显著性物体检测

一文了解YOLO家族技术演进史

目标检测任务相关背景知识目标检测模型的解剖结构：backbone,neck,和head物体检测器的架构分为
Garry1248·2023-12-22 11:10

OpenCV物体检测分类

一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。
大大Cameo·2023-12-22 03:46

Arduino超声波测距

目录一、硬件1、型号2、接线二、超声波测距和串口显示测量距离1、代码2、物体测量和串口显示三、检测距离小于设定值输出IO控制1、代码2、距离检测和继电器输出（1）串口显示测量距离（2）物体检测和继电器输出一
Big_潘大师·2023-12-22 03:17

数学建模学习笔记-皮尔逊相关系数

我们在计算该系数之前需要确定是否为线性函数二.相关性的计算1.Matlab：只含相关性不含假设检验：下面第三大点讲解假设检验2.使用Excel美化图表5.1讲中49分三.对皮尔逊相关系数进行假设检验1.p值判断法：通过p值进行比较2.显著性标志
别被算法PUA·2023-12-21 09:00

国家级助理工艺美术师桑和锦·松桩壶｜疾风知劲草，青松映明月

诞生于陶都宜兴的紫砂陶器具有非常的地方特色，其中更是蕴含着聚天地精华、承古今智慧的显著性特征。
抟砂筑器·2023-12-21 07:01

Dlib库实现人脸关键点定位

它被广泛用于人脸识别、人脸关键点检测、物体检测等任务。Dlib库的特点之一是其高度的可移植性，它可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux和macOS。
AI_dataloads·2023-12-20 14:53

pybind11：对比C++和Python解线性方程组的速度

实现ndarray转C++原生数组（没看过的朋友可以去看一看）下面我们以一个实际的算法例子演示一下如何使用这个技术，方便的实现Python调用C++写的算法，并观察两个语言分别运行同一算法时，算法速率的显著性差异
Mineba·2023-12-20 09:00

【R语言】--- 回归分析最优拟合模型及作图

这种曲线关系并非直观看出，而是需要进行统计检验，通过比较拟合度及其显著性，来选择最优拟合模型。
生态数据·2023-12-19 15:05

【MODIS数据处理#11】例六：绘制NDVI多年变化趋势空间分布图

文章目录一、说明二、操作步骤2.1处理NDVI数据2.2栅格转点2.3多值提取至点2.4添加经纬度坐标2.5利用python计算斜率和显著性系数2.6转为栅格三、变化趋势分级系列文章目录：MODIS数据处理一
Salierib·2023-12-18 21:14

自动驾驶多传感器融合学习笔记

BevFusion的优点在于它能够结合多种传感器的优点，从而在物体检测和跟踪任务中取得更好的性能。
AI视觉网奇·2023-12-18 18:42

计算机视觉之旅-入门

2.物体检测在图像中检测不同的物体实例,并给出其边界框和类别标签。这是计算机
撸码猿·2023-12-18 09:39

在线作图|2分钟绘制一张精美的火山图（Volcano Plot）

火山图（volcanoPlot）火山图（VolcanoPlot）形似火山喷发，是一种表示特征差异表达的散点图，它将统计测试中的统计显著性量度（如pvalue）和变化幅度相结合，从而能够帮助快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点
维凡生物·2023-12-17 22:49

边际显著性及其转化处理在SPSS统计检验中的应用

边际显著性及其转化处理在SPSS统计检验中的应用统计学中，边际显著性是指在多元回归分析等情境下，当控制其他变量时，某个自变量对因变量的影响是否显著。
技术探宝·2023-12-17 15:15

假设检验实例

目录假设检验的基本思想假设检验的步骤显著性水平原假设与备择假设检验统计量检验中常说的小概率：P值：左侧检验与右侧检验双侧检验检验结果：单侧检验双侧检验总体均值检验统计量Ｚ值的计算公式为：Ｚ检验原理：Z检验实例
llovew.·2023-12-17 06:49

下午好~ 我的论文【yolo1~4】（第二期）

v1YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection2015ieeecomputersociety12.3CCF-C摘要：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种新颖的物体检测方法
likeGhee·2023-12-17 02:59

探索计算机视觉的无限可能

它的目标是使计算机能够理解和解释图像和视频，以实现各种应用，如自动驾驶、人脸识别、物体检测等。二、计算机视觉的基本原理计算机视
.cheng.·2023-12-16 20:32

