目标检测综述

2018-08-21code complete 笔记

架构先决：1先做综述，不然谁知道你下面设计的东西是怎么拼的、定义程序或者系统的主要构造块或子系统，遵循28原则，百分之20的构造快完成百分之80的行为。每个构造块尽量只扫自家门前雪。
闲散老人·2024-01-07 01:59

目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习

本文主要了解YOLOv5训练自标注数据集（自行车和摩托车两种图像）进行目标检测，实现迁移学习。
源于花海·2024-01-06 23:49

5实践报告撰写

数据分析报告的整体架构封面页目录页标题摘要关键字引言文献综述研究问题过程（商业数据分析过程）数据收集数据处理描述性分析诊断性分析结论建议目录一项目流程二确定分析目标1电商零售行业
樱萄枳·2024-01-06 20:49

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。
白云如幻·2024-01-06 20:47

损失函数篇 | YOLOv8 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量

www.bilibili.com开源代码地址：https://github.com/malagoutou/Shape-IoU/blob/main/shapeiou.py作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用
迪菲赫尔曼·2024-01-06 17:58

《数字孪生应用与虚拟现实技术发展综述》蒲雨彤 张岭江 范凌杰 杨秋琪 (重庆邮电大学 重庆 400065)

文章目录前言1.数字孪生2.虚拟现实前言 这篇文章主要介绍了数字孪生和虚拟现实技术，以及两者的应用，这两种技术可以结合应用在现实中，比如智慧城市、智慧交通。1.数字孪生 数字孪生指的是将物理世界中的实际对象，以数字化方式拷贝到数字世界中。举个例子，电子文档和纸质文稿就是一对双胞胎，再以导航系统为例，模拟场景与实际道路形成一对双胞胎。 数字孪生技术目前涵盖了三个领域的应用：  1、在产品研发领域，对
czarCz·2024-01-06 16:36

1、CenterPoint: Center-based 3D Object Detection and Tracking 环境配置

Introduction环境配置Anaconda安装配置Pytorch安装apex与spconv的安装summeryIntroduction这篇文章刚刚被CVPR2021收录，利用鸟瞰图中物体的中心点来进行三维目标检测与跟踪
Vanessa Ni·2024-01-06 13:26

《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记

论文标题《Ensembledeeplearning:Areview》集成深度学习：综述作者M.A.Ganaie和MinghuiHu来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院本文写的大而全
AncilunKiang·2024-01-06 13:17

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

一阶段目标检测网络1.AlexNet(2012)基本流程:作为深度学习在图像识别中的突破性应用，AlexNet主要用于图像分类，而非目标检测。但它奠定了现代深度学习网络的基础。
机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

历代树莓派综述

文章目录1.引言：树莓派的起源和演变2.树莓派1代系列树莓派1B基本信息处理器内存连接GPIO尺寸电源操作温度范围其他树莓派1B+树莓派1A+市场反响和应用3.树莓派2代树莓派2的性能提升技术规格市场定位4.树莓派Zero系列树莓派Zero设计理念和规格树莓派ZeroW无线功能5.树莓派3代系列树莓派3ModelB树莓派3ModelB+树莓派3ModelA+树莓派3代系列的影响6.树莓派4代系列树
跑起来总会有风·2024-01-06 11:23

如何实现无人机识别功能

以下是一些常见的无人机识别算法和技术：视觉识别：图像处理：使用计算机视觉技术对无人机图像进行处理，包括特征提取、目标检测和跟踪等。
LittroInno·2024-01-06 11:44

基于Matlab仿真的MTI和MTD

随着雷达系统的不断发展，动目标检测与跟踪问题日益凸显。MTI（MovingTar
去去隔烟霞·2024-01-06 11:24

基于Matlab仿真的MTI和MTD

主要内容在MTIMTD技术中，本文使用了16个脉冲信号来实现脉压、动目标显示和动目标检测。通过将多个脉冲信号进行叠加和处理，可以获得更高的距离分辨率和更清晰的目标显示效果。
去去隔烟霞·2024-01-06 11:24

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2023,104:102167.这篇文献综述重点探讨了在磁共振成像
cskywit·2024-01-06 09:27

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。
雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

小白综述：深度学习 OCR 图片文字识别

文章目录1.OCR算法流程1.1传统OCR方法1.2深度学习OCR方法1.2.1two-stage方法：文字检测+识别1.2.2端到端方法2.文本检测算法3.文本识别算法3.1基于分割的单字符识别方法3.2基于序列标注的文本行识别方法1.OCR算法流程OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指提取图像中的文字信息。1.1传统OCR方法传统OCR方法一般包含预
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-06 07:53

