显著性物体检测

统计科学之多重比较法-LSD

前面我们讲了方差分析，方差分析主要是用于多组均值比较的，方差分析的结果是多组均值之间是否有显著性差异，但是这个显著性差异是整体的显著性差异，可是我们并不知道具体是哪些组之间有显著性差异。
·2021-01-27 12:11

统计科学之多重比较法-LSD

前面我们讲了方差分析，方差分析主要是用于多组均值比较的，方差分析的结果是多组均值之间是否有显著性差异，但是这个显著性差异是整体的显著性差异，可是我们并不知道具体是哪些组之间有显著性差异。
·2021-01-27 12:11

统计科学之卡方检验讲解

当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候，我们可以用方差分析。请注意，这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时，我们用方差分析，想一下什么类型的数据可以求均值呢？
·2021-01-27 11:37

COCO2014/2017数据集

其数据集主要包括有标注的和无标注的数据：2014：训练集+验证集+测试集2015：测试集2017：训练集+验证集+测试集+未标注简介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。
THE@JOKER·2021-01-25 17:12

基于深度学习的显著性检测用于遥感影像地物提取（U-2-NET）

GitHub地址链接：https://github.com/NathanUA/U-2-Net这个显著性检测很好用，强烈推荐，建议二分类的任务都来试试，尤其对边缘细节要求比较高的任务。
如雾如电·2021-01-23 11:04

干货提炼｜视觉小目标检测模型难点分析与突破

【课程主题】视觉模型核心难点攻破：小目标检测技术详解与实战小目标检测场景分析与典型算法详解在本节课中，讲师首先介绍了视觉AI技术-物体检测的技术发展历程，随着各种检测方法的提出与实践，技术在不断提升其自
百度大脑·2021-01-19 19:18

干货提炼｜视觉小目标检测模型难点分析与突破

【课程主题】视觉模型核心难点攻破：小目标检测技术详解与实战小目标检测场景分析与典型算法详解在本节课中，讲师首先介绍了视觉AI技术-物体检测的技术发展历程，随着各种检测方法的提出与实践，技术在不断提升其自
百度大脑·2021-01-19 14:21

基于密度图的航空物体检测：理论与代码实现

作者|lcl编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）本文来谈一下基于深度学习的航空物体场景下的物体检测。
我爱计算机视觉·2021-01-18 13:40

pytorch深度学习-机器视觉-目标检测和边界框简介

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，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道
我是一颗棒棒糖·2021-01-15 09:52

HOG 方向梯度直方图特征

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。
hxxjxw·2021-01-12 20:48

在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结
ronghuaiyang·2021-01-12 10:00

基于密度图的航空物体检测：理论与代码实现

作者|lcl编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）本文来谈一下基于深度学习的航空物体场景下的物体检测。
我爱计算机视觉·2021-01-11 11:11

方差分析ANOVA及多重比较

方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
刘相培在努力学习中·2021-01-09 23:54

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算

用通俗的话说就是，P<0.05时，结果显著（接受备择假设）;在此结论下，我们有多大的把握坚信结果的显著性，此时需要用到power来表示这种“把握”。统计功效（power）的计算公式为1-β。
橙子牛奶糖·2021-01-08 19:23

mmdetection使用目标检测工具箱训练，测试

商汤科技和港中大组成的团队在2018年的COCO比赛的物体检测（Detection）项目中夺得冠军，而mmdetection正是基于COCO比赛时的codebase重构。
demm868·2021-01-07 08:00

标注案例分享：自动驾驶3D激光点云物体检测丨曼孚科技

自动驾驶汽车关键技术主要包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术等。其中，环境感知、精准定位等技术对于空间数据的依赖性十分之高。传统的二维空间数据主要以矢量与影像地图为主，随着时代的发展尤其是以自动驾驶为代表的新技术兴起，传统空间数据表达形式已无法满足技术变革的需求，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果，点云数据应运而生。一
曼孚科技·2021-01-05 20:13

标注案例分享：自动驾驶3D激光点云物体检测丨曼孚科技

自动驾驶汽车关键技术主要包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术等。其中，环境感知、精准定位等技术对于空间数据的依赖性十分之高。传统的二维空间数据主要以矢量与影像地图为主，随着时代的发展尤其是以自动驾驶为代表的新技术兴起，传统空间数据表达形式已无法满足技术变革的需求，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果，点云数据应运而生。一
曼孚科技·2021-01-05 19:03

【每日一网】Day22：Crafting GBD-Net for Object Detection简单理解

GBD-Net明天考试今天简单理解理解吧算法背景物体检测中，不同大小和分辨率的多个proposal的特征细节在进行分类的时候是互补的，来自这些proposal的上下文特征的整合是目标检测中的基本问题，在本文中
dudu199806·2021-01-04 19:10

Pytorch 目标检测学习 Day 2

1.网络骨架：Backbone当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“
abc123mma·2021-01-03 15:45

