目标检测经典论文解读第7页

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

简单枚举 / 枚举排列

本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》，提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。

Zhouqi_Hua·2025-02-15 02:07

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法，适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分，

奋进小青·2025-02-15 00:55

动态规划之背包问题（01背包，完全背包，多重背包，分组背包）

0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，属于动态规划算法的典型应用场景。

Fansv587·2025-02-14 22:13

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-14 22:31

模糊数学模型：基础概念

模糊数学的核心思想是处理现实世界中广泛存在的“模糊现象”，例如“高个子”与“矮个子”、“年轻人”与“老年人”等无法用经典数学精确描述的概念。本文将从模糊数学的基本概念出发，解析其核心理论与应用方法。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 21:59

C++ 设计模式-单例模式

以下是一个使用C++实现的线程安全单例模式示例，结合配置管理器的经典场景，并附带完整测试代码：#include#include#include#include#include#include//配置管理器单例类

ox0080·2025-02-14 20:51

电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT完整下载资源[DB-1080P/3.25GB/MP4中字]磁力高清版分享

《哪吒之魔童闹海》：重塑经典，挑战命运的壮丽史诗在中国动画电影的历史长河中，《哪吒之魔童闹海》无疑是一颗璀璨的明珠，它不仅继承了传统神话故事的精髓，更以现代视角和创新技术重新诠释了哪吒这一经典角色，为观众呈现了一场关于成长

fgrwed·2025-02-14 19:42

window 11 鼠标右键切换回经典模式

window11鼠标右键切换回经典模式在换新电脑，更新到window11后，鼠标右键很不习惯，把很多功能都隐藏到最后一个打开更多模块了，删除以及刷新等操作也不能使用右键+字母快捷操作。

likeflower950·2025-02-14 19:40

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

开发板是RV1126芯片，摄像头是GC2053（1）

RV1126芯片，摄像头是GC2053开发板介绍1、芯片说明（RV1126）2、摄像头芯片说明（格科微公司的GC2053）3、板载资源说明4、开发板适合做什么项目开发板的调试方法ADB调试法NFS调试法：(经典老式调试方法

昵称p·2025-02-14 16:21

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界

andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像

神经美学茂森·2025-02-14 10:08

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

java后端研发经典面试题总结二

四种读取XML文件读取的办法1.DOM生成和解析XML文档为XML文档的已解析版本定义了一组接口。解析器读入整个文档，然后构建一个驻留内存的树结构。优点：整个文档树在内存中，便于操作；支持删除，修改，重新排列等。缺点:把整个文档调入内存，存在很多无用的节点，浪费了时间和空间。2.SAX为解决DOM1、边读边解析，应用于大型XML文档2、只支持读3、访问效率低4、顺序访问3.DOM4J生成和解析XM

Netty711·2025-02-14 06:04

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

计算机视觉核心任务

2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾

飞瀑·2025-02-14 04:53

前端经典的JavaScript面试知识总结

1、使用typeofbar==="object"来确定bar是否是一个对象时有什么潜在的缺陷？这个陷阱如何避免？尽管typeofbar===“object”是检查bar是否是对象的可靠方法，但JavaScript中令人惊讶的问题null也被认为是一个对象！因此，对于大多数开发人员来说，下面的代码会将true（而不是false）打印到控制台：varbar=null;console.log(typeo

weixin_33982670·2025-02-14 04:51

连锁收银系统的核心架构与技术选型

一、核心架构分层架构设计：通常采用经典的三层架构，即表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层负责与用户交互，比如收银员操作界面、顾客支付界面等，需要设计得简洁直观，操作便捷，以提高收银

连锁收银系统·2025-02-14 04:50

人生的转折点反而迷失了方向

经典一问，我该何去何从？创业，我做什么呢？我该

苏木樨·2025-02-14 02:23

YOLO各版本原理和优缺点解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

它与经典计算机的本质区别

它与我们常见的经典计算机有什么不同？经典计算机vs.

Ash Butterfield·2025-02-13 23:03

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

查理零世·2025-02-13 22:23

书籍-《强化学习数学基础》

MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍

·2025-02-13 20:48

Omofun最新苹果版，O站复活了

cpa007·2025-02-13 20:45

python爬虫6个经典常用案例（完整代码）

文章目录1.抓取静态网页内容2.抓取多个网页（分页）3.使用正则表达式提取数据4.处理动态内容（使用Selenium）5.抓取带有登录认证的网页6.使用Scrapy框架Python爬虫是一种强大的工具，可以用来从网页中提取数据。以下是六个常用的Python爬虫案例，涵盖了从简单的网页抓取到更复杂的动态内容抓取。1.抓取静态网页内容目标：抓取一个静态网页的内容，并提取其中的特定信息。示例：抓取一个新

