目标检测综述第24页

【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

其创新点如下：（1）YOLO是一个端到端的目标检测框架，将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归出候选框的位置和类别。（2）速度快，但准确度相对低一些。

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-09 08:10

目标检测-One Stage-CenterNet

文章目录前言一、CenterNet的网络结构和流程二、CenterNet的创新点总结前言前文提到的YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5都是基于Anchor的算法（anchor-based），这类算法有如下缺点：产生大量的预测框，计算量大正负样本不平衡问题：产生的预测框大部分是负样本对预定义anchor依赖：anchor-based方法的anchorbox的尺度是一个超参数，不同的超参设置会影响

学海一叶·2024-01-09 08:03

目标检测-One Stage-YOLOv5

文章目录前言一、YOLOv5的网络结构和流程YOLOv5的不同版本YOLOv5的流程YOLOv5s的网络结构图二、YOLOv5的创新点1.网络结构2.输入数据处理3.训练策略总结前言前文目标检测-OneStage-YOLOv4

学海一叶·2024-01-09 08:57

大数据平台比较-CDH、HDP、CDP

ApacheHadoop与CDH、HDP的比较一、Hadoop版本综述不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）Cloudera

Sql强·2024-01-09 07:24

基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真

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·2024-01-09 05:21

旅行时要不要请个讲解员

综述其实是以“讲解员”为例，讲一下我对知识付费的看法，以及自己在旅行和学习过程中的一些心得。临时想到，觉得还是写一下吧，用时25min。

im天行·2024-01-09 04:52

二十分钟入门计算机视觉开源神器——课堂笔记

1，统一的深度学习框架，2.02，现状3，代表算法库（1）目标检测MMDetection任务支持：目标家呢，实力分割，全景分割覆盖广泛算法丰富使用方便（2）MMYOLO（3）MMOCR文本检测，文本识别

敲键盘的喵桑·2024-01-09 01:17

评-冯瑞-大数据与算法人生

utm_campaign=haruki&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=weixin【综述】大数据时代，你我都是贡献者，而没有收益

李子心诚·2024-01-09 00:02

世界杯早报：梅西导演逆天改命大戏

综述第14分钟，巴内加中场过顶长传，梅西拿球后突入禁区推射远角破门，阿根廷1-0领先！第49分钟，尼日利亚角球传中，马斯切拉诺争顶时推人犯规，领到一张黄牌，主裁判判罚点球。

小林时讯·2024-01-08 23:30

《态度》︱写科技论文的技巧

科技论文里有四个部分必须写清楚：第一，问题的提出和前人的工作综述。很多人搞科研，不做详细的文献研究，上来就谈自己的工作，让人不明白为什么要做这件事。第二，自己的工作想得

俞燕文·2024-01-08 21:44

毕业设计选题：基于深度学习狗狗品种识别系统人工智能机器学习 python 目标检测

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5模型三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2024-01-08 20:24

多模态推荐系统综述：三、多模态特征增强

三、多模态特征增强同一对象的不同模态表示具有独特且共同的语义信息。如果能够区分独特特征和共同特征，那么MRS的推荐性能和泛化能力可以得到显着提高。解耦表征学习（DRL）和对比学习（CL）被用来进行基于交互的特征增强。3.1解耦表征学习DRL不同模态特征对于用户对项目的特定因素的偏好具有不同的重要性。然而，每种模态中不同因素的表示往往是纠缠在一起的，因此许多研究人员引入分解学习技术来挖掘用户偏好中的

南宫凝忆·2024-01-08 16:50

多模态推荐系统综述：二、特征交互 Fusion

二、Fusion融合不同的多模态信息，与bridge相比，融合更关注项目之间的多模态内部关系。它可以灵活地融合不同权重和焦点的多模态信息。注意机制是应用最为广泛的特征融合。2.1粗粒度注意力。一些模型应用注意力机制在粗粒度级别融合来自多种模式的信息。注：将多模态信息分为用户侧和项目侧，包括各自的id信息和side信息：UVCAN、MCPTR。UVCAN:User-VideoCo-Attention

南宫凝忆·2024-01-08 16:20

多模态综述笔记整理

#参考论文##MultimodalRecommenderSystems:ASurvey##AComprehensiveSurveyonMultimodalRecommenderSystems:Taxonomy,Evaluation,andFutureDirections