[论文阅读]BEVFusion

如何有效地融合它们的特征表示，提高3D物体检测的性能，是一个重要的研究问题。本文方法：本文提出了一种
一朵小红花HH·2023-12-16 15:34

Pearson相关分析

Pearson相关系数的变量要求：①两变量相互独立②两变量为连续变量③两变量的分布遵循正态分布④两变量呈线性关系二、需要求出的系数：皮尔逊相关系数就是用协方差除以两个变量的标准差得到的①计算相关系数r②计算显著性水平
小白兔和小毛驴·2023-12-16 13:17

使用Python进行数据分析之方差分析

本文介绍的方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）就是用于检验两组或者两组以上样本的均值是否具备显著性差异的一种数理统计方法。
作物表型记录本·2023-12-16 01:26

【深度学习目标检测】四、基于深度学习的抽烟识别（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。
justld·2023-12-15 18:06

【深度学习目标检测】七、基于深度学习的火灾烟雾识别（python，目标检测，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。
justld·2023-12-15 18:06

【深度学习目标检测】六、基于深度学习的路标识别（python，目标检测，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。
justld·2023-12-15 18:54

用于自动驾驶的基于深度学习的图像 3D 物体检测：综述

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10017184/背景准确、鲁棒的感知系统是理解自动驾驶和机器人驾驶环境的关键。自动驾驶需要目标的3D信息，包括目标的位置和姿态，以清楚地了解驾驶环境。摄像头传感器因其颜色和纹理丰富且价格低廉而广泛应用于自动驾驶中。摄像头的主要问题是缺乏了解3D驾驶环境所必需的3D信息。此外，物体的尺度变化和遮挡
飞大圣·2023-12-15 17:20

DSGN：用于 3D 目标检测的深度立体几何网络

https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2001.03398v3.pdf论文代码：https://github.com/chenyilun95/DSGN论文背景大多数最先进的3D物体检测器严重依赖
飞大圣·2023-12-15 17:15

【改进YOLOv8】矿物尺寸图像分析系统：融合位置感知循环卷积(ParC)改进YOLOv8

其中，物体检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。物体检测的目标是在图像或视频中准确地识别和定位出物体的位置。这项技术在许多领域中都有着重要的应用，如智能交通系统、安防监控、无人驾驶
xuehaishijue·2023-12-15 14:45

Baumer工业相机中曝光与增益两种功能的优点和作用以及使用方法

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·2023-12-15 11:16

计算机视觉（下）

iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet小结参考文献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
豪訫·2023-12-14 22:19

【数学建模】统计领域的逻辑回归（分类变量相关性检验、优势比OR、包含分类变量的多元逻辑回归）

统计领域的逻辑回归0指导方针1分类变量之间的相关性检验1.1分类变量相关性的示例1.2列联表分析1.3信用风险建模案例1.3.1制作两分类变量交叉表并求解交叉频率1.3.2相关性判定1.3.3p值与显著性水平
lys_828·2023-12-06 22:37

【CVPR2023】融合FasterNet的YOLO的苹果品质分级系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，物体检测和图像分类技术在各个领域都得到了广泛应用
xuehai996·2023-12-06 17:10

p值，Bonferroni校正，FDR法，q-value，多重检验

为了控制总体的假阳性率，需要对多重检验中单个检验的显著性进行校正。常用方法：（1）Bonfer
临床流行病学笔记本_xun·2023-12-06 16:29

图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

它的设计初衷是为了在移动设备上实现高性能的图像识别和物体检测任务，同时降低模型的计算量和内存占用。MobileNe
Together_CZ·2023-12-06 11:22

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试
Luo_淳·2023-12-06 10:52

遥感图像中的小物体检测(内有新数据集)

Small-ObjectDetectioninRemoteSensingImageswithEnd-to-EndEdge-EnhancedGANandObjectDetectorNetwork摘要：与大物体相比，遥感图像中的小物体检测性能并不理想
Tom Hardy·2023-12-06 09:23

详细介绍如何使用 SSD 进行实时物体检测：单次 MultiBox 探测器-含源码

介绍在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。然而，单次多框检测器(SSD)代表了基于深度学习的对象检测的突破性飞跃。SSD无需在边界框提议阶段进行像素或特征重采样，从而保持卓越的准确性，同时显着提高检测速度。相反，SSD使用特征图上的小型卷积滤波器直接预测对象类
TD程序员·2023-12-06 09:17

掌握计算机视觉开发技能的 8 个步骤

在深入研究每个步骤之前，让我们看看计算机视觉技术最适合哪些情况：图像分割物体检测图像分类跟踪一段时间内移动的物体人脸检测与识别光学字符识别图像生成当今计算机视觉专家所需的基本技能：Python语法数学分析线性代数
wouderw·2023-12-06 05:37

概率与数理统计学习笔记2-假设检验

假设检验的目的：判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差造成还是本质差别造成；或是为了判断推断总体特征作出的假设是否应该接受名词解释显著性水平：原假设为真却被拒绝的概率（简称弃真概率）提出相互对立的两个假设
悠悠zzz·2023-12-05 20:13

多组两两比较用什么检验方法_用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方检验.pdf...