小北画画·2025-02-13 20:14

5个经典案例！（完整代码）

文章目录案例1：爬取豆瓣电影Top250案例2：爬取猫眼电影Top100案例3：爬取某吧帖子内容案例4：多线程爬取小说章节内容案例5：爬取全国高校名单—————其他案例分享—————案例1：爬取豆瓣电影Top250目标：获取豆瓣电影Top250的电影名称、评分和评价人数等信息。方法：使用requests库发送HTTP请求，BeautifulSoup库解析网页内容，csv库保存数据到CSV文件。代码

小北画画·2025-02-13 20:14

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

python栈实战迷宫寻找出口

迷宫问题，作为计算机科学和算法设计中的一个经典问题，不仅考验了我们对数据结构的理解和应用，还锻炼了我们解决复杂问题的能力。在众多的解决方案中，利用栈来实现深度优先搜索（DFS）是一种直观且高效的方法。

#岩王爷·2025-02-13 09:26

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一

进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

Java笔记——JAVA 面试题经典

JAVAJAVA8大基本数据类型HashMap和Hashtable的比较Hashtable：1.Hashtable不允许key或者value为null，线程安全，实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个Hashtable，效率低2.Hashtable线程安全的，很多方法都有synchronized修饰，但同时因为加锁导致单线程环境下效率较低。Hashmap：1.HashMap允许有一个key为nu

啊健的影子·2025-02-13 08:16

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON

ericdiii·2025-02-12 21:21

目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json

修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L

詹姆斯德·2025-02-12 21:49

LNMP架构搭建

这是一套非常经典的架构模型，也是一名运维工程师必须要掌握的一项技能。在搭建以前一定要将自己所要架构的版本与开发人员对接起来，否则会出现版本不兼容的状态。

到不了p8不改名·2025-02-12 20:40

贪心算法经典例题题型

文章目录区间选点最大不相交区间数量区间分组区间覆盖合并果子石子合并(动态规划解决)排队打水货仓选址耍杂技的牛总结区间选点题目大意给定NNN个闭区间[ai,bi][a_i,b_i][ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。输出选择的点的最小数量。位于区间端点上的点也算作区间内。输入格式第一行包含整数NNN，表示区间数。接下来NNN行，每行包含两个整数ai,bia

幸愉信奥·2025-02-12 20:10

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

使用rembg库提取图像前景（移除图像背景），并构建web应用

如在目标检测中，被框出来的目标则被定义为前景。此外，前景识别也可以理解外显著性识别，具体可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/441836726。

万里鹏程转瞬至·2025-02-12 15:04

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏

Limiiiing·2025-02-12 09:31

Rust入门（八）：构建一个命令行程序

Rust的运行速度、安全性、单二进制文件输出和跨平台支持使其成为创建命令行程序的绝佳选择，所以我们的项目将创建一个我们自己版本的经典命令行工具：grep。

摸鱼老萌新·2025-02-12 08:23

F-PointNet 论文阅读理解

总述本文提出一种方法：使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位（也就是pointnet处理点云），将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体（Frustum

咸鱼和白菜·2025-02-12 06:07

【前端】【面试】【经典一道题】vue中组件传值的几种方式

父子组件传值1.父传子：props这是最常见的父组件向子组件传递数据的方式。父组件在使用子组件时，通过在子组件标签上绑定属性来传递数据，子组件通过props选项接收这些数据。import{ref}from'vue';importChildComponentfrom'./ChildComponent.vue';constmessage=ref('来自父组件的消息');{{parentMsg}}con

患得患失949·2025-02-12 01:03

【前端】【面试】【经典一道题】前端 Vue、React 采用单向数据流的原因

前端Vue、React采用单向数据流的原因一、可预测性1.数据流向清晰在单向数据流架构里，数据从父组件流向子组件的路径是明确且可预期的。React示例：父组件通过props传递数据给子组件，子组件只能读取props中的数据，没有直接修改的权限。例如：//父组件importReactfrom'react';importChildComponentfrom'./ChildComponent';cons

患得患失949·2025-02-12 00:26

最全软件测试面试题(经典)

最全软件测试面试题在当今竞争激烈的软件测试职场中，想要获取一份满意的offer，就要在面试前做足充分准备，不断挖掘用人单位岗位需求，才能做到“知己知彼，百战不殆。”避免面试过程中间“采坑”，专门为各位即将入行软件测试的小伙伴们准备了一份最全的面试问题及详解答案，助你offer手到擒来！NO.1你在测试中发现了一个bug

传说三哥·2025-02-11 21:26

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