南宫凝忆·2024-01-08 16:49

多模态推荐系统综述：一、特征交互 Bridge

一、特征交互挑战1.如何融合不同语义空间中的模态特征并获得每种模态的偏好。GNN+注意力挑战2.如何在数据稀疏的情况下获得推荐模型的全面表示。对比学习+解缠学习挑战3.如何优化轻量级推荐模型和参数化模态编码器。1.Bridge侧重于考虑多模态信息来捕获用户和项目之间的相互关系。大多数早期作品只是简单地使用多模态内容来增强项目表达，但它们往往忽略了用户和项目之间的交互。1.1用户-相互二部图利用用户

南宫凝忆·2024-01-08 16:17

机器学习周刊第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！

机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

k8s的yaml文件中的kind类型都有哪些？（详述版Part2/2）

目录综述分块详述13、ConfigMap14、Secret15、Ingress16、StorageClass17、Namespace18、ServiceMonitor19、HorizontalPodAutoscaler20

shanshan3003·2024-01-08 12:21

k8s的yaml文件中的kind类型都有哪些？（详述版Part1/2）

目录综述分块详述1、Pod2、Deployment3、Service4、DaemonSet5、ReplicaSet6、ServiceAccount7、PodDisruptionBudget8、PersistentVolumeClaim9

shanshan3003·2024-01-08 12:48

数字图像目标检测与识别----理论与实践

【波兰】BoguslawCyganek著疑问：1）目标检测？目标识别？概念定义及原理2）如何实现？实现方法3）如何应用？是否有成熟的框架或者开源项目？

人生徒步·2024-01-08 12:19

经典论文之（二）——Resnet

NetworkArchitectures--网络体系结构论文简介《DeepResidualLearningforImageRecognition》——用于图像识别的深度残差学习是由何凯明团队提出的，在当时获得分类任务，目标检测

维斯德尔·2024-01-08 12:08

高分辨大尺寸图像的目标检测切图处理

对于yolo等目标检测框架，输入的尺寸通常为640x640，这对于常规的图片尺寸和常规目标检测足够了。

我是一个对称矩阵·2024-01-08 10:00

【我的方向】轻量化小目标检测

MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet基于神经网络结构搜索的轻量化方法基于自动模型压缩的轻量化方法4相关论文小目标检测相关论文轻量化与小目标结合的看法轻量化为什么要研究轻量级神经网络

我菜就爱学·2024-01-08 10:58

PTA 7-32 说反话-加强版 (20 分) - 不愧是加强版呀！

综述：这道题思路从开始看这道题，到我做对这道题可是一直没变过呀！

芝士就是菜·2024-01-08 10:21

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习：朴素贝叶斯分类算法

1分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁

Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

贝叶斯理论框架综述

对高效全局优化(EfficientGlobalOptimization,EGO)有了更全面的理解，该优化方法与贝叶斯推理有着密切的联系。文章从所应用的数据类型(离散和连续)出发，回顾了贝叶斯方法在离散空间和在连续空间中具有代表性的应用方法。在离散空间中，贝叶斯往往依赖于频率统计和先验条件的假设，文章简要描述了离散条件下贝叶斯推理的应用场景和先置条件。在对数据类型为连续型的背景中，贝叶斯推理方法更依

萌新待开发·2024-01-08 09:39

2020最强图像匹配综述论文-全部引文免费下载

柚有所思·2024-01-08 09:53

算法第4版第2章排序

综述：5个小节，四种排序+应用，初级排序、归并排序、快速排序、优先队列===2.1.初级排序===排序算法模板，less(),exch(),排序代码在sort()方法中；选择排序：如升序排列，1.找到数组中最小的元素

下海的alpha·2024-01-08 08:35

【北邮国院大四上】Business Technology Strategy 企业技术战略

本门课程是着重从企业的视角来看创新、发展、营销等等各种方面，可以作为一个商科的综述性课程来看，重在理解，真正的去理解什么是什么，为什么

顾青弦·2024-01-08 08:56

2019-12-23

书的第一章是审美教育综述。从中，我似乎学到了如何做文献综述。熊

若水袁·2024-01-08 08:56

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

目标检测-One Stage-YOLOv4

文章目录前言一、目标检测网络组成二、BoF（BagofFreebies）1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四

