目标检测综述

【深度学习目标检测】八、基于yolov5的抽烟识别（python，深度学习）

YOLOv5是目标检测领域一种非常优秀的模型，其具有以下几个优势：1.高精度：YOLOv5相比于其前身YOLOv4，在目标检测精度上有了显著的提升。
justld·2023-12-18 09:32

【深度学习目标检测】九、基于yolov5的安全帽识别（python，目标检测）

YOLOv5是目标检测领域一种非常优秀的模型，其具有以下几个优势：1.高精度：YOLOv5相比于其前身YOLOv4，在目标检测精度上有了显著的提升。
justld·2023-12-18 09:57

2022-4-24晚间日记

是总结也是综述，是提炼精华也是升华。健康·饮食·锻炼继续科学减脂，不过晚
嘚瑟小仙女·2023-12-18 08:30

“钱”“销”“案”——20220827-1002月检视

综述：突然解封，国庆大假前三天回到律所上班，30天的空档期加上最后3天的工作忙碌，有点狗尾续貂的感觉。“钱”不得不承认，我是个爱花钱的鸟。
阳子198866·2023-12-18 04:35

微软提出Control-GPT：用GPT-4实现可控文本到图像生成！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【目标检测和Transformer】交流群转载自：机器之心|编辑：小舟、梓文扩散模型虽好，但如何保证生成的图像准确高质量？
Amusi（CVer）·2023-12-18 02:04

在你看不见的地方-快要记不住日期

前面几天因为要写课程作业-一篇文献综述，压力有点大，偏头疼一直在犯，感觉自己写不出来，也可能是写得出来但是如果写好就太难了。
五月金牛·2023-12-18 02:33

芝麻杂草目标检测数据集VOC+YOLO格式近1300张

今天，要介绍的就是芝麻杂草目标检测数据集：数据集名称：芝麻
小楼先森·2023-12-18 02:01

YoloV8 架构与基于 YoloV8 的区域拖动的奶牛计数器

如今，任务分类、目标检测、分割和关键点检测是主要的实时计算机视觉应用。那么，大家认为它是如何发展起来的呢？首先，我们将简要讨论计算机视觉的主要问题。
小北的北·2023-12-18 02:58

自动驾驶学习笔记（十七）——视觉感知

#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门文章目录前言分类目标检测语义分割实例分割全景分割总结前言见
Mr.Cssust·2023-12-17 23:42

经典目标检测YOLO系列(一)引言_目标检测架构

经典目标检测YOLO系列(一)引言_目标检测架构一个常见的目标检测网络，其本身往往可以分为一下三大块：Backbonenetwork，即主干网络，是目标检测网络最为核心的部分，backbone选择的好坏
undo_try·2023-12-17 21:01

大型语言模型的幻觉研究｜减轻及避免大模型LLM幻觉（二）

“本文及上一篇综述了最近关于语言模型中幻觉问题的研究进展，主要集中在ChatGPT发布后的研究。文章讨论了如何评估、追踪和消除幻觉，并探讨了现有挑战和未来方向。
技术人生黄勇·2023-12-17 19:23

联邦学习在视觉领域的应用，揭秘AI人工智能创新应用奖获奖案例

本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用，对分散在各地的摄像头数据，通过联邦学习，构建一个联邦分布式的训练网络，使摄像头数据不需要上传，就可以协同训练目标检测模型，这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露
博文视点·2023-12-17 19:22

联邦学习在视觉领域的应用，揭秘2020年AAAI人工智能创新应用奖获奖案例！

本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用，对分散在各地的摄像头数据，通过联邦学习，构建一个联邦分布式的训练网络，使摄像头数据不需要上传，就可以协同训练目标检测模型，这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露
文文学霸·2023-12-17 19:52