云计算时代容器安全综述-容器的网络安全（下）

从上这篇文章中我们知道IP地址是网络通信中非常重要的信息，因此对于容器实例来说，为了被访问到或者访问其他服务，要么有自己独立的IP地址，要么和宿主机共享相同的IP地址。特别是对于前者，由于容器实例有自己独享的网络命名空间，因此容器实例有独享的网络栈，端口号就不会和宿主机冲突，隔离性得到了极大的提升。从原理上看，Docker提供了完整的容器网络方案，但是Kubernetes在Docker的基础上进行
攀师傅·2024-01-06 07:47

ROS高效进阶第四章 -- 机器视觉处理之ros集成yolov5实现目标检测

机器视觉处理之ros集成yolov5实现目标检测1资料2正文2.1深度学习框架和深度学习算法2.2yolov5_detector样例3总结1资料本文是机器视觉处理系列的第四篇，我们将使用当前比较流行的yolov5
界首大学·2024-01-06 07:12

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(4)VOC2007数据集的读取及预处理

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(4)VOC2007数据集的读取及预处理之前，我们依据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，提出了新的YOLOV1架构，并解决前向推理过程中的两个问题
undo_try·2024-01-06 06:43

yolov8实战第五天——yolov8+ffmpg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）

YOLOv8是YOLO目标检测算法的
学术菜鸟小晨·2024-01-06 06:42

目标检测-One Stage-YOLO v3

文章目录前言一、YOLOv3的网络结构和流程二、YOLOv3的创新点总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出YOLOv2的速度和精度都有相当程度的提升，但是精度仍较低，YOLOv3
学海一叶·2024-01-06 06:39

Yolov5 + 界面PyQt5 +exe文件部署运行

Yolov5是目标检测领域中最新的一代模型，而PyQt5是一个用于Python编程语言的GUI开发框架。将Yolov5与PyQt5相结合，可以实现一个强大的目标检测界面应用程序。
从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:36

开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)

开集目标检测是目前计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它的主要目的是在不依赖于预先定义的类别标签下，实现对图像中出现的不同目标的识别和检测。
从懒虫到爬虫·2024-01-06 06:06

目标检测-One Stage-EfficientDet

EfficientNetEfficientNet-B0baselineMBConv参数优化EfficientNetB0-B7参数二、EfficientDetBiFPN复合缩放方法总结前言EfficientDet是google在2019年11月发表的一个目标检测算法系列
学海一叶·2024-01-06 06:04

YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-06 06:33

关于目标检测任务中，XML(voc格式)标注文件的可视化

1.前言最近在弄关于目标检测的任务，因为检测的图片和标签是分开的，可视化效果不明显，也不知道随便下载的数据集，标注信息对不对。
听风吹等浪起·2024-01-06 06:38

关于目标检测任务中，YOLO(txt格式)标注文件的可视化

1.前言本文是针对yolo标注格式txt文件的可视化脚本介绍如果是VOC格式的xml文件，参考：关于目标检测任务中，XML(voc格式)标注文件的可视化代码比较简单，50行这样。。。。
听风吹等浪起·2024-01-06 05:02

MicroRNA目标识别和调控功能

这篇综述概述了目前对动物中mi
奶盐味·2024-01-06 03:51

YOLOv8改进：IoU系列篇 | Shape-IoU关注边界框本身的形状和尺度来计算损失 | 2023年12月最新IoU改进

本文改进：提出了一种新颖的Shape-IoU，小目标检测实现涨点，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8
会AI的学姐·2024-01-06 03:07

芥子夜话：走过，才明白（20190517）

上周二下午，在本学期开始必须坚持的每周一次教研例会上得知，我们九年级语文组又一次荣获教学目标检测优
邓阿林·2024-01-06 03:53

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海上船只，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。
BestSongC·2024-01-06 03:52

基于YOLOv7算法的高精度实时抽烟行为检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时抽烟行为检测系统可用于日常生活中检测与定位抽烟行为，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。
BestSongC·2024-01-06 03:52

基于YOLOv7算法的高精度实时二维码目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时二维码目标检测系统可用于日常生活中检测与定位二维码，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。
BestSongC·2024-01-06 03:21

yolov5障碍物识别-雪糕筒识别（代码+教程）

1.yolov5简介：yolov5是一种基于深度学习算法的目标检测框架，其独特的设计使得它在速度和精度之间能够取得良好的平衡。
从懒虫到爬虫·2024-01-06 03:50

