显著性物体检测第28页

聚类调整标准误笔记

1.何为聚类标准误标准误在统计推断中发挥着至关重要的作用，直接影响着系数的显著性和置信区间，并最终影响到假设检验的结论。因此，正确地估计标准误在实证分析的过程中显得尤为重要。

celine0227·2022-12-06 22:19

使用C# 探索 ML.NET 中的不同机器学习任务

安装ML.NET支持自动ML的任务二元分类多类别分类回归推荐排名其他解决方案类型预测时间序列数据聚类异常检测图像分类物体检测结论什么是ML.NET？

寒冰屋·2022-12-06 21:23

pytorch数据处理、加载、GPU加速以及可视化方法

本次首先介绍物体检测领域当前较为主流的公开数据集，然后从数据的加载、数据的GPU加速、数据的可视化3个方面介绍。

一颗磐石·2022-12-06 15:53

NMS 非极大值抑制原理及实现

非极大值抑制(Non-MaximumSuppression)在物体检测领域中，最后预测的结果一般有很多，其中会有一部分预测框重叠在一起。

Eloik·2022-12-06 14:54

一文打尽各种nms非极大值抑制

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。

Peterwatwec·2022-12-06 14:13

【冰糖R语言】Pearson、Spearman相关性及其显著性 cor() rcorr()

冰糖不在家·2022-12-06 14:32

RGB-D Salient Object Detection:综述论文笔记

RGB-DSalientObjectDetection:综述论文笔记显著性目标检测致力于给定区域内最重要的视觉性目标。

☞北海北☜·2022-12-06 13:48

2022_NP_MIADPD

主要从以下三个问题入手：(1)如何有效地从多模态输入中提取单模态特征;(2)如何对提取的多模态特征进行综合融合;(3)如何利用融合后的特征推断最终的显著性图

小羊咩~·2022-12-06 13:46

ICNet: Information Conversion Network for RGB-D Based Salient Object Detection

ICNet：用于基于RGB-D的显著性目标检测的信息转换网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.29,2020存在的问题之前的融合策略：在输入图像、提取特征和输出结果三个融合域中利用

小羊咩~·2022-12-06 13:16

DPANet: Depth Potentiality-Aware Gated Attention Network for RGB-D Salient Object Detection

DPANet：用于RGB-D显著性目标检测的深度潜能感知门控注意网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING2020存在的问题1）如何防止不可靠的深度信息造成的污染；2）如何有效地整合来自

小羊咩~·2022-12-06 13:15

JL-DCF: Joint Learning and Densely-Cooperative Fusion Framework for RGB-D Salient Object Detection

一种基于联合学习和密集协作融合的RGB-D显著性检测方法2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)现有的模型使用RGB

小羊咩~·2022-12-06 13:45

＜000＞RGB-D Salient Object Detection: A Survey

中心环绕差异、对比度、背景包围、中心/边界优先、紧凑性或各种显著性度量的组合。模型都严重依赖于启发式手工功能，导致在复杂场景中的通用性有

jinmoua·2022-12-06 13:44

OpenCV C++开发第一节：Win7开发环境搭建

介绍以下是官网复制的：OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖

jerrylxk·2022-12-06 12:25

基于Keras搭建nnUNet（DRIVE数据集）

基础知识：1、VGG16：深度学习——VGG16模型详解_橙子吖21的博客-CSDN博客_vgg162、感受野：卷积神经网络物体检测之感受野大小计算-machineLearning-博客园(cnblogs.com

很奇怪__·2022-12-06 11:17

基于ROS的自动驾驶激光雷达点云物体检测项目实战

前言：基于Apollo的preception与Autoware的lidar_apollo_cnn_seg_detect模块，并详细记录ROS系统上进行实时检测全部流程和踩坑，文章最后附上rosbag和rosbag的制作方法。参考文章：https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/106157761?spm=1001.2014.3001.5502感谢大

