目标检测综述第17页

秒懂Precision精确率、Recall召回率-附代码和案例

经常有同学目标检测评价指标含糊不清这次带你通俗易懂了解该知识强烈推荐的博客：更多有用知识，请点我//☏:qq1309399183//深度学习视觉必做项目计算precision（精确率）**和recall

阿利同学·2024-01-21 04:05

大模型学习与实践笔记（十）

、如何对模型进行测评三、OpenCompass评测流水线设计四、大模型评测带来的挑战五、OpenCompass评测示例1.多模态优势：1.基于感知与推理，将评估维度逐级细分2.约3000道单选题，覆盖目标检测

AllYoung_362·2024-01-21 04:26

北京大学AI写作机器人来了，会替代记者？

11月19日下午，在北京大学科技成果发布会上，记者了解到，由该校王选计算机研究所万小军团队研发的AI写作机器人，既能写新闻、做综述，又能发评论、对诗词，他们与多家媒体合作打造的小明、小南、小柯等写作机器人已经陆续上岗

ctrigger·2024-01-21 00:44

博士期间参加学术活动后的综述报告

在西安电子科技大学攻读博士学位的5年间，我有幸参加了学校、学院组织的多次学术活动，其中包括了各种学术报告、学术讨论会或讲座等。我将博士期间参与的学术活动总结如下：（1）作为主讲人参与的学术报告和讨论会我本人以主讲人做过三次学术报告，分别为“光通信——圆桌会议”、“通信工程学院学术讨论会”以及“第二届通信之桥通院硕博研究生向企业汇报会”。2018年7月25日，笔者参与了“光通信——圆桌会议”，在新科

零乱的涂涂·2024-01-20 22:30

2022-12-14科研日志

今天主要学习了吴恩达机器学习的网课，又复习了一下机器学习；然后看了看VIO相关资料论文，今天看了几篇知网上搜到的关于VIO的硕士博士毕业论文和一篇20年的VIO综述，这方面的论文对于一个领域一般都有比较全面的描述

独孤西·2024-01-20 21:17

ChatGPT在医学中的应用概述：应用、优势、局限性、未来前景和伦理思辨

2023年5月4日，FrontiersinArtificialIntelligence发表一篇ChatGPT的文献综述的文章，题目是《ChatGPTinmedicine:anoverviewofitsapplications

AI明说·2024-01-20 21:09

QT5.15.2+QWT6.2.0 配置综述

QT5.15.2+QWT6.2.0配置综述QWT介绍Qwt用户手册Qwt下载地址QWT下载文件介绍编译过程编译环境1.解压QWT2.关于编译前准备3.编译报错（关于Jom报错）4.编译报错（关于QPainterPath

学习永远在线·2024-01-20 20:36

目标检测数据集 - 跌倒检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：跌倒检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如交通事故跌倒、打架跌倒、运动跌倒、楼梯跌倒、生病跌倒、遮挡行人跌倒、严重遮挡行人跌倒数据；适用实际项目应用：公共场所监控或室内监控场景下跌倒检测项目，以及作为监控场景通用跌倒检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见

极智视界·2024-01-20 19:05

目标检测数据集 - 安全帽检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：安全帽检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如工地行人佩戴安全帽、建筑干活行人佩戴安全帽、视察行人佩戴安全帽、高空作业人员佩戴安全帽、遮挡行人佩戴安全帽、严重遮挡行人佩戴安全帽数据，划分为佩戴安全帽(helmet)和没有佩戴安全帽(head)两类；适用实际项目应用：工地或公共场所监控场景下佩戴安全帽检测项目，以及作为监控场景通用佩戴安全帽检测数据集场景数据的补充；标注说明

极智视界·2024-01-20 19:33

软件测试——黑盒测试

1.测试概述1.1综述本测试报告为计算机程序能力在线测评系统的黑盒测试，黑盒测试可以在不知道程序内部结构和代码的情况下进行，用来测试软件功能是否符合用户需求，是否达到用户预期目标，是否拥有较好的人机交互体验

测试界柠檬·2024-01-20 19:58

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程

Together_CZ·2024-01-20 18:51

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程

Together_CZ·2024-01-20 18:21

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程

Together_CZ·2024-01-20 18:51

【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】

并不是图像分类、目标检测这些东西，而是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】…度量学习是啥？图像检索是啥？通用图像识别系统又是啥？

旅之灵夫·2024-01-20 15:40

【成长日记】区块链世界正在走向“法治”

