显著性物体检测

【卷积神经网络】YOLO 算法原理

2015年，JosephRedmon,SantoshDivvala等人提出第一个YOLO模型，该模型具有实时性高、支持多物体检测的特点，已成为目标检测领域热门的研究算法。
洋洋Young·2023-10-30 06:22

一文掌握Windows平台GPU深度学习开发环境部署

•专栏简介：记录博主从0到1掌握物体检测工作流的过程，具备自定义物体检测器的能力•面向人群：具备深度学习理论基础的学生或初级开发者•专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，敬请期待•Python
机器未来·2023-10-29 19:12

6.YOLO V1

3、能够学到更加抽象的物体的特征缺点：1、YOLOV1物体检测精度低于其他的state-of-the-art的物体检测系统，提升了速度，牺牲了精度。
WangXu__·2023-10-29 16:21

经典物体检测框架，Faster RCNN、SSD、YOLO以及扩展

经典物体检测框架文章目录经典物体检测框架前言一、二阶检测器FasterRCNN根据FasterRCNN改进的算法二、单阶检测器1.SSD根据SSD改进的算法2.YOLO总结前言这篇文章是我本人看完三大经典物体检测框架后的一些总结一
darkfan_cheese·2023-10-29 06:12

激光雷达物体检测（三）：俯视图检测算法

一、VoxelNet1.特征学习网络(featurelearningnatwork)Group&Sampling:每个网格内部随机采样固定数目的点，不足的则重复VoxelFeatureEncoding(VFE):全连接层提取点特征，每个点的特征与网格内所有点的特征均值进行拼接，得到新的点特征StackedVFE：重复多次VFE2.3D卷积网络(convolutionalmiddlelayers)提
anthony-36·2023-10-29 01:28

计算机视觉 激光雷达结合无监督学习进行物体检测的工作原理

一、简述激光雷达是目前正在改变世界的传感器。它集成在自动驾驶汽车、自主无人机、机器人、卫星、火箭等中。该传感器使用激光束了解世界，并测量激光击中目标返回所需的时间，输出是点云信息，利用这些信息，我们可以从3D点云中查找障碍物。从自动驾驶汽车的角度看激光雷达就类似下面这张图的感觉，得到并处理点云、使用3D边界框检测障碍物以及实时分割可驾驶区域。二、LiDAR—3D光传感器LiDAR传感器利用光工作。
坐望云起·2023-10-29 01:54

运动类APP的界面设计有哪些元素？

1.显著性元素的重要性大家在阅读界面的时候，往往会忽略界面的显著对象，抓不住想要表达的重点，显著性要素主要分为感觉和认知两大类。
小白菜A·2023-10-28 11:13

2012年建模A题 葡萄酒的评价

题葡萄酒的评价2012数模国赛A题下载链接：http://www.mcm.edu.cn/problem/2012/2012.html解题思路符号说明先附上我的摘要第一问第一问分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异
Andy-wen·2023-10-28 02:31

培养孩子数字推理能力

不同社会经济地位家庭的大班幼儿、不同级类幼儿园的大班幼儿以及城市和乡村的大班幼儿在数数、分类、比较、钱币、时间等方面的差异不是太大，但在数字推理方面存在着极其显著性的差异。
凌萱23143·2023-10-28 01:29

**基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练**

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练一、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
m0_47297839·2023-10-27 23:32

TensorFlow学习：使用官方模型和自己的训练数据进行图片分类

TensorFlow+Opencv：深度学习机器视觉图像处理实战教程，物体检测/缺陷检测/图像识别注：这个教程与官网教程有些区别，教程里的api比较旧，核心思想是没有变化的。
无知的小菜鸡·2023-10-27 22:31

目标检测及锚框、IoU

1.目标检测物体检测（目标检测）是计算机视觉和数字图像处理的热门方向，意在判断一幅图像上是否存在感兴趣物体，并给出物体分类及位置等（WhatandWhere）。
mango1698·2023-10-27 20:35

精华文稿｜迈向统一的点云三维物体检测框架

分享嘉宾|杨泽同文稿整理|William嘉宾介绍Introduction3D检测是在三维世界中去定位和分类不同的物体，与传统2D检测的区别在于它有一个深度信息。目前，大部分的工作是倾向于用点云去做三维检测，点云实际上是通过传感器去扫描出来的一系列点，这些点是分布在物体的表面，所以通过点云可以清楚的观察到一个物体的形状，所以最终做三位检测的准确率也会更高。点云实际上有三个特点，首先是无序性，其次是稀
深蓝学院·2023-10-27 19:40

Java实现皮尔逊相关系数(Pearson)及T检验

当根据r计算出的p值小于指定的显著性水平时，就可以认为这两个变量是显著相关的。术语及定义1、皮尔逊相关测量两个变量间线性关系的程度和方向。2、皮尔逊相关系数皮尔逊相关用r表示，也称作皮尔逊相关系数。
miaoyibosysu·2023-10-27 18:46