《BASNet：Boundary-Aware Salient Object Detection》论文笔记

参考代码：BASNet1.概述导读：文章研究的问题是显著性目标检测，但相比于文章之前的一些算法更加关注目标的边缘区域，从而得到更好的显著性目标（分割）结果。
m_buddy·2021-01-03 10:35

spss多元线性回归散点图_利用SPSS进行线性回归分析

1.数学模型2.估计参数(最小二乘法)3.方程的显著性检验求得回归方程后，还不能马上就用它去做分析和预测，还需要应用统计方法对回归方程进行显著性的检验，常用的一般是F检验，其假设及检验统计量见SPSS与方差分析
艺术考研学姐·2020-12-24 14:59

AI Drive 直播 | Objects365物体检测及CrowdHuman人体检测挑战赛线上颁奖

目标检测是计算机视觉和模式识别领域重要的基础性问题，具有重要的应用价值，近年来在无人驾驶、人脸识别、人工智能等飞速发展的产业中，得到了广泛的应用，目标检测的技术发展因此也面临了更多的挑战。由此，北京智源人工智能研究院和旷视研究院联合推出了两个目标检测任务的新基准：Objects365和CrowdHuman。Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测；CrowdH
BAAIBeijing·2020-12-22 21:15

Python建立时间序列ARIMA模型实战案例

建立时间序列乘法季节模型实战案例Python建立时间序列ARIMA模型实战案例文章目录时间序列分析概念建立模型基本步骤ARIMA模型建模实战导入模块加载数据平稳性检验时序图单位根检验白噪声检验模型定阶模型优化参数估计模型检验参数的显著性检验模型的显著性检验模型预测时间序列分
北山啦·2020-12-22 10:46

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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。
fpga&matlab·2020-12-22 05:01

r语言平均值显著性检验_5.3 两总体均值检验和方差分析的R语言操作（26页）-原创力文档...

有用的统计学Statistics第5讲比较均值中央财经大学统计与数学学院5.3两总体均值检验和方差分析的R语言操作学习目标：1.在R中如何实现两总体均值检验和方差分析2.熟悉两总体均值检验和单因素方差分析的应用两总体均值检验两个独立样本的t检验：案例背景•例如，在教师教学评估中，想了解男性和女性教师的教学水平是否存在明显区别。•teaching表格记录了教师的教学评估得分，每一条样本记录的是一位教
weixin_39613744·2020-12-21 16:38

深度学习框架PyTorch实战

加载models提供的模型，并直接用训练好的权重当做初始化参数开源：YOLOV物体检测Mark-R-CNN实例分割，抠图Bert文本处理，NLP读论文，看源码www.paperswithcode.com
石硕页·2020-12-15 21:28

| TBtools Venn 图上自动显示交集显著性

写在前面Venn图功能是TBtools中较早的功能，支持2~6组的Venn，具体可以参考推文《WonderfulVenn-操作简便到极致的可交互的韦恩图工具，支持2~6个集合》。不过一般超过4个集合，建议使用UpsetPlot，同样在TBtools，具体可参考《掌握了四组Venn对否?来，我们画个20组的》。回到主题，可能很多人并不知道，几乎完全相同的功能，前前后后我至少做了三次代码重构：交集的计
生信石头·2020-12-15 09:26

全连接层的作用_全连接层的好伴侣：空间金字塔池化（SPP） || 5分钟看懂CV顶刊论文...

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition本文结构SSPNet的动机SPPLayer的实现SPP有啥好处SPPNet用于图像分类SPPNet用于物体检测一
weixin_39633437·2020-12-14 13:16

python tensorflow pytorch 深度学习 车牌识别

车牌识别相关资料收集整理1、LicensePlateDetectionwithRetinaFace链接：https://github.com/zeusees/License-Plate-Detector利用单物体检测算法
studyer_domi·2020-12-08 18:22

【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法3.4小结43D物体检测与跟踪
^_^ 晅菲·2020-12-03 17:10

机器学习小白入门1——线性回归

文章目录机器学习入门1——线性回归基本假设Part1.基本原理1.1基本形式推导1.2评价指标1.3显著性检验1.4多重共线性Part2.代码实现2.1算法实现2.2sklear
dancingmind·2020-11-29 22:35

《小目标目标检测的解决方法及方式》

1.什么是小目标检测在物体检测的各种实际应用场景中，为满足需求，我们通常希望检测出不同大小的物体。多尺度也是物体检测与图像分类两个任务的一大区别。
灬钰栊灬·2020-11-27 10:49

U^2-Net跨界肖像画，完美复刻人物细节，GitHub标星2.5K+

来源|JackCui头图|CSDN下载自视觉中国今年提出的U^2-Net显著性检测算法，刷爆了reddit和twitter，号称是2020年「地表最强」的静态背景分割算法，可以看下效果：你以为今天要讲分割
AI科技大本营·2020-11-25 18:02

matlab 卡方检验_【微技术】牧场数据分析方法介绍与应用——卡方检验与多重比较...

