设检验单个总体方差已知

物联黄同学·2023-01-05 19:32

category命令评估YOLO模型对每种物体检测的性能

将下面代码添加到darknet/src/detector.c中：voidprint_category(FILE**fps,char*path,box*boxes,float**probs,inttotal,intclasses,intw,inth,floatthresh,floatiou_thresh){inti,j;charlabelpath[4096];find_replace(path,"i

IceMiao433·2023-01-05 14:50

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

lien0906·2023-01-05 14:42

Zero-Shot 物体检测

Zero-ShotLearning零样本学习总体来说是一种特殊的迁移学习。旨在将源域上训练完成的模型，迁移到没有标注数据的目标域中。因为缺少标注数据，所以在迁移过程，源域模型不能对目标域数据进行拟合训练。即源域模型需要直接在目标域上进行测试。如下图所示模型源域识别出狮子，老虎，豹子后，在没有拟合猫图片的情况下，依然能够识别出目标域中的猫。上述任务中体现zero-shot的两个关键点：猫没有在源域中

DeepWWJ·2023-01-05 14:26

【中级计量经济学】Lecture 8 虚拟变量回归

虚拟解释变量虚拟变量定义虚拟解释变量的回归加法类型乘法类型虚拟解释变量综合应用8.2虚拟被解释变量模型（二项选择模型/离散选择模型DCM）线性概率模型（LPM）Logit和Probit模型基本结构LogitModelProbitModel模型估计模型检验联合显著性检验单参数检验分组检验拟合优度检验

一圈YQ·2023-01-05 12:42

结构方程模型系数不显著怎么办？

经常有客户问，我做的结构方程模型有些路径系数没有达到p<0.05的显著性水平，该怎么办？在此，博主谈谈如何处理这一问题。第一，模型修正。

南心统计建模与数据分析·2023-01-05 10:34

【NLP论文翻译】基于显著性感知主题建模的面向主题的客户服务口语对话摘要

本博客为博主论文阅读记录，原论文和github地址如下：原论文下载：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17723/17530代码：https://github.com/RowitZou/topic-dialog-summ本篇博客所介绍论文为AAAI2021论文NLP领域有哪些国际顶级会议？对话文本摘要概述仅供学习，请勿转载。如有侵权，

王政霖LIN·2023-01-04 20:39

检测器backbone和neck哪个更重要，达摩院新作有不一样的答案

论文名称《GIRAFFEDET：一种heavy-neck的物体检测新范式》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.04256.pdf摘要在传统的目标检测框架中，模型从骨干提取深层潜在特征

pogg_·2023-01-04 18:08

评估深度学习模型的指标：混淆矩阵、准确率、精确率和召回率

处理传统的目标检测方法，基于深度学习的模型比如R-CNN和YOLO算法在不同类型的物体检测上都有着优异的检测效果。这些模型接收一张图像作为输入数据，然后返回每一个所检测物体的边界框的坐标。

lp_oreo·2023-01-04 13:18

目标检测中NMS(non maximum suppression)

在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。

小wu学cv·2023-01-04 11:26

OpenCV实现基于Zernike矩的亚像素边缘检测

在做物体检测时，由于成本和应用场合的限制，不能够一味地增加相机的分辨率，或者已经用了分辨率很高的相机，但是视野范围很大，仍然无法实现很高的精度，这时就要考虑亚像素技术，亚像素技术就是在两个像素点之间进行进一步的细分

Ezreal_zh·2023-01-04 10:55

python实现Zernike亚像素边缘检测

在做物体检测时，由于成本和应用场合的限制，不能够一味地增加相机的分辨率，或者已经用了分辨率很高的相机，但是视野范围很大，仍然无法实现很高的精度，这时就要考虑亚像素技术，亚像素技术就是在两个像素点之间进行进一步的细分

大大大管的笔记本·2023-01-04 10:54

一文读懂AI网络结构：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。

海鸥-号·2023-01-04 09:59

图像特征提取——HOG特征，LBP特征，Haar特征

details/7929348原作者：zouxy09一、HOG特征HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子

莫谈天下·2023-01-04 09:14

目标检测的图像特征提取之——HOG特征

1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

DSZS123·2023-01-04 08:38

一元线性回归模型（保姆级）

目录一、模型建立的流程二、模型原理1.模型2、参数编辑和编辑的估计三、回归方程的显著性检验1、t检验2、F检验3、相关系数的显著检验四、残差分析1、绘画残差图分析2、改进残差五、回归系数的区间估计六、预测和控制

数据小师弟·2023-01-03 13:22

人脸、微笑、口罩识别

一、人脸图像特征提取的方法1.HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

呔！狗贼·2023-01-03 11:39

logistic回归_Logistic回归概览

参考：线性回归中的R方与R方显著性。(2)计算R2的p值，判定R2是否具有统计显著性。参考：线性回归中的R方与R方显著性。(3)基于拟合直线，预测未知变量数据。简单线性回归属于

weixin_39957027·2023-01-03 10:12

9.3_bounding-box

在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（objectdetection）或物体检测。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:18

工业界常用嵌入式/移动端AI计算平台调研

引言：神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测、目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。

LionelZhao·2023-01-02 12:28

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割（补充篇）(附实战应用案例及代码)

为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。其中，图像分割的技术难度最高。越来越多的应用得益于图像分类分割技术，全场景理解在计算机视觉领域也至关重要。

林聪木·2023-01-02 11:54

【信号去噪】基于EEMD算法实现信号去噪附matlab代码

集合经验模态分解构造一个自适应滤波器组,对原信号进行各级滤波,最终得到纯净的信号.然后与小波阈值去噪方法进行比较,通过仿真可以看出,集合经验模态分解构造的滤波器组滤波效果比较理想.2部分代码%这是一个用于显著性检验的实用程序

matlab科研助手·2023-01-02 09:10

Faster RCNN 源码解读(2) -- NMS(非极大抑制)

NMS简介非极大抑制算法应用相当广泛，其主要目的是消除多余的框，找到最佳的物体检测位置。

williamyi96·2023-01-02 08:59

目标检测之SPP(Spatial Pyramid Pooling）论文学习

0.摘要作者：何凯明ILSVRC2014比赛上物体检测上排名第2，在物体分类上排名第3，是一篇十分很好的论文，体现了何凯明深厚的数学功底，有一些启发：比如多尺度池化是否可以加入注意力机制，多尺度的思想是否可以应用到特征提取阶段

Diros1g·2023-01-01 12:27

小物体检测的有监督特征级超分辨方法 | ICCV 2019 : Better to Follow, Follow to Be Better

BettertoFollow,FollowtoBeBetter:TowardsPreciseSupervisionofFeatureSuper-ResolutionforSmallObjectDetection论文地址：http://vision.snu.ac.kr/project_pages/iccv19_noh/data/iccv19_noh.pdf暂时没代码感受野：ARF、RRF、DRRF(

渐消散·2023-01-01 09:34

实用，小物体检测的有监督特征级超分辨方法 | ICCV 2019

论文提出新的特征级超分辨方法用于提升检测网络的小物体检测性能，该方法适用于带ROI池化的目标检测算法。

晓飞的算法工程笔记·2023-01-01 09:28

详解多视角3D检测模型 BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection

在这篇文章中，作者提出了一种新的具有可信深度估计的三维物体检测器。本文提出的BEVDepth通过利用激光雷达显式深度监督来提高图像深度估计的可信度。

自动驾驶小学生·2023-01-01 07:17

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