目标检测综述第12页

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别

Together_CZ·2024-02-02 16:08

做研究系列：如何产出重量级的研究成果

扎实的基础与深入研究：在选定的研究领域内建立坚实的知识基础，了解前人的研究成果并进行深入细致的文献综述。针对所选课题开展系

科学禅道·2024-02-02 14:27

中国青铜器的起源

中国青铜器的起源至今是个未解的谜题，虽然考古发掘提供了许多的实物资料，如何解读仍然是众说纷纭，本文试图做一个简单的综述。

蹉跎笑我·2024-02-02 12:29

800万像素摄像头，评估可以看到多远的红绿灯【1】?

章目录B条件项B.1硬件条件B.2预期功能条件B.3暂不考虑条件项T目标项T.1预期目标T.1预期结果A求解A.1实现方案综述测距距离：H维度的分辨率计算结论C参考B条件项B.1硬件条件800w有效像素的相机

free-xx·2024-02-02 12:33

2020-3-24晨间日记

叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：一篇文章，一篇综述，绘画挣钱2000，家教3000，写字1500。护肤，皮肤白白没痘印。美妆，最好能加入社团，学习化妆技巧。

LittleMosley·2024-02-02 12:12

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

综述：目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能

彧侠·2024-02-02 10:59

YOLOv8-obb训练DOTAv2数据集（官网代码/数据集转换/2024.1.2）

目的由于项目里面需要用到机载的旋转目标检测（OrientedBoundingBox,OBB）,本来想在yolov8上面直接加obb检测相关的模块，没想到官方更新了DOTAv2数据的yaml文件，意味着v8

cc514981717·2024-02-02 10:37

目标检测算法

图像识别三大任务目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除目标检测定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:59

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

YOLO框架下（ultralytics） RTDETE 与 YOLOv8 目标检测对比

YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比文章目录YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比0前言：1RTDETE训练l模型2YOLOv8

爱吃油淋鸡的莫何·2024-02-02 08:49

目标检测：1预备知识

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

proing·2024-02-02 08:17

目标检测的发展史及关键技术概述

目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标，并给出它们的位置和类别。

kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

毕设阿力·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习2——使用Paddle-Lite在 Android 上实现行人检测

使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2

waf13916·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习4——使用Paddle-Lite和OpencCV在 Android 上实现实时的人脸检测（java）

face_detection_demo项目3导入OpenCV进行优化3.1AndroidStudio配置OpenCV3.2预处理代码3.3后处理代码3.4优化结果1环境准备参考前一篇在Android上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能

waf13916·2024-02-02 08:35

OpenCV学习记录——边缘检测

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测

KAIs32·2024-02-02 07:48

【低照度图像增强系列（5）】Zero-DCE算法详解与代码实现（CVPR 2020）

前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。

路人贾'ω'·2024-02-02 06:58

【产业实践】使用YOLO V5 训练自有数据集，并且在C# Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通

使用YOLOV5训练自有数据集，并且在C#Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通效果图背景介绍当谈到目标检测算法时，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一个备受关注的领域。

精英的英·2024-02-02 03:49

【C语言】memcmp、memcpy、memmove、memset、memchr函数详解

目录一、综述二、介绍1、memcmp2、memcpy3、memmove4、memset5、memchr一、综述memcmp、memcpy、memmove、memset、memchr都是C语言中的库函数，

圆儿快跑~·2024-02-01 23:34

腾讯发表多模态大模型最新综述，从26个主流大模型看多模态效果提升关键方法

而最近腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-

夕小瑶·2024-02-01 22:28

【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读

文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力

旅途中的宽~·2024-02-01 21:14

【目标检测】对DETR的简单理解

【目标检测】对DETR的简单理解文章目录【目标检测】对DETR的简单理解1.Abs2.Intro3.Method3.1模型结构3.2Loss4.Exp5.Discussion5.1二分匹配5.2注意力机制

insight^tkk·2024-02-01 21:10

YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-01 20:59

Atlas 200I DK A2视频保存

Atlas200IDKA2开发者套件内置案例第一个目标检测，视频保存下来只能用VLC打开，电脑自带的播放器打不开，应该是ffmpeg生成格式问题（参考：解决ffmpeg生成mp4文件不能正常预览的问题_

