点云分割+点云目标检测第7页

2023-简单点-非极大值抑制NMS

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）是一种在目标检测中常用的后处理技术。NMS能够抑制那些与真实目标重叠较大的冗余检测框，留下最好的一个。

万物琴弦光锥之外·2025-01-25 21:01

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示

我是瓦力·2025-01-25 12:59

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。

IT古董·2025-01-25 10:08

YOLOV11改进1-检测头篇

文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题

~啥也不会~·2025-01-25 08:00

NCNN推理

ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，

呆呆珝·2025-01-25 05:07

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。

2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

目标检测实践过程中，遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案（无需重装PyTorch）

很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时，如果调用了PyTorch官方github上的文件时，coco_eval.py文件中会触发报错。

Cold_Rain02·2025-01-25 04:01

[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智

Eastmount·2025-01-25 01:38

YOLOv10改进，YOLOv10添加ASFF检测头（自适应空间特征融合），添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时，常采用特征金字塔结构。然而，这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题，即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突，导致精度下降。

挂科边缘·2025-01-24 13:06

交通领域当中的视觉识别算法

以下是一些交通领域中常见的视觉识别算法：目标检测算法YOLO系列：YouOnlyLookOnce（YOLO）算法以其快速高效的特点在交通领域得到广泛应用。

若木胡·2025-01-24 05:56

【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？

目标检测：在图像中定位并标注物体

认识祂·2025-01-23 18:04

毕设分享深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？

fawubio_A·2025-01-23 17:56

重建大师倾斜高斯泼溅技术（OPGS）重建出来的模型是什么格式？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产设计的集群并行处理软件，支持卫星影像、航空影像、倾斜影像和激光点云多源数据输入建模，可完成超大规模数据的空三解算、自动三维建模，输出高精度彩色网格模型。

大势智慧·2025-01-23 04:19

YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上

1.效果YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上2.后端主要代码importosimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromflaskimportFlask,request

小阿技术·2025-01-23 00:17

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

1.前言在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，其应用广泛，涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。

浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

应用跳转歌曲播放页转场卡顿性能优化工具使用案例

目标规则CodeLinter目标检测

·2025-01-22 16:33

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要

YOLO大师·2025-01-22 05:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法

倔强的石头_·2025-01-21 19:25

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

中科曙光C/C++研发工程师二面

CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为

TrustZone_·2025-01-21 16:31

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的

挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:36

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案

步入烟尘·2025-01-20 05:58

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

QT 使用OpenGL显示并查看点云图

文章目录效果图概述功能点代码分析读取点云文件着色器图形绘制图形变换最小包围盒伪颜色效果图概述OpenglWidget继承自QOpenGLWidget，QOpenGLFunctions，它具有OpenGL

_DJ·2025-01-20 03:59

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

PCL 点云按时间进行渲染赋色【2025最新版】

一、可视化渲染首先根据自定义的点类型从含有时间索引的las点云数据中提取时间，然后根据时间进行渲染。二、代码实现#include#include"MyPointCloud.h"

点云侠·2025-01-19 17:02

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。

wit_@·2025-01-19 16:50

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强

cxr828·2025-01-19 07:09

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

算法原理1、DoN定义2、DoN算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由CSDN点云侠原创

点云侠·2025-01-19 06:55

PCL 计算点云的VFH特征

目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，可放心复制粘贴。

点云侠'·2025-01-19 06:52

cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上

pcd的默认viewpoint是0,0,0,1,0,0,0而在cloudcompare处理过后的iewpoint会改变，而每片点云的viewpoint都不一样所以会造成点云配准失败。

一个月可能改两次·2025-01-19 05:21

从点云中剔除遮挡点

在三维计算机视觉和点云处理中，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡，这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。

AuSwift·2025-01-19 05:47

PCL 部分点云视点问题【2025最新版】

一、问题概述针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。

点云侠·2025-01-19 05:15

PCL 点云随机渲染颜色

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述本文将介绍如何使用

MelaCandy·2025-01-18 20:54

pcl系列-添加自定义点云类型

库中附带了各种预定义的点类型，这些数据类型足以支持在pcl中所实现的所有算法和方法，但是在某些情况下，在使用pcl点类型时希望定义新的点类型，比如在LIO-SAM中定义的PointXYZIRPYT（包括点云基本的坐标

不会算法的阿召·2025-01-18 20:23

PCL 生成空间圆点云【2025最新版】

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年1月17日。代码在PCL1.14.1中测试通过。

点云侠·2025-01-18 20:52

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