目标检测综述第5页

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

它在目标检测、机器人视觉、增强现实（AR）和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法，DirectPose试图简化复杂的处理流程，采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。

青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

25/2/18 ＜算法笔记＞ ByteTrack

它属于目标跟踪领域中基于检测的类别（trackingbydetection），核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果，通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。

青椒大仙KI11·2025-02-21 04:40

集成测试总结文档

2.集成测试的核心目标检测模块/组件间的接口错误（如参数传递错误、数据格式不一致）。验证集成后的功能是否符合系统设计预期。确保全局数据结构在跨模块使用时的一致性。发现资源冲突

脚本之家·2025-02-20 23:33

基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是

步入烟尘·2025-02-20 19:34

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。

金外飞176·2025-02-20 18:58

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

图像识别与应用

CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测

要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测，我们可以按以下步骤进行：整体思路数据读取：分别读取RGB图像和事件相机数据。

go5463158465·2025-02-19 23:34

详解多模态（红外-可见光图像）目标检测模型SuperYOLO源码，真正搞清代码逻辑！

弗兰随风小欢·2025-02-19 16:19

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框

IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法2.3视觉情感分析2.4音频情感分析2.5多模态情感分析2.5.1图文方法2.5.2视听方法2.5.3音频-图像-文本方法3.情感分析的挑战3.1讥讽检测3.2模

next_travel·2025-02-19 07:32

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型

林聪木·2025-02-19 05:13

LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora

文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述

AI大模型-大飞·2025-02-19 02:17

CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：目标检测，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-02-18 19:01

HarmonyOS Next智能安防系统中的模型轻量化实战

一、智能安防系统需求与模型轻量化方案设计（一）功能需求分析目标检测需求在智能安防系统中，目标检测是核心功能之一。它需要

·2025-02-18 17:07

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

方世恩·2025-02-18 15:41

【目标检测】多模态航空目标检测：A SIMPLE AERIAL DETECTION BASELINE OF MULTIMODAL LANGUAGE MODELS

接着，提出一种评估方法，确保多模态语言模型与传统目标检测模型之间能够进行公平比较。通过微

慕容紫英问情·2025-02-18 12:46

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T

FL1623863129·2025-02-17 23:55

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解

·2025-02-17 20:28

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声

尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。

L_serein·2025-02-17 13:46

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

农业机器人综述：技术现状、应用场景及未来展望

农业机器人综述：技术现状、应用场景及未来展望引言一、农业机器人的技术现状1.感知模块2.导航与定位模块3.控制与执行模块4.通信与数据传输模块5.决策与人工智能模块6.电源管理与能源模块二、农业机器人的应用场景

橙蜂智能·2025-02-16 17:14

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，

程序员杨弋·2025-02-16 11:24

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction

XD742971636·2025-02-15 09:07

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-14 22:31

边缘计算网关平台发展现状综述

边缘计算网关平台发展现状综述一、边缘计算简介随着边缘端侧设备的计算与存储能力的逐渐提升以及端侧设备通信与交互能力的进一步开放，边缘计算正在逐步兴起，各个厂家正在逐渐推出自家的边缘计算相关软硬件产品。

嫌疑人X的解忧杂货店·2025-02-14 20:23

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

计算机视觉核心任务

2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾

飞瀑·2025-02-14 04:53

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

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