一、案例综述本案系股权转让争议，因涉及BTC（比特币）、BCH（比特币现金）和BC

能学多少学多少·2024-01-20 15:20

Ontrack2024破解版EasyRecovery安装包下载链接

Ontrack是我们综述中的第一个产品，由于该软件的功效和广度，我认为它完全基于业务。

FLflStudio·2024-01-20 15:50

使用飞浆训练目标检测模型

参考链接：PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。PP-PicoDet模型特点：方案选择PP-PicoDet轻量化模型，主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势，非常适合本项目的部署环境和性能要求。同时，飞桨提供的预训练模型也可以最大程度上提升模型的收敛速度和精度。https://blog.csdn.net/qq_45437316/articl

无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。

无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件。它旨在提高计算机视觉和深度学习应用的性能，特别是在边缘计算和实时推理场景中。OpenVINO的核心功能包括对

FL1623863129·2024-01-20 13:19

gdip-yolo项目解读：gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块的使用分析

gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。

万里鹏程转瞬至·2024-01-20 13:41

TorchServe部署模型-handler文件

TorchServe打包mar文件所需的handler文件：目标检测类yolov5"""CustomTorchServemodelhandlerforYOLOv5models."""

SYC_MORE·2024-01-20 12:02

【新书】对抗性机器学习:攻击和缓解的分类和术语

这个分类体系基于对AML文献的综述建立，按照概念层次排列，包括关键的机器学习方法类型

数据派THU·2024-01-20 12:00

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

要理解这个设置，我们首先需要了解NMS和它在目标检测中的作用。非最大抑制(NMS)在目标检测任务中，模型会对图像中可能存在的每个目标输出多个候选框（boundingboxes）。

Aitrainee·2024-01-20 11:31

YOLOv3：算法与论文详细解读

【yolov1：背景介绍与算法精讲】【yolo9000：Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框

慕溪同学·2024-01-20 11:01

超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

的实际应用性能评估代码和使用案例不同模型性能对比参考论文：https://arxiv.org/abs/2304.08069github相关链接：https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR简介T-DETR是第一个实时端到端目标检测器

E寻数据·2024-01-20 11:28

主动轮廓——计算机视觉中的图像分割方法

图像分割是目标检测的方法之一。二、什么是图像分割？图像分割是指通过对图像的像素值进行聚类来划分输入图像。它主要用于从图像中识别各种

无水先生·2024-01-20 11:54

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

恢复子网通过与检测子网共享特征提取层并采用特征恢复模块来增强可见性Introduction使用先进的去雾模型做预处理的图像作为目标检测器的输入并不总是保证提高对象检测性能。

暗魂b·2024-01-20 11:54

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标

爱编码的小陈·2024-01-20 09:48

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

YOLO目标检测结果在本文的第一部分中，我测试了YOLO（YouOnlyLookOnce）这一流行的目标检测库的“复古”版本。

小北的北·2024-01-20 09:15

yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析

1YOLO时间线这里简单列下yolo的发展时间线，对每个版本的提出有个时间概念。2yolov8的简介工程链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics2.1yolov8的特点采用了anchorfree方式，去除了先验设置可能不佳带来的影响借鉴GeneralizedFocalLoss，使用任务解耦，分别学习box，class。并将box边框的学习，从回归的

baidu_huihui·2024-01-20 09:39

Floorplan Manager for Web Dynpro ABAP (1) —— 综述

几年之前就接触过一段时间的FPM，并做过一些相关开发。现在由于工作原因，开始重新拾起这一SAP主流UI框架，重新梳理一些相关的技术概念。很久以来我对FloorplanManager这个名字就感到有点莫名，中文直译是“平面图管理工具”，下面是官方的解释：Afloorplanisatemplate.Itisacombinationofuserinterface(UI)‘patterns’arrange

小狼Solar·2024-01-20 08:17

朴实无华的坚持——读《白米妹妹和黑豆哥哥》有感

《白米妹妹和黑豆哥哥》01、情节梳理、内容综述白米妹妹原来是嘉裕服装公司的裁剪工，在老总陈强大一次蓄意已久的“过夜风波”后毅然辞职，拜访同学小娟想要另谋生活偶然得知娟父想要转让服装厂，故事由此而展开。

霖骆·2024-01-20 03:39

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度

寂静之地·2024-01-20 03:28

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

摘要:行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究热点。近年来，基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展，引起了国内外研究者的关注，对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络、注

计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

2023 年顶级前端工具

在本综述中，您将找到去年流行的有用的前端工具，它们将帮助您加快开发工作流程。让我们深入了解一下！在过去的12个月里，我在我的时事通讯WebToolsWeekly中分享了数百种工具。

独立开发者张张·2024-01-20 00:18

目标检测难题 | 小目标检测策略汇总

从无人机上看到的小目标为了提高模型在小目标上的性能，本文推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型

python慕遥·2024-01-20 00:43

3.常见的点云配准方法（C++）

本文参考了点云配准算法的综述_采样一致性配准-CSDN博客点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。

