目标检测综述第22页

基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的人脸表情识别系统

第一步：YOLOv5介绍YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和速度。

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述–学术论文模式–个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

第一章 cucumber测试框架综述

cucumber测试框架综述文章目录cucumber测试框架综述1.1什么是BDD（行为驱动开发）1.2Cucumber简介1.3Cucumber三大组成1.4Features1.5Step_definitions1.6Cucumbercommand1.7Cucumber

bala5569·2024-01-12 17:44

YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（四）之NWD（小目标检测）篇

本章节主要介绍如何将NWD损失函数应用于目标检测YOLOv5模型。

w94ghz·2024-01-12 17:56

YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

一、本文介绍本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的

Snu77·2024-01-12 16:51

《人工智能专栏》必读150篇 | 专栏介绍 & 专栏目录 & Python与PyTorch | 机器与深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及改进 | YOLOv8及改进 | 关键知识点 | 工具

各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。购买指南：第一步：[购买点击跳转]第二步：代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接！图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)初次尝试，结构图有诸多问题，还请理性看待！预览：专栏介绍：[点击进入专

小酒馆燃着灯·2024-01-12 14:08

【目标检测】61、Dynamic Head Unifying Object Detection Heads with Attentions

文章目录一、背景二、方法2.1scale-awareattention2.2spatial-awareattention2.3task-awareattention2.4总体过程2.5和现有的检测器适配2.6和其他注意力机制的关联三、效果四、代码论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdf代码链接：https://github.com/microsoft/Dy

呆呆的猫·2024-01-12 13:17

微软提出DyHead：将注意力与目标检测Heads统一

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者丨happy转载：极市平台编辑丨极市平台导读本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。

Amusi（CVer）·2024-01-12 13:45

电商后台管理系统基本架构解析

本文只对一般平台型电商后台管理系统的基本架构进行综述。电商后台管理系统的基本架构：电商后台框架一、内容管理管理用户端首页、活动页的展示。

瑶媛·2024-01-12 12:15

代谢综合征的新选择、新产品

综述代谢综合征，是多种代谢紊乱集于一身，包括八高：高体重（肥胖）、高血糖、高血压、高血脂、高血黏、高尿酸、高脂肪肝发生率和高胰岛素血症，这些代谢紊乱是心、脑血管病变以及糖尿病的病理基础。

A黃鐘大呂A·2024-01-12 09:15

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。

justld·2024-01-12 09:56

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。

justld·2024-01-12 09:51

竞赛保研基于深度学习的目标检测算法

文章目录1简介2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

iuerfee·2024-01-12 09:20

深度学习目标跟踪简述

这个领域通常包括以下几个关键方面：目标检测：在开始跟踪前，首先需要在视频的初始帧中检测到目标。这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。

LittroInno·2024-01-12 09:20

目标检测正负样本分配策略----ATSS

一、ATSS参考：https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/110355048https://zhuanlan.zhihu.com/p/411659547作者提出了一种自适应的选取正样本的方法，具体方法如下：1.对于每个输出的检测层，选计算每个anchor的中心点和目标的中心点的L2距离，选取K（mmdetection的topK是9）

cv-daily·2024-01-12 08:53

谷歌提出「边界注意力」模型，实现超越像素级检测精度！微弱边界也逃不过

有些情况下，当面临分辨率较低的图像时，可能会在进行诸如目标检测和图像分割等任务时遇到一些挑战和阻碍。这是因为低分辨率图像可能丢失了细节信息，使得计算机视觉系统难以准确捕捉和理解图像中的关键特征。

夕小瑶·2024-01-12 05:13

RT-DETR算法改进：首发｜最全Loss损失函数集合，包括WIoU、XIoU、SIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数

RT-DETR算法改进：超全集成超多种Loss损失函数，包括WIoU、SIoU、XIoU、EfficiLoss、EIoU、DIoU、CIoU、α-IoU多种损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法

芒果汁没有芒果·2024-01-12 02:14

JetsonNano部署改进yolov5算法（C++）

前段时间根据项目需求改进了一版yolov5的算法，但是发现网上对于如何在Jetsonnano上用c++部署自己的改进的目标检测算法的资料很少。为了方便自己的学习，在此总结了自己的一套方法。

Fx有纸飞机·2024-01-12 01:54

[基础学习] 因果推理·学习资源整理

课程BradyNeal《因果推理导论》：YoutubeBilibili课程主页课程笔记·博客综述因果推理综述：ASurveyonCausalInference因果推理ML综述：CausalMachineLearning