综述 | 揭秘高效大型语言模型：技术、方法与应用展望

深度学习自然语言处理原创作者：Xnhyacinth近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展，如GPT-series(GPT-3,GPT-4)、Google-series(Gemini,PaLM),Meta-series(LLAMA1&2),BLOOM,GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而，随着模型规模的不断增大和参数数量的剧增，这些模型的成功往往伴随着巨大的计算
zenRRan·2023-12-17 19:52

ubuntu20.04里面安装目标检测数据标注软件labelImg的详细过程

1.在github克隆仓库到本地地址：https://github.com/Ruolingdeng/labelImg.git或者百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1p-478j5WOTN0TKmv3qh-YQ?pwd=l8bj提取码：l8bj2、进入到labelimg的文件夹，安装pyqt相关依赖包cdlabelImg然后接着是新开辟了一个conda环境进行安装的，
花花王·2023-12-17 18:25

Cell Systems | 深度学习开启蛋白质设计新时代

今天为大家介绍的是来自BrunoCorreia团队的一篇综述。深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。
DrugAI·2023-12-17 18:11

Paper Reading: (ACRST) 基于自适应类再平衡自训练的半监督目标检测

：《Semi-SupervisedObjectDetectionwithAdaptiveClass-RebalancingSelf-Training》，AAAI’22，基于自适应类再平衡自训练的半监督目标检测日期
热水过敏·2023-12-17 17:38

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

在COCO2017和VisDrone-DET2021上进行目标检测实验，并进行了比较实验。结果表明，提出的AKConv方法在目标检测方面具有更好的性能。在目标检测方面，本文提出的AKConv方法相比
静静AI学堂·2023-12-17 16:03

检测头篇 | RT-DETR 添加 小目标检测头 (P2，P3，P4，P5)

往期推荐百度RT-DETR算法原理解析|超越YOLO的目标检测新高度？
迪菲赫尔曼·2023-12-17 15:59

2021-06-28

摘要：建模长距离依赖关系对于复杂场景理解任务（如语义分割和目标检测）至关重要。尽管CNNs在许多计算机视觉任务中表现出色，但由于CNNs通常由局部核层组成，因此在捕捉长程结构化关系方面仍然受到限制。
Valar_Morghulis·2023-12-17 15:48

[Java][方法引用]综述以及静态/成员中的其他与本类方法讲解

方法引用的知识层次的构建：1.引用静态方法2.引用成员方法2.1引用的成员方法2.2引用的成员方法2.3引用的成员方法3.引用构造方法4.其他的调用方式4.1使用引用4.2引用的importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.function.Function;publicclassMain{publics
ASTHENIA·2023-12-17 14:51

SQL SERVER性能优化综述 - TravyLee的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQLSERVER数据库性能优化相关的注意事项，在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或者过时(可能对SQLSERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而
weixin_33778778·2023-12-17 14:30

SQLite的SQL语法

这篇文档只是对SQLite实现的SQL语法的综述，有所忽略。想要得到更详细的信息，参考源代码和语法文件“parse.y”
embededvc·2023-12-17 14:28

[数据集][目标检测]道路坑洞目标检测数据集VOC+YOLO格式665张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：665标注数量(xml文件个数)：665标注数量(txt文件个数)：665标注类别数：1标注类别名称:["pothole"]每个类别标注的框数：pothole框数=1740总框数：1740使用标注工具：labelImg标
FL1623863129·2023-12-17 14:57

[数据集][目标检测]电风扇目标检测数据集VOC+YOLO格式364张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：364标注数量(xml文件个数)：364标注数量(txt文件个数)：364标注类别数：1标注类别名称:["fan"]每个类别标注的框数：fan框数=592总框数：592使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画
FL1623863129·2023-12-17 14:57

Text2SQL学习整理（一） 综述

数据库由一张或多张表格构成，表格之间的关系通过共同的列（外键）关联，人们使用数据库来方便的记录和存储信息。SQL是广泛应用的关系型数据库查询语言，但是对于普通用户而言，编写SQL语句有一定的难度。Text2SQL是近年来NLP领域一个比较热门的研究方向，该任务历史悠久，应用和落地性很强。该任务是在已知数据库的表名、列名其从属关系（这些统称为数据库的Schema）的前提下，将人类的自然语言问句（Qu
Q同学的nlp笔记·2023-12-17 14:26