YANQ662·2024-01-19 23:00

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

文章目录一、前言二、安装mmdetection前期准备工作安装验证三、安装mmyolo前期准备工作安装验证四、总结一、前言在当前的人工智能和计算机视觉领域，目标检测技术已成为一项核心技术，广泛应用于自动驾驶

梦想的理由·2024-01-19 22:38

《白杨礼赞》教学设计

《白杨礼赞》教学设计综述：茅盾的经典散文《白杨礼赞》是八年级上册第四单元的第二篇课文。

筱竹华倩·2024-01-19 22:44

1月下半笔记（个人向）

对蛋白质相似空间子结构搜索的算法有了一些思路，简单分为传统算法和目标检测算法1.16想到要对蛋白质可视化，然后去找可以用于三维绘图的库，找到了OpenGL，在wsl里面装了一个，发现挺方便，准备开始

cqbzcsq·2024-01-19 21:45

【分类模型学习】-朴素贝叶斯

分类问题综述分类问题在生活中很常见，我们可以从数学角度做如下定义：已知类别集合和待分类项集合，需要确定出映射规则，使得任意的有且仅有一个使得成立朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel

lowindow·2024-01-19 21:07

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

算法原理4.2车辆检测原理4.3白天场景和夜晚场景的车辆检测5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器

简简单单做算法·2024-01-19 20:53

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

2023年“研究生科研素养提升”系列公益讲座课后测试

一、单选题1、以下哪项不属于综述的类型（）。研究性综述归纳性综述普通性综述评论性综述您的答案：A参考答案：A答案解析：null2、A是某期刊的评审专家，一次他收到该期编辑部要他评审的论文。

宽容人厚载物·2024-01-19 14:06

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

大模型关键技术大模型综述上下文学习思维链CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛

Debroon·2024-01-19 14:14

[SS]语义分割——基础知识

与传统的目标检测不同，语义分割对图像中的每个像素都进行分

IAz-·2024-01-19 14:55

【知识---如何进行图像数据的归一化呢（normalize）】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言范围归一化均值和标准差归一化&引申总结前言在做基于图像的目标检测遇到了图像的归一化操作，为此展开了一定的探讨：图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换

fyc300·2024-01-19 14:52

基于帧间差进行运动目标检测

#include/***@briefdiff2_detec相邻帧差运动目标检测*@paramgray_pre输入：前一帧图像(gray)*@paramgray_now输入：当前帧图像(gray)

Joemt·2024-01-19 13:33

【论文解读】A review of recent advances in lane detection and departure warning system（车道线检测综述）

PatternRecognition2017原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S00313203173032661流程图camera：从相机拍摄的视频中提取frame，feed到检测系统里；Lanemodeling作用：当lane检测系统failstodetectroadlinesorinterpretsother

ashergaga·2024-01-19 13:34

推荐频道

目标检测综述

秒懂Precision精确率、Recall召回率-附代码和案例

大模型学习与实践笔记（十）

北京大学AI写作机器人来了，会替代记者？

博士期间参加学术活动后的综述报告

2022-12-14科研日志

ChatGPT在医学中的应用概述：应用、优势、局限性、未来前景和伦理思辨

QT5.15.2+QWT6.2.0 配置 综述

目标检测数据集 - 跌倒检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

目标检测数据集 - 安全帽检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

软件测试——黑盒测试

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】

【成长日记】区块链世界正在走向“法治”

Ontrack2024破解版EasyRecovery安装包下载链接

使用飞浆训练目标检测模型

PaddleDetection训练目标检测模型

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

gdip-yolo项目解读：gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块的使用分析

TorchServe部署模型-handler文件

【新书】对抗性机器学习:攻击和缓解的分类和术语

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

YOLOv3：算法与论文详细解读

超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

主动轮廓——计算机视觉中的图像分割方法

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析

Floorplan Manager for Web Dynpro ABAP (1) —— 综述

朴实无华的坚持——读《白米妹妹和黑豆哥哥》有感

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

2023 年顶级前端工具

目标检测难题 | 小目标检测策略汇总

3.常见的点云配准方法（C++）

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

《白杨礼赞》教学设计

1月下半笔记（个人向）

【分类模型学习】-朴素贝叶斯

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

2023年“研究生科研素养提升”系列公益讲座课后测试

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

[SS]语义分割——基础知识

【知识---如何进行图像数据的归一化呢（normalize）】

基于帧间差进行运动目标检测

【论文解读】A review of recent advances in lane detection and departure warning system（车道线检测综述）

QT5.15.2+QWT6.2.0 配置综述