用SPSS进行不同变量多组间两两比较卡方检验SPSSSPSS用SSPPSSSS进行变量多组之间两两比较卡方检验福建省教育科学研究所林斯坦用SPSS进行不同变量的卡方检验中，如果检验后多组间有显著性差异，
weixin_39719042·2023-12-05 10:45

组间差异检验

对于多组分类变量的组间差异，用卡方检验出组间是否存在差异，得出卡方值及其显著性；用单因素方差可快递得出各组均值用独立样本t检验，可对两两差异进行检验如果有误，欢迎指正。
czchenzhou·2023-12-05 10:44

论文解读--PointPillars- Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

PointPillars--点云目标检测的快速编码器摘要点云中的物体检测是许多机器人应用(如自动驾驶)的重要方面。在本文中，我们考虑将点云编码为适合下游检测流程的格式的问题。
奔袭的算法工程师·2023-12-05 09:40

R数据分析：独立样本t检验的统计效能和样本量的计算

在这个例子中我们的目的就是要弄明白我们到底需要测试多少个灯泡，似乎就是一个算样本量的问题，在一个我们提前设定的显著性水平和想要的统计效能下算出这个样
Codewar·2023-12-04 05:46

【小目标SOTA】融合NWD_loss的YOLO的木材缺陷检测系统

其中，物体检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。物体检测技术可以帮助我们自动识别和定位图像中的目标物体，为各种应用场景提供支持，如智能监控、自动驾驶、工业质检等。木材缺陷检测是
xuehaikj·2023-12-03 12:06

非接触式工业传感器的24GHz雷达，开启应用创新浪潮

zhuanlan.zhihu.com/p/38876772【嵌牛导读】小型化、低功耗、低成本是雷达方案提供商努力进行技术突破的主要方向，24GHz雷达实现小尺寸、低成本和易用性方面近年来获得长足进展，在物体检测
亓霂_宣萧·2023-12-03 08:26

使用opencv和dlib库(C++代码)实现人脸活体检测(眨眼、张嘴、摇头检测)

效果展示Dlib库介绍dlib是一个开源的C++机器学习库，它提供了一系列用于图像处理、人脸检测、人脸识别、物体检测、图像标注等功能的算法和工具。
大草原的小灰灰·2023-12-03 06:26

让你变蠢的7种认知偏差

典型表现有显著性偏差、生动性偏差等。社会知觉中常见的刻板印象、晕轮效应等均为某种形式的知觉偏差。是个人知觉具有选
追梦菌·2023-12-03 01:02

方差分析

方差分析(analysisofvariation,ANOVA)又称变异数分析或F检验，用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验，其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义
半夜一更·2023-12-02 17:14

目标/物体检测

目标/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边缘框：一个边缘框可以通过4个数字定义（左上x，左上y，右下x，右下y）（左上x，左上y，宽，高）目标检测数据集每行表示一个物体：【图片文件名
你不困我困·2023-12-02 10:09

计算机视觉各个方向概述

目录1概述2基本任务类型2.1图像分类2.2物体检测2.3图像分割2.3.1基于阈值的分割2.3.2基于区域的分割2.3.3基于边缘的分割2.3.4基于图割的分割2.3.5
发狂的小花·2023-12-02 07:25

方差分析（F检验）用于特征选择的Python实现

方差分析（F检验）又称ANOVA，方差齐性检验，是一种用来捕捉每个特征变量与响应变量之间线性关系的过滤方法，实现路径是针对两个及两个以上分组的样本均值进行差异显著性检验，基本思想是将不同分组的样本均值之间的差异归结于两个方面
数据科学作家·2023-12-02 02:34

SPSS中如何进行显著性差异分析

显著性差异分析是统计学中常用的方法之一，用于评估两个或多个组之间是否存在显著差异。在SPSS软件中，可以使用不同的统计方法来执行显著性差异分析，包括t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验等。
后端架构小白·2023-12-02 02:01

⭐ Unity + ARKIT ARFace脸部追踪

相比之前的图像物体检测，这脸部检测实现起来会更加的简单。
惊鸿醉·2023-12-01 20:01
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