显著性水平和p值的理解

统计分析的核心是以随机样本推断整体；以H0代表原假设，H1代表它的相反面；p值是指假设H0为真的情况下，能够抽取到当前样本的概率，p值可以描述为：假设总体均值为10，我们抽取到的样本均值为6的概率；假设总体是100个，如果根据样本计算出的p值等于0.05，也就是说：假设原假设成立，我们抽取到的样本必须是来自于这5个，才有可能发生“抽取到的样本均值是6”的情况，这显然概率很低，所以原假设就不成立了。
miaoyibosysu·2023-10-27 18:15

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

VoteNetDeepHoughVotingfor3DObjectDetectioninPointClouds用于点云三维物体检测的深度Hough投票法论文网址：VoteNet总结这篇论文提出了一个称为
一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

CT3D：Improving 3D Object Detection with Channel-wise Transformer 论文阅读

Abstract现在点云的两阶段3D物体检测灵活性和高性能的建议修正工作都不是很好。
莫～忆轩*·2023-10-27 07:00

YOLOV7训练数据集（pycharm）

参考文章：YoloV6实战：手把手教你使用Yolov6进行物体检测（附数据集）_yolov6用自己的模型检测_AI浩的博客-CSDN博客YOLO|用YOLOv7训练自己的数据集（超详细版）_yolo训练集
菜鸟z级·2023-10-27 05:43

大数据毕设 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉

条形码检测与识别基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉选题指导,项目分享：https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md1二维码检测物体检测就是对数字图像中
m0_76217654·2023-10-26 10:34

大数据毕业设计 机器视觉二维码识别检测系统 - opencv Python

条形码检测与识别基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉选题指导，项目分享：https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md1二维码检测物体检测就是对数字图像中
kooerr·2023-10-26 10:04

【毕设选题】基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉

算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，二维码/条形码检测与识别基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉1二维码检测物体检测就是对数字图像中一类特定的物体的位置进行自动检测
caxiou·2023-10-26 10:34

基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉 计算机竞赛

更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1二维码检测物体检测就是对数字图像中一类特定的物体
Mr.D学长·2023-10-26 10:02

图像显著性目标检测

一、概述1、定义图像显著性检测(SaliencyDetection,SD)，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点和眼动，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)，可以广泛用于目标识别
天马行空工作坊·2023-10-25 10:30

Baumer工业相机堡盟工业相机如何使用BGAPISDK生成视频（C++）

Baumer工业相机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Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像
格林威·2023-10-25 08:47

跟着Cell学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验

cell_2.jpg跟着Cell学作图|2.柱状图+误差棒+散点“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”2021.4.12_1DOI:10.1016/j.cell.2020.05.032这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个SupplementalFigure：带散点的柱状图。本文代码及示例数据领取：后台回复“20210
木舟笔记·2023-10-25 04:27

【DL学习笔记07】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch08: 深度学习）

目录1.加深网络加深层的动机2.三个有名的网络VGGGooleNetResNet3.深度学习的高速化4.深度学习的应用案例物体检测图像分割图像标题的生成5.接下来是《深度学习进阶——自然语言处理》深度学习是加深了层的深度神经网络
yierrrrr·2023-10-25 04:57

Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）

实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是目前计算机视觉领域的一种重要深度学习模型，已被广泛应用于图像识别、图像分类、物体检测等场景
CodeWG·2023-10-25 04:35

目标检测之遮挡物体检测

一、遮挡的类别类内遮挡，目标被同一类别的目标遮挡类间遮挡，目标被其它类别的目标遮挡二、解决方法数据标注精调遮挡目标的GT边界框数据增强cutout：在训练时，随机mask目标，提升模型对遮挡的应对能力mosaic：按一定比例融合多张图片，相当于模拟了一些遮挡的场景网络结构加注意力机制等，使模型提取判别力更强的特征行人检测：将行人分为5个独立的区域，对这5个局部区域分别预测了一个0到1之间的遮挡分数
chen_zn96·2023-10-24 13:45

基础课6——计算机视觉

计算机视觉的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、物体检测、人脸识别、光学字符识别、机器人导航、虚拟现实、智能监控等。
AI 智能服务·2023-10-24 13:14

目标检测的方法

1.基于传统的目标检测算法在利用深度学习做物体检测之前，传统算法对于目标检测通常分为3个阶段：区域选取、特征提取和体征分类。2.基于深度学习的目标检测算法目标检测任务可分为两
会的东西有点杂·2023-10-24 13:29

R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子

部分示例数据如下image.png第一列是数值第二列是处理一-第三列是处理二最终出图如下image.png这里自动做统计检验的函数是stat_compare_means()首先是做箱线图和小提琴图的代码读入数据df<-read.csv("boxplot_example_1.csv",header=T)head(df)作图library(ggplot2)ggplot(data=df,aes(x=do
小明的数据分析笔记本·2023-10-24 09:53

YoloV8改进策略：即插即用的SCConv，YoloV8的轻量化涨点神器

用于特征冗余的空间和通道重构卷积1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测
静静AI学堂·2023-10-23 00:55