[数据集][目标检测]芝麻杂草目标检测数据集VOC+YOLO格式1300张2类别

数据集格式：PascalVOC格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1300标注数量(xml文件个数)：1300标注数量(txt文件个数)：1300标注类别数：2标注类别名称:["weed","crop"]每个类别标注的框数：crop框数=1212weed框数=860总框数：2072使用标注工具：la
FL1623863129·2023-12-17 14:25

JVM综述

image关键词：java字节码、java类加载机制、jvm内存模型、jvm垃圾回收机制ZERO持续更新请关注：https://zorkelvll.cn/blogs/zorkelvll/articles/2018/11/18/1542542925949一、JVM所谓**JVM**，即**一种**对操作系统和硬件平台进行抽象的**软件**，可以**执行java二进制字节码**的程序，**通过将**每
zorkelvll·2023-12-17 13:55

基于Hadoop的电商数据分析系统设计与实现

DesignandImplementationofE-commerceDataAnalysisSystembasedonHadoop目录目录2摘要3关键词3第一章绪论41.1研究背景41.2研究目的与意义51.3现有研究综述
wusp1994·2023-12-17 13:40

目标检测检测精度

在一个数据集检测中，会产生四类检测结果：TP、TN、FP、FN：T——true表示正确F——false表示错误P——positive表示积极的，看成正例N——negative表示消极的，看成负例我的理解：后面为预测结果，前面是预测结果的正确性。如：TP——预测为P（正例）,预测对了，本来是正样本，检测为正样本（真阳性）。TN——预测为N（负例）,预测对了，本来是负样本，检测为负样本（真阴性）。FP
搬砖的打工人!!!·2023-12-17 12:15

「上海论文网」硕士毕业生文献综述万能模板

文献综述是研究者为研究某一领域/专业的问题而进行搜集整理相关信息资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。文献综述写作格式和一般论文的格式还有一些区别。
MBA论文肖博士·2023-12-17 09:47

遥感论文 | Scientific Reports | 一种显著提升遥感影像小目标检测的网络！

论文题目：MwdpNet:towardsimprovingtherecognitionaccuracyoftinytargetsinhigh-resolutionremotesensingimage论文网址：https://www.nature.com/articles/s41598-023-41021-8摘要提出MwdpNet，以提高对高分辨率遥感（HRS）图像中微小目标的识别准确性。提出了一种
开着奔驰种地·2023-12-17 06:50

【halcon深度学习】目标检测的数据准备过程中的一个库函数determine_dl_model_detection_param

determine_dl_model_detection_param“determine_dl_model_detection_param”直译为“确定深度学习模型检测参数”。这个过程会自动针对给定数据集估算模型的某些高级参数，强烈建议使用这一过程来优化训练和推断性能。过程签名determine_dl_model_detection_param(::DLDataset,ImageWidthTarg
code bean·2023-12-17 06:08

Python学习笔记第七十三天（OpenCV简介）

它包含了众多的计算机视觉算法和函数，广泛应用于图像处理、目标检测、特征提取、图像识别等领域。OpenCV的背景和意义计算机视觉
北岛末巷·2023-12-17 06:37

YOLO v8 目标检测识别翻栏

一、行人翻栏识别背景介绍1.1跨越围栏是人类活动中一个普遍但需要引起警惕的行为。它不仅可能导致各种意外事故，甚至可能对个人的生命安全构成威胁。在交通领域，跨越围栏可能导致严重的交通事故，造成人员伤亡。在公共场所，如公园、广场等，跨越围栏可能破坏公共设施，给他人带来不便。此外，在某些特定场所，如军事禁区或危险区域，跨越围栏可能触犯法律，甚至构成犯罪行为。为了降低这种危害，我们需要在多个层面进行防范和
小楼先森·2023-12-17 05:28

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】机器视觉（基础篇）（十三）

目录前言几个高频面试题目人工智能，机器学习，计算机视觉之间的关系知识储备计算机视觉、计算机图像学、图像处理基础知识光学棱镜
格图素书·2023-12-17 04:03