学海一叶·2024-01-08 08:11

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(5)模型的训练及验证

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(5)模型的训练及验证之前，我们依据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，提出了新的YOLOV1架构，继续按照此书进行YOLOV1

undo_try·2024-01-08 08:11

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

一、目标检测算法1.R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet

叮咚Zz·2024-01-08 08:40

综述 | 一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

本文综述了三种针对人工智能系统的攻击技术——对抗性输入、数据中毒攻击及模型窃取技术，在每一种攻击的讨论中都加入了具体例子及防御策略，旨在为所有对利用人工智能进行反滥用防御感兴趣的人提供一个概述。

容数据服务集结号·2024-01-08 08:54

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

在目标检测领域而言，训练集中的输出y都是采用人为标注的方式生成。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

SqueezeNet：通过紧凑架构彻底改变深度学习

二、SqueezeNet架构2.1综述SqueezeNet是一

无水先生·2024-01-08 06:12

[python]使用pyqt5搭建yolov8 竹签计数一次性筷子计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习算法，用于目标检测任务，特别是针对图像中物体的实时检测

FL1623863129·2024-01-08 06:04

CV之DL之Yolo：计算机视觉领域算法总结—Yolo系列(YoloV1~YoloV8各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略

CV之DL之Yolo：计算机视觉领域算法总结—Yolo系列(YoloV1~YoloV8各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略导读：近期，博主应太多太多的网友的私信，要求让博主总结一下目标检测领域算法的发展历史和最新算法的技术架构

一个处女座的程序猿·2024-01-08 06:31

知识图谱之汽车实战案例综述与前瞻分析

知识图谱的前置介绍什么是知识图谱知识图谱本质(KnowledgeGraph）上是一种叫做语义网络(semanticnetwork）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库；图的结点代表实体（entity）或者概念（concept），而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系，比如说两个实体之间的相似关系；知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，一般用三元组表示；知识图谱概念由来知识图谱

数据与后端架构提升之路·2024-01-08 05:56

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

Few-shotAdaptationofMulti-modalFoundationModels:ASurvey公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.多模态基础模型的预训练3.多模态基础模型的少样本适应方法A.基于提示的微调适应方法B.基于适配器的微调适应方法C.基于外部知识的适应方法D.其他方法4.数据集和实验结果比较5

EDPJ·2024-01-08 05:13

计算机视觉技术-语义分割

讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semanticsegmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。

白云如幻·2024-01-08 03:56

这篇综述讲明白了

PaperWeekly·2024-01-08 02:08

读书笔记-Linux概述

Linux系统概述【阅读《Linux网络编程》笔记】基本结构综述硬件部分向操作系统提供基本服务。操作系统直接与硬件交互，向程序提供公共服务，并使他们同硬件特性隔离。

锦绣拾年·2024-01-08 01:08

yolo增加Shape-IoU，完美超越SIoU/EIoU/CIoU

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.17663.pdf代码地址：GitHub-malagoutou/Shape-IoU摘要作为检测定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中起着重要作用

athrunsunny·2024-01-07 23:05

Priors in Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey

深度图像恢复和增强中的先验：综述论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.02070项目链接：https://github.com/VLIS2022/Awesome-Image-Prior

通街市密人有·2024-01-07 23:12

树莓派4B使用ncnn部署yolov5-Lite，推理耗时 247ms 包含前后处理

一.引言最近在玩树莓派，想在树莓派上不是一个目标检测算法，大致看了一下，目前开源的大家都在使用yolov5-Lite，使用ncnn去推理加速，于是自己也尝试部署，在此记录一下，个人踩的坑。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:36

利用基因组信息改善牲畜 -综述（2019）

阅读MichelGeorges综述的笔记。

Hello育种·2024-01-07 20:56

论文倒数第二天

除了理论的主体部分，她还什么都没写，比如文献综述。她的特点就是，只看原著，不喜欢看参考文献，所以文献综述是很难了，在写完主体部分后，她才看了一篇论文。

乐钗·2024-01-07 19:40

深度学习在机器视觉领域的应用：分类、目标检测与语义分割

深度学习的算法在图像和视频的理解上展现出了前所未有的效果，尤其在图像分类、目标检测和语义分割这三个核心任务上取得了显著的成就。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:57

[YOLOv8] 数据集训练参数详解

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法，最早由JosephRedmon等人于2016年提出。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:44

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