Luzichang·2024-02-01 20:23

并网逆变器学习笔记1---虚拟同步机控制（VSG）

参考博士论文《基于虚拟同步机的微网逆变器控制策略研究_刘芳》虚拟同步机控制综述1欧洲VSYNC方案根据频率偏差和频率变化率生成一次调频和虚拟惯量算法指令，使整个微网逆变器系统形成一个VSG。

该用户已躺平@·2024-02-01 20:08

滑铁卢—20220509-0515周检视

综述：滑铁卢、打回原形、从头开始、“你不是律师你只是个实习律师”、“取消了吧”……所有失败的词汇都可以用在这一周。

阳子198866·2024-02-01 19:24

深度学习—目标检测标注数据集

深度学习之目标检测PASCAL数据集PASCALVOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：PatternAnalysis，

程序小旭·2024-02-01 16:31

C++调用yolo模型有哪些方法

在C++中调用YOLO模型进行目标检测，可以通过以下几种常见的方法：使用Darknet框架：Darknet是YOLO的官方框架，由YOLO的创作者JosephRedmon编写。

jjm2002·2024-02-01 16:01

哈工大SCIR | 场景图生成简述

最近，场景图已成功应用于不同的视觉任务，例如图像检索[3]、目标检测、语义分割、图像合成[4]和高级视觉-语言任务（如图像字幕[1]或视觉问答[2]等）。

zenRRan·2024-02-01 15:43

场景图生成综述

SG（SceneGraph，场景图）能够很好地帮助人们对视频场景的理解，SGG（SceneGraphGeneration）这一研究方向让我有必要去对这一领域进行全面的了解，先写一部分，后面补全，挑重要的翻译了下，仅用作个人学习记录。参考论文：2104.01111.pdf(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2104.01111.pdf摘要场景图是对场景的结构化表示，可以

Mr___WQ·2024-02-01 15:11

《YOLO小目标检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集

AI小怪兽·2024-02-01 15:37

基于YOLOv8的足球赛环境下足球目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，paper

AI小怪兽·2024-02-01 15:36

异质信息网络表征学习综述

摘要信息网络表征学习的目的：利用网络的拓扑结构、节点内容等信息将节点嵌入到低维的向量空间中,同时保留原始网络固有的结构特征和内容特征,从而使节点的分类、聚类、链路预测等网络分析任务能够基于低维、稠密的向量完成。【一种降维技术】引言信息网络表征学习，也被称为表示学习或嵌入学习。在嵌入过程中,高出(入)度节点的结构和内容信息可用于辅助低出(入)度节点的结构或语义特征的表示,从而有效缓解网络数据稀疏性问

白色的生活·2024-02-01 15:19

理论学习-ARM-通用串口学习

通用串口学习串口（UART/USART）综述UART(Asynchronous异步)USART(Synchronous/Asynchronous同步/异步)同步需要下面引脚配置：硬件流控制的引脚配置：USART

用户昵称100·2024-02-01 13:18

CVPR 2023: CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained or Not

例如：[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如：[13]2.输入模式:仅草图:

结构化文摘·2024-02-01 12:31

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

Yolov8_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测

YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。

椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 09:14

python 修改xml文件中的目标类别名

在做目标检测的时候会遇到将两个或者多个类别看作一个类别进行检测，或者在标注的时候对类别名标注错误，需要对其进行修改。

咩咩咩33·2024-02-01 09:34

基于Ti-AWR2944雷达开发板的DDM发射与处理实践

天线的排布问题主要涉及到测角，它与射频面板尺寸要求、单天线尺寸、最大无模糊测角范围、角度分辨率以及测角算法等有关，关于角度测量我之前有过一篇博文：车载毫米波雷达DOA估计综述-CSDN博客。

墨@#≯·2024-02-01 08:17

基于Ti-AWR2944雷达开发板的BPM发射与处理实践

天线的排布问题主要涉及到测角，它与射频面板尺寸要求、单天线尺寸、最大无模糊测角范围、角度分辨率以及测角算法等有关，关于角度测量我之前有过一篇博文：车载毫米波雷达DOA估计综述-CSDN博客。

墨@#≯·2024-02-01 08:16

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