更多精彩推荐，请关注我们一、卡方检验常用以检验两个或两个以上样本量或构成比例之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定关系。
weixin_39873325·2020-11-24 04:22

空间抽样与统计推断_统计学基础梳理三

显著性水平：显
weixin_39725154·2020-11-21 07:51

graphpad prism显著性差异分析_spss数据分析之均值比较分析

1.统计推断与假设检验：统计推断就是根据随机样本的实际数据，对总体的数量特征做出具有一定可靠程度的估计和推断。统计推断的基本内容有参数估计和假设检验两方面。研究一个随机变量，推断它具有什么样的数量特征，按什么样的模式来变动，这属于估计理论。而推测这些随机变量的数量特征和变动模式是否符合事先所做的假设，这属于检验理论。参数估计和假设检验的异同点：参数估计和假设检验的共同点是他们都对总体物质或不是很了
weixin_39538687·2020-11-21 07:49

keras faster物体检测_URPC 2019水下目标检测竞赛冠军方案：多图像融合增强

下面要介绍的论文发于2019年12月，题为「ROIMIX:PROPOSAL-FUSIONAMONGMULTIPLEIMAGESFORUNDERWATEROBJECTDETECTION」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.03029。近年来，通用的目标检测算法已经证明了其卓越的性能。然而，关于水下目标检测的话题却很少被研究。和一般的数据集相比，水下图像通常具有色
weixin_39988164·2020-11-20 00:46

【笔记】面向数据科学家的实用统计学

文章目录探索性数据分析概念结构化数据的组成矩形数据位置估计变异性估计自由度探索数据分布二元数据和分类数据的分布相关性两个及以上变量数据和抽样分布概念随机抽样和样本偏差偏差选择偏差自助法置信区间抽样分布正态分布长尾分布学生t分布二项分布泊松分布及其相关分布统计实验与显著性检验概念
food_for_thought·2020-11-01 14:56

（八）计算机视觉 -- 3 目标检测和边界框

在计算机视觉里，将这类任务称为目标检测（objectdetection）或物体检测。
Fiona-Dong·2020-10-31 22:15

R做截断柱状图并加显著性统计

首先准备一个如下的表格，主要有三列，一个分组，一个值，还有一个表型表格做柱状图比较简单，加显著性统计也有教程，但对于表达丰度相差较大的图，就会有明显差异，比如说直接出图是这样的，很难比较直观默认从结果来看
欧阳松·2020-10-31 21:03

面板回归模型建模步骤（附R语言常用函数）

面板回归模型有三种形式：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型；无个体影响的不变系数模型（混合估计模型）：如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法估计参数
基督徒Isaac·2020-10-30 21:37

李宏毅课程作业五 CNN Explaination

李宏毅课程作业五CNNExplaination本文主要是对课程里的代码加上自己的注解，记录下点滴知识一、代码作业1.环境设置2.引入库3.参数分析4.定义模型5.定义创建数据集6.显著性图片7.解释性Filterexplaination8
闲看庭前雪·2020-10-27 10:51

第三课-网络中的主题(motif)和结构角色

对于5种不同的网络的子图显著性的比较，可以发现：相同领域的子图显著性特征向量具有相同的模式(pattern)
ln_9b68·2020-10-25 02:33

再想一想预训练和自训练吧

例如，对ImageNet的有监督预训练模型常被用于初始化物体检测和分割模型的主干网络。但是何恺明给出了一个令人惊讶的发现[1]：在ImageNet上预训练对COCO上的物体检测的影响是有限的。
Valar_Morghulis·2020-10-19 11:01

目标检测中算法评价指标FPS和mAp的原理和代码实现

mAP是物体检测器准确率的度量方法，通俗来说就是目标检测准确度,那他们到底是如何进行计算的呢？
码农的后花园·2020-10-13 11:00

LabelImg 图片标注工具 for Mac

LabelImg图片标注（ImageAnnotation）是物体检测等工作的基础，就是使用矩形框标注出图片中的物体，同时指定合适的标签。目前，比较常用的标注工具就是LabelImg。
SpikeKing·2020-10-11 05:59

深度学习之物体检测

图片中可能有一个目标或几个目标，关于物体检测，目前深度学习网络的优势很明显，也是当前的热门应用。终身学习！
小M同学·2020-10-09 19:56

目标检测 YOLO v3 训练 人脸检测模型

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。
SpikeKing·2020-10-09 19:08

R语言解决单因素方差分析以及回归分析问题--T检验+逐步回归法+显著性检验

题目1一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果，为此随机地选取水平相当的15位学生，把他们分为3组，每组5人，每一组用一种方法教学，一段时间以后，这位老师对15位学生进行统考，成绩见下表，问这3种教学方法的效果有没有显著差异。问题2水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关，今测得一组数据如下，试通过逐步回归确定最优的线性模型。第一题的操作是：把相应数据改成然后在R软件中
爱吃香菜的斌斌·2020-10-09 15:09

基于OpenCV的区域分割、轮廓检测和阈值处理

它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。
小白学视觉·2020-09-26 10:00
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