基于YOLOv7算法的高精度实时安全背心目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时安全背心目标检测系统可用于日常生活中检测与定位安全背心，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。
BestSongC·2024-01-06 03:19

[C#]winform部署PaddleDetection的yolo印章检测模型

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）深度学习框架的开源目标检测工具库
FL1623863129·2024-01-06 02:02

[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测

face_detector/deploy.prototxt采用的是官方caffe模型res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel进行人脸检测【算法原理】使用caffe-ssd目标检测框架训练的
FL1623863129·2024-01-06 02:01

YOLOv8改进：IoU系列篇 | Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，实现再次创新

本文改进：Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，小目标检测实现涨点，基于辅助边框的优化前提下，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2024-01-06 00:43

RT-DETR优化改进：IoU系列篇 | Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，实现再次创新

本文改进：Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，小目标检测实现涨点，基于辅助边框的优化前提下，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2024-01-06 00:12

咫尺早报

摩拜定制版共享汽车10月交付，将接入单车的App入口4.微博发文百度设立“打头办”，罗昌平一审被判赔偿18万余元5.乌拉圭少年发现谷歌安全漏洞，获谷歌3.6万美元奖励6.差评称6月试行新内容生产制度：综述文章不再标原创
咫尺课堂_小秘书·2024-01-06 00:57

在目标检测中，Anchor的庞大数量使得存在严重的不平衡问题。这里的不平衡指的是什么。

问题描述：在目标检测中，Anchor的庞大数量使得存在严重的不平衡问题。这里的不平衡指的是什么。
神笔馬良·2024-01-06 00:50

FasterRCNN目标检测

R-CNN四个步骤:对输入图片提取候选区（regionproposal），每张大约2000个。论文中采用selectivesearch的方法。对每个候选区采用CNN网络提取特征。此处需要将proposal的尺寸缩放成统一的227x227，以匹配CNN网络。最终提取到的特征展平处理，长度为4096。类别判断。将所提特征送入每一类的SVM分类器，判断是否属于该类。候选框位置回归。FastRCNNFas
tao_sc·2024-01-06 00:49

Faster rcnn通过区域建议网络产生的proposal，这里的proposal是什么意思。

这些建议框被用作后续目标检测任务的候
神笔馬良·2024-01-06 00:17

从 YOLOv1 到 YOLO-NAS 的所有 YOLO 模型：论文解析

在这个充满期待的舞台上，JosephRedmon为世界呈现了一种单阶段目标检测的奇迹，她名为YOLO。这并非仅是一个算法，更是一曲深
T1.Faker·2024-01-05 23:37

PMP|十大知识体系综述版

上完培训班第一节课后，我发现之前的知识归纳总结的不够突出重点，最终决定将老师的授课内容，真正吸收为自己的知识以后，根据经验做些总结性的学习分享。PMPBOK6的核心知识集中在十大知识体系，五大过程组，49个管理过程。记住下表内容是后续学习PM的基础。如何记忆十大知识体系：（加个小口诀：范进资质整沟成相风采）（1）明确做项目的4个目标：多快好省（2）六大制约因素：针对多快好省确定4大制约因素，范围，
淑沐·2024-01-05 19:16

从混沌走向明晰，让真实的学习发生

图片发自AppDay43今天重新阅读第一次授课综述，再次反刍一些预习和授课中未能及时细加咀嚼的问题。其中，手势教学，让我不得不直面自己对待发言的态度。
垦读者·2024-01-05 18:34

YOLOv5独家原创改进：新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度，小目标实现高效涨点

本文改进：一种新的ShapeIoU方法结合Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失对小目标检测涨点明显，在VisDrone2019、PASCALVOC
AI小怪兽·2024-01-05 17:17

YOLO算法：实时目标检测的革命

第一部分：引言在计算机视觉领域，目标检测是一个关键的任务，涉及到在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。
若忘即安·2024-01-05 16:28

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

CV技术在很多领域都有广泛的应用，包括图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等。以下是CV技术的一些优势和挑战的例子：优势：高效快速：CV技术可以在短时间内处理大量的视觉数据，从而提高工作效率。
荆赫同艺·2024-01-05 13:41

How to Bridge the Gap between Modalities: A Comprehensive Survey on Multi-modal Large Language Model

如何弥合模态之间的差距——多模态大语言模型综述摘要1引言2概述3多模态转换器4多模态感知器5工具辅助6数据驱动MLLMs7未来方向和挑战8结论摘要本文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs），
UnknownBody·2024-01-05 13:04
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