用券买土豆·2022-12-06 09:37

常见数据集（VOC和COCO数据集制作）

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。

大bbo·2022-12-06 09:37

统计学基础专栏03---统计实验与显著性检验

统计学基础专栏03—统计实验与显著性检验0、术语0.3、统计实验与显著性检验处理实验对象所接触的东西，例如药品、价格、Web标题等。实验组执行特定处理的一组对象。

lucas_ch·2022-12-05 16:20

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts零代码开发FasterRCNN物体检测模型

本篇推文共计2000个字，阅读时间约3分钟。华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软件开发服务，面向企业的大数据和人工智能服务，以及场景化的解决方案。华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，做智能世界

NicolasLearner·2022-12-05 12:51

【三维语义分割】PointNet++ （二）：模型结构详解

PointNet文章作者关于三维物体检测的讲解请参考3D物体检测的发展与未来-深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台。1代码环境部署请参考三维目标分类—PointNet详解（一）_Codi

Coding的叶子·2022-12-05 11:20

物体检测综述(RCNN系列和YOLO系列)、发展历程、学习资源汇总

1二阶段检测的代表文章最经典的就是Faster-RCNN，之前的没有必要了。所谓的两阶段检测的思路，可以概述为下：第一阶段是为了区分前景和背景，仅做二分类，同时回归得到前景所在的区域范围，称作RoI(RegionofInterest)，通常用矩形框表示，俗称bbox(boundingbox)；第二阶段利用RoI在CNN提取的特征图上抠取对应范围的特征，再次进行分类和回归预测。不同于第一阶段，此处的

不要熬夜多喝热水·2022-12-05 10:32

人体关键点检测网络HRNet介绍

最近在学习显著性目标检测算法的时候发下HRNet和显著性检测具有很大的相似性，于是学习了下HRNet这个网络，写个笔记给小伙伴们参考参考。HRNet是2019年发表在CVPR上面的文章。

I松风水月·2022-12-05 01:25

语义分割在线标注思路

语义分割选择使用多边形框标注，相对于物体检测它多了一项计算mask掩膜的需求。一个图片，可能会进行多项标注。

iru·2022-12-04 11:58

目标检测算法——小目标检测

一、定义1、以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）。

TigerZ*·2022-12-04 09:44

数理统计笔记10：回归分析

subtitle_·2022-12-04 06:06

littlemichelle·2022-12-04 03:06

ggplot2|ggpubr配对箱线图绘制与配对检验

这里我们用两种方法实现配对的做法，并对数据进行显著性检验。一、ggplot2---代码有注释setwd("F:/生物信息学/配对箱线

TS的美梦·2022-12-04 02:06

PVT：Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文学习

目录摘要论文结构方法CNN金字塔结构Transformer编码器维度分析实验及结果图像分类目标检测其他摘要PVT是把金字塔结构引入到Transformer中，使得它可以像ResNet那样无缝接入到各种下游任务中（如：物体检测

与光i·2022-12-04 00:12

spss之协方差分析

从图中可以得知学习动机显著性为0.0006＞0.05，组别为0.0004＜0.05所以学习动机、初始成绩（不同的教学方式）为主要的影响学生成绩的因素。由上图可知，组别1比组别3低10.43

xiaoyuji_·2022-12-03 17:15

R实现方差分析教程

⽅差分析（ANOVA），⼜叫F检验，简单来说，就是求得F统计量（组间⽅差/组内⽅差），然后查F表，如果⼤于临界值（⼀般是0.05显著性⽔平下）则拒绝原假设，即组间具有显著性的差异，当然R语言实现不需要查表

梦想画家·2022-12-03 16:01

ICCV2019 | 锁定视频中的目标：港大提出运动注意力检测方法

作者：李灏峰显著物体检测常作为计算机视觉与图形学应用的预处理步骤。但目前只有面向图像的显著物体检测方法研究比较成熟，而面向视频的方法还有很大的研究空间。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-03 12:12