论文阅读——Texture-guided Saliency Distilling for Unsupervised Salient Object Detection

CVPR年份2023论文地址https://browse.arxiv.org/pdf/2207.05921.pdf代码地址https://github.com/moothes/A2S-v2标题基于纹理引导的显著性提取的无监督显著性目标检测目前存在的问题大多数基于深度学习
醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:35

「数据结构与算法」什么是数组，如何用C实现一个简单的动态数组

还有，为什么R语言的向量化运算函数(如sum,nchar)速度会显著性高于R的循环呢？对于下面的R代码，那种循环更好呢？#loop1a#includeusingstd::cin;usingstd
xuzhougeng·2023-10-22 14:38

爆肝整理了一套目标检测的学习路线！

物体检测是计算机视觉的常见任务，在安防、无人驾驶等行业广泛落地。经过数十年的发展，物体检测方向涌现了诸多经典的方法，可分为传统方法、基于深度学习的方法、Transformer。
Amusi（CVer）·2023-10-21 21:00

什么是t检验？

它通常用于分析两组样本的平均值是否具有统计学上的显著性差异。t检验基于正态分布的假设，它计算两组数据之间的t值，然后通过与t分布表进行比较来确定差异是否显著。
EricWang1358·2023-10-21 19:33

数据科学中常用的应用统计知识

，数据算法越来越倾向机器学习和深度学习相关的算法技术，概率论和应用统计等传统的技术貌似用的并不是很多了，但实则不然，在数据科学工作，还是会经常需要应用统计概率相关知识解决一些数据问题，例如A/B试验的显著性计算
村头陶员外·2023-10-21 16:34

2018-07-31之基迪奥论坛学习的柱状图加显著性

#读取数据dataF)`#方差分析oneway<-aov(dia~lab,data=data)anova(oneway)#多重比较方法#TukeyHSD法#Tukey’sHonestlySignificantDifferencebijiao<-TukeyHSD(oneway,ordered=FALSE,conf.level=0.95)bijiao#LSD法#Fisher’sLeastSignifi
热衷组培的二货潜·2023-10-21 12:07

AB 测试中12个常见误区

过早停止A/B测试统计显著性是在样本量足够大的前提下，A版是否优于B版的判断标准。50%的统计显著性即指结果随机。如果你对显著性的要求只有50%，那就该转行
陪学·2023-10-21 07:27

第3章 R语言编程基础——基于R软件的传统计算（超详细）

3.1统计分析多元统计分析常用的R包和函数3.1.1多元回归分析随机误差ε：计量模型案例分析：M2的建模与预测残差的五数估计参数的回归值、标准差、t检验量、p-value单变量显著性检验拟合优度和F检验
村里小公举·2023-10-21 05:37

OpenCV——HOG特征检测

基本概念方向梯度直方图（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。
DDsoup·2023-10-20 05:59

语义分割是什么？

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。
澳鹏Appen·2023-10-19 19:28

7.9 业务流程重组

业务流程重组（businessprocessreengineering，BRP）是针对企业业务流程的基本问题进行反思，并对他进行彻底的重新设计，是业绩取得显著性的提高。
doit_7b21·2023-10-19 12:00

卷积神经网络（CNN）

CNN在图像识别、物体检测、图像生成等任务上取得了很大的成功，它的核心特点是可以自动从数据中学习到特征，而不需要手动设计特征提取器。
小手の冰凉·2023-10-19 11:53

计算机视觉（CV）技术

物体检测：包括物体检测、人脸识别等技术，用于识别图像中的目标。图像分割：包括语义分割、实例分割、全景分割等技术。自然语言处理：在
He_wc·2023-10-19 07:43

【视觉算法系列1】使用 KerasCV YOLOv8 进行红绿灯检测（下）

【接上一篇】目录·红绿灯检测数据集·使用KerasCVYOLOv8进行物体检测·验证图像的推理·使用经过训练的Ke
计算机视觉与OpenCV·2023-10-18 18:43

如何绘制漂亮的Circos图

在生信分析中，如何在染色体层面查看不同区域/基因的表达情况，差异显著性呢？能否有一个图能够通过不同的图表样式，展示P值、上下调表达差异、均值等不同类别数据特征呢？
菌小落·2023-10-18 18:07

显著性差异分析abcd字母标记法

森言森语显著性差异分析之后，需要标注差异结果。通常有两种方式，即：用*标注；或者abcd标注。两种方式都是可以的，不过当组别较少时，可能*较为直观；当组别较多时，abcd更为简洁。
今日之森·2023-10-18 17:25

冬感 2018.12

时节依然是最显著性的标志。无论年复一年，墨梅开了又败，败了又开。古老的巨石神像依然会指示着不变的方向。承载着过往与未来的纽带，闪
小王子_55c7·2023-10-18 05:27

3D目标检测（毕业设计+代码）

概述3dObjectron是一种适用于日常物品的移动实时3D物体检测解决方案。
阿利同学·2023-10-17 03:51
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他