让我安静会·2024-01-12 00:15

[易语言]使用易语言部署yolov8-face五点人脸关键检测模型

YOLO系列算法是目前深度学习领域里最为著名的目标检测算法之一，以其高速度和高精度而广受欢迎。YOLOv8-face在此基础上，专注于提取人脸的五个主要关键

FL1623863129·2024-01-12 00:14

一份全面的大模型「幻觉」综述

文章目录一份全面的大模型「幻觉」综述1.幻觉的分类2.幻觉的来源2.1幻觉来自数据2.2幻觉来自训练2.3幻觉来自生成/推理3.幻觉的检测3.1事实性幻觉的检测3.2忠实性幻觉的检测4.幻觉的评估5.幻觉的解决一份全面的大模型

快乐小码农·2024-01-11 21:12

freecheck免费查重和论文写作必备内容

一些比较严格的还会要求要有封面、声明、目录、绪论（引言）、文献综述、结论、致谢、附录ABC等。维普查重检测摘要及之后，参考文献之前。

小张的简书·2024-01-11 21:52

如何入门yolo目标检测？

学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR

咕哥·2024-01-11 19:57

数据分析框架：实现99%准确率

目录：一、引言：数据科学家如何打败赔率二、数据科学框架综述三、步骤1：明确问题、步骤2：准备数据四、步骤3：数据清洗五、数据清理的4C：纠正，完成，创建和转换六、步骤4：进行

weixin_30882895·2024-01-11 17:01

月季（2019.03）--开始上道

综述想看了一下每月的时间都花在哪了，也是为下个月计划做点参考，不然都不知道计划靠不靠谱。

im天行·2024-01-11 16:43

股市突破，能化回落，化工还有机会吗？ ——11.5期货复盘

今日复盘综述股指期货：有色今天仍然没有走起来，但有一个新的板块异军突起，那就是通信板块。看来之前的有色只是偶然的跟风，并非整个板块启动。

期市狙击队·2024-01-11 14:42

当大型语言模型（LLM）遇上知识图谱：两大技术优势互补

今天我们将介绍一篇综述LLM与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强LLM的研究进展，也有用LLM增强知识图谱的研究成果，还有LLM与

智慧医疗探索者·2024-01-11 13:35

基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量

目录1，YOLOv5原理介绍2,单目测尺寸以及距离原理2.1单目测物体距离2.2单目测物体尺寸3，成果展示3.3测距离3.2测尺寸：1，YOLOv5原理介绍YOLOv5是目前应用广泛的目标检测算法之一，

code2035·2024-01-11 13:32

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解YOLO-V1以完全端到端的模式实现达到实时水平的目标检测。

undo_try·2024-01-11 13:30

目标检测-One Stage-YOLOv7

文章目录前言一、YOLOv7的不同版本二、YOLOv7的网络结构二、YOLOv7的创新点三、创新点的详细解读ELAN和E-ELANBoF训练技巧计划型重参化卷积辅助训练模块标签分配LeadheadguidedlabelassignerCoarse-to-fineleadheadguidedlabelassigner基于级联模型的复合缩放方法总结前言自YOLOv4之后，其作者提出一些新的trciks

学海一叶·2024-01-11 13:29

王喆：计算广告技术综述与思考

‍编｜王喆源｜DataFunTalk导读：大家好，我是《深度学习推荐系统》的作者王喆，很多同行可能读过这本系统性介绍推荐系统的书，但大多数人可能不知道我职业生涯的头四年都在做广告系统，之后才在推荐系统方向工作了四年，这两年又回到了广告方向。既然是重操旧业，就不免想对计算广告这个方向做一次全面的再思考。深度学习浪潮如火如荼的这些年间，计算广告到底发生了哪些深刻的变化？相比于推荐系统，广告系统有哪些独

夕小瑶·2024-01-11 13:54

目标检测标签格式转化——YOLO格式转JSON格式

说明在目标检测数据集处理中，我们经常会遇到标签之间不同格式的转化，以下介绍YOLO格式的标签转JSON格式。

不学无术杰哥·2024-01-11 10:10

python工具方法 41 对VOC|YOLO格式的数据进行resize操作（VOC与YOLO数据相互转换）

在目标检测中，相比于yolo格式，voc格式和coco格式都使用绝对值描述boxes的size，这在多数据集融合时存在一定的缺陷。

万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:10

C# Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测

owlvit-image.onnxowlvit-post.onnxowlvit-text.onnx项目代码Form1.csOWLVIT.cs下载C#OpenVocabularyObjectDetection部署开放域目标检测介绍训练源码地址

天天代码码天天·2024-01-11 10:08

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）

在进行目标检测任务中，存在labelmejson、voc、coco、yolo等格式。

万里鹏程转瞬至·2024-01-11 10:38

[C#]winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX【算法介绍】YOLOX是一个高性能的目标检测算法，它是基于YOLO（YouOnlyLookOnce