港大提出的视频显著物体检测MGA算法，让分割精度飙升

本文对香港大学、中山大学和深睿医学人工智能实验室的ICCV2019的论文进行了解读。该文提出了一种基于运动注意的视频聚焦目标检测方法（MGA），在DAVIS和FBMS数据集上分别提高了4和8个百分点。背景介绍一个重要的目标检测问题需要预测每个图片或视频帧的两级像素级分割结果，以表示图片中的重要或前景对象。在计算机视觉和图形应用中，这个问题通常被用作预处理步骤。随着深度学习技术的发展，图像中重要目标

imalg图像算法·2022-12-03 12:07

Pytorch图像预处理——归一化、标准化

在深度学习图像分类、物体检测等过程中，首先要对图像进行归一化和标准化。原理：归一化：式中，input表示输入的图像像素值；max()、min()分别表示输入像素的最大值和最小值。

KKK开讲啦·2022-12-03 10:09

R语言函数-lm和summary

运行代码relation|t|)估值|标准误差|T值|P值这样，我们可以稍微这样总结一下：T检验是检验解释变量的显著性的；R-squared是查看方程拟合程度的；F检验是检验方程整体显著性的；也就是说R-squared

可爱的小垃圾·2022-12-03 10:57

OpenCV-图像特征提取算法2_HOG

一，算法概述1、主要思想：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算法，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征

业余狙击手19·2022-12-03 08:00

非极大值抑制算法（NMS）

算法流程：给出一张图片和上面许多物体检测的候选框（即每个框可能都代表某种物体），但是这些框很可能有互相重叠的部分，我们要做的就是***利用非极大值抑

碧寒·2022-12-03 08:57

C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)

前言方向梯度直方图（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。

Vaccae·2022-12-03 08:51

深度学习笔记（二）-计算机视觉SSD

参考资料SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测SSD论文阅读笔记SSD原理解读-从入门到精通深入理解anchor目标检测数据集（皮卡丘）#%%#In[1]frommxnetimportimage,contrib

Lzjusc2017·2022-12-03 07:03

点云 3D 物体检测结果（SECOND、Pointpillars、PointRCNN）的几种可视化方法

首先感谢四处炼丹大佬的教程分享：https://blog.csdn.net/lixushi/article/details/118728278?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164438815216780261913445%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102

用券买土豆·2022-12-03 07:52

关于 tflite 移动端部署中如何为 tflite 模型添加 metadata

简介拥有metadata的模型格式建立metadata工具使用FlatbuffersPythonAPI添加metadata支持的Input/Output类型打包associatedfiles（对图像分类or物体检测任务就肯定有

Abandon_first·2022-12-03 07:10

knn计算机在图片中的应用,图像分类和kNN

图像分类问题是计算机视觉的核心；其他计算机视觉问题，例如物体检测、分割等，最终都可以看做是图像识别问题。下面是一副图像，高和宽分别为400和248，包括3个通道RGB。

碧色将逝·2022-12-03 06:39

苹果最新机器学习论文：使用VoxelNet进行3D物体检测

原文来源：arXiv作者：YinZhou、OncelTuzel「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀多啦A亮现如今，3D点云（3Dpointclouds）中的精确目标检测是许多应用中的核心问题，例如自主导航（autonomousnavigation）、家用机器人以及增强/虚拟现实等。为了将一个高度稀疏的激光点云（LiDARpointcloud）与候选区域生成网络（RPN）联系起来，当下的大多数努力都是专注

雷克世界·2022-12-03 02:08

详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（1）——照本宣科

文章目录写在前面examples/lite/examples/object_detection/android简介使用AndroidStudio在手机上运行安装demoapp上帝视角：需要准备什么呢？上帝视角：AndroidStudio运行demo初见效果再出发关于前面报错模型没有metadata信息关于demo的主要更新两种inference方式的切换关于demo自带的模型想要换成自己的模型？写

Abandon_first·2022-12-02 23:08

深度学习介绍

物体检测和分割图片中的物体出现在什么地方，像素属于飞机还是人？样式迁移样式图片和内容图片结合，类似为图片添加滤镜。

fighting_guo·2022-12-02 23:11

【三维语义分割】PointNet详解（一）

PointNet文章作者关于三维物体检测的讲解请参考3D物体检测的发展与未来-深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台。

Coding的叶子·2022-12-02 18:21

【三维目标分类】PointNet详解（一）