SSD目标检测复现

复现SSD网络时的错误一、关于数据集SSD数据集可以使用coco和voc,本次复现使用VOC2017数据集。修改代码部分：修改成自己的数据集路径。因为数据集只用了VOC2007，需要修改2012的地方写成2007:dataset_name以及image_set.train.py中关于数据集:只用voc2007数据集，代码默认先使用coco数据集，将coco部分注释掉。以上为tran.py文件中de
小星星Megerz·2023-12-17 04:29

opencv+C++实现SSD目标检测

1.环境搭建安装tensorflow或keras环境，直接pip或者conda即可。安装pillow、Jupyter、matplotlib、lxml，打开cmd或者anacondaprompt输入以下命令，并安装成功。pipinstallpillowpipinstalljupyterpipinstallmatplotlibpipinstalllxml下载tensorflow的model模块地址如下
Jokers-Y·2023-12-17 04:26

目标检测锚框

目标检测锚框最开始呢，我们需要先介绍一下框，先学会一下怎么画框导入所需要的包fromPILimportImageimportd2lzh_pytorchasd2limportnumpyasnpimportmathimporttorch
平平平安喔·2023-12-17 04:53

SSD目标检测

SSD目标检测本次所使用的数据集是香蕉数据集，当然是参考https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/ssd.html动手学深度学习这本书的首先是香蕉数据集的读取，
平平平安喔·2023-12-17 04:19

学习

例如，我现在正在写论文报告，写文章，内心实际上很不想写，但是我要分解，今天写综述中的***，下午写综述中的***，明天写正文该公式的**部分，后天写***部分。
一天到晚吟唱的鱼·2023-12-17 02:11

基于深度学习YoloV7机动车乱停乱放违章检测系统

文章目录一项目简介系统概述系统工作原理主要组成部分技术实现优势和特点应用场景和前景二、功能三、系统四.总结一项目简介  深度学习在机动车乱停乱放违章检测系统中的应用是一个非常有挑战性的问题，而YoloV7是一种流行的深度学习模型，它在目标检测任务中表现出了出色的性能
雅致教育·2023-12-17 01:05

PXI总线测试模块-6935B 微波本振源

6935B微波本振源PXI总线测试模块650MHz~10GHz01产品综述6935B微波本振源采用3U2槽PXIe结构形式，具有频率范围宽、相位噪声低、频率分辨力高、体积小等优点。
XLTYQYB·2023-12-17 00:33

【TI毫米波雷达入门-10】TI毫米波速度检测思路

知识回顾FMCWchirp雷达收发流程中频信号傅里叶变换多目标检测距离分辨率最大距离公式总结FMCW数据处理流程示例两个维度看图表从range维度，水平方向上，反映每个chirp发出的FMCW被接收天线检测到
王者时代·2023-12-16 23:26

【Datawhale 大模型基础】第六章 大模型的模型架构（中文版）

这篇博客基于Datawhale学习文件和一个写的很好的综述。6.1典型架构Transformer架构已成为创建各种LLMs的主导框架，使得语言模型的参数规模能够扩展到数百亿甚
皓哥好运来·2023-12-16 23:51

halcon视觉缺陷检测常用的6种方法

一、缺陷检测综述缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。
机器视觉—ing·2023-12-16 22:02

记录2022-11-27

上周计划：①练字3天；②做运动，5天；③背单词5天；④看综述，寻找开题方向；⑤刷算法；⑥复习基础知识100集起步。
果果圆·2023-12-16 22:32

浒苔文献综述

黄海****绿潮****的****综述摘要：总结了黄海绿潮爆发的主要原因，并针对我国南黄海绿潮的防止及应用提出一些建议。
干饭人_ocean·2023-12-16 22:09

Linux 的性能调优的思路

01性能问题综述系统的性能是指操作系
测试界的世清·2023-12-16 21:39

Fuzz进阶教学——基于机器学习的模糊测试相关工作

【参考文献】[1]王鹃,张冲,龚家新等.基于机器学习的模糊测试研究综述[J].信息网络安全,2023,23(08):1-16.目录一、机器学习在测试用例生成中的应用1、文件解析软件的测试用例生成2、网络协议的测试用例生成
恣睢s·2023-12-16 19:53
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