FL1623863129·2024-01-11 10:27

【论文综述】一篇关于GAN在计算机视觉邻域的综述

前言这是一篇关于GAN在计算机视觉领域的综述。正文生成对抗网络是一种基于博弈论的生成模型，其中神经网络用于模拟数据分布。应用领域：语言生成、图像生成、图像到图像翻译、图像生成文本描述、视频生成。

资料加载中·2024-01-11 10:17

鹅目标检测数据集VOC格式300张

鹅，一种家禽，以其独特的形态、生活习性和文化象征意义而备受人们喜爱。鹅属于鸟纲、雁形目、鸭科，是一种大型水禽。它们的身体肥胖，羽毛洁白如雪，嘴部扁平且坚硬，脚部有蹼，适合在水中游动。鹅是食草性动物，主要以水草、谷物和蔬菜等植物性食物为食。它们有着非常敏锐的视力和听力，能够轻易地发现食物和水中的危险。在繁殖季节，鹅还会筑巢产卵，精心照顾雏鹅。鹅的粪便是一种优质的有机肥料，能够改善土壤质量。在农业生产

小楼先森·2024-01-11 10:28

单细胞测序文献阅读及补充

在这篇综述中，回顾了自2019年来发展的单细胞RNA测

瞌睡斋主人·2024-01-11 06:33

用于生成信息提取的大型语言模型综述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf代码仓库：https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers信息抽取（IE）旨在从纯自然语言文本中提取结构化知识（如实体、关系和事件）。最近，生成式大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面展示出了非凡的能力，可以在各个领域和任务中进行泛化。因此，许多研究提出了利用LLM

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:27

基于DNA的密码学和隐写术综述

摘要本文全面调研了不同的脱氧核糖核酸（DNA）-基于密码学和隐写术技术。基于DNA的密码学是一个新兴领域，利用DNA分子的大规模并行性和巨大的存储容量来编码和解码信息。近年来，由于其相对传统密码学方法的潜在优势，如高存储容量、低错误率和对环境因素的抗性，该领域引起了极大关注。在本文中，我们回顾了三种类型的基于DNA的密码学：自然DNA密码学、伪DNA密码学和基于DNA的隐写术。对于每种技术，我们讨

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:26

GNN如何处理表格？

链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514在这篇综述中，我们深入探讨了使用图神经网络（GNNs）进行表格数据学习（TDL）的领域，这是一个深度学习方法在分类和回归任务中相比传统方法表现出越来越优越性能的领域

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:26

原油大跌，有色渐弱，假期能改弱势格局吗？ ——9.30期货复盘

今日复盘综述股指期货：几大指数毫无悬念的又是小幅震荡收盘，继续维持地量。节前的市场就是这么个不温不火的状态，假期8天可能会有很多事情发生，我们继续保持关注。

期市狙击队·2024-01-10 23:52

Java安全性综述：安全性的基本要点

最近的几十年内，计算模型发生了巨大的变化，由于这些变化，出现了对大规模电子商务与电子交易系统应用程序安全的更大需求，这正如最近对几个受欢迎站点的大量拒绝服务(DoS)攻击所表明的那样。尤其是对于Java团体，随着Java作为因特网编程的事实上的标准平台出现，安全移动Java代码的能力已成为基本要求。Java入门到精通本文是系列文章中的第一篇，讨论计算机安全和密码学的一般概念。虽然可移动代码并不是一

不熬夜不是好程序员·2024-01-10 21:37

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。

kay_545·2024-01-10 21:16

YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)

EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection(arxiv.org)BiFPN简介BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构

kay_545·2024-01-10 21:45

基于DL的人脸超分辨率(FSR)任务综述

一、任务描述从低分辨率的人脸图像中生成高分辨率的人脸图像。二、数据来源利用已有的高分辨率（HR）人脸图像，采用一些方法降低图像的分辨率，得到对应的低分辨率（LR）人脸图像。LR图像用于网络的训练，HR图像用于监督，网络生成的图片记为SR（superresolution），损失函数可以基于评估HR图像和SR图像之间的差异构建。三、常见的评价指标和损失函数1、评价指标：（1）PSNR（PeakSign

多少学一点吧·2024-01-10 19:00

N5224B PNA 微波网络分析仪，900 Hz/10 MHz 至 43.5 GHz

01N5224BPNA微波网络分析仪产品综述：KeysightN5224BPNA微波网络分析仪（10MHz至43.5GHz）是一款灵活的综合测试引擎，能够测量放大器、混频器和变频器等有源器件。

XLTYQYB·2024-01-10 18:02

6592A便携式高精度光伏电池伏安特性测试仪

6592A便携式高精度光伏电池伏安特性测试仪光伏仪器主要用于室外太阳能电池阵列/组件/电池片伏安特性测试国产思仪01产品综述6592A便携式高精度光伏电池伏安特性测试仪，主要用于室外太阳能电池阵列/组件

XLTYQYB·2024-01-10 18:32

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