目标检测综述第53页

RT-DETR算法改进：最新Inner-IoU损失函数，辅助边界框回归的IoU损失，提升RT-DETR检测器精度

芒果汁没有芒果·2023-11-16 02:34

YOLOv8火灾和烟雾检测

其中一个系统是YOLOv8，这是一种最先进的目标检测模型，可以训练用于检测火灾和烟雾的自定义数据集。本文将引导你进入这个项目。

小北的北·2023-11-16 01:13

目标检测应用场景—数据集【NO.17】道路交通检测数据集

写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友可私信我，我这边可以辅导毕设、课程设计等。话不多说直接上图：图像数据集样本图如下所示，分为3个类别0:mandatory，

人工智能算法研究院·2023-11-16 01:41

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.77】引入百度最新提出RT-DETR模型中AIFI模块

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。

人工智能算法研究院·2023-11-16 01:37

【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi

【实现自己输入图片/笔记本摄像头的目标检测】1.输入自己的图片2

Akaxi-1·2023-11-16 00:40

(JMLR-2019)NAS综述鼻祖-神经架构搜索：一项调查

神经架构搜索：一项调查paper题目：NeuralArchitectureSearch:ASurveypaper是博世人工智能中心发表在JMLR2019的工作paper链接：地址Abstract过去几年，深度学习在图像识别、语音识别和机器翻译等各种任务上取得了显着进步。这一进展的一个关键方面是新颖的神经架构。目前使用的架构大多是由人类专家手动开发的，这是一个耗时且容易出错的过程。正因为如此，人们对

顾道长生'·2023-11-15 23:58

J.Kuchiki·2023-11-15 22:09

OpenCV的应用——快递二维码识别

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可用于实现图像识别、目标检测、图像分割等功能。

非著名程序员阿强·2023-11-15 21:23

大型语言模型与知识图谱融合方法概述

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

池佳齐·2023-11-15 21:45

Dual-awareness Attention for Few-Shot Object Detection

Dual-awarenessAttentionforFew-ShotObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/2102.12152.pdfIntroduction现有的少样本目标检测存在的问题

没拖拉机的斯基·2023-11-15 18:54

2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）...

点击蓝字关注我们computerVision计算机视觉研究院●关注我们，回复：最佳检测●获取源码和数据集下载链接1概要传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的

计算机视觉研究院·2023-11-15 18:50

带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。

计算机视觉研究院·2023-11-15 18:50

FSOD论文阅读 - 基于卷积和注意力机制的小样本目标检测

来源:知网标题:基于卷积和注意力机制的小样本目标检测作者:郭永红，牛海涛，史超，郭铖郭永红，牛海涛，史超，郭铖．基于卷积和注意力机制的小样本目标检测[J/OL]．兵工学报.https://link.cnki.net

NXU、辉·2023-11-15 18:18

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法

小艳加油·2023-11-15 17:41

【注意力机制综述】基础原理、变种和最近研究

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自|知乎作者丨李新春来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/106662375仅作学术交流，如有侵权，请联系删文Attention机制是深度学习里面的一个非常重要且有效的技巧，本文将会简单介绍Attention的基础原理，重点介绍Attention的变种和最近研究。以下是文章的目录结构：Attentio

小白学视觉·2023-11-15 17:04

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

目录第一章注意力（Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

python 属性方法调用_Python实例属性控制的四种方法综述,手段,总结

Python作为动态语言，其一大特性就是对其属性(变量)的动态控制。而这种控制主要表现在set(赋值)、get(访问)、delete(删除)这三方面。在学习Python过程中，也涉及到了大量相关的方法，比如@.setter、__setarri__、__set__等等一系列容易混淆的概念，今特作整理，以享。tip：Python本身内容庞杂，所以这里除了描述符，基本上只涉及到实例属性的控制，类属性、父

关然·2023-11-15 14:00

毫米波雷达模块的目标检测与跟踪

毫米波雷达技术在目标检测与跟踪方面具有独特的优势，其高精度、不受光照影响等特点使其在汽车、军事、工业等领域广泛应用。本文深入探讨毫米波雷达模块在目标检测与跟踪方面的研究现状、关键技术以及未来发展方向。

MinewSemi创新微·2023-11-15 13:41

记录yolov5目标检测算法学习（主要模块学习之sppf模块）23/10/19

上两篇讲完了conv和c3模块，本篇来介绍一下sppf模块spp和sppfspp的全称是SpatialPyramidPooling，意思是空间金字塔池化，是一种用于图像识别和目标检测的技术，其作用是在不同尺度下对图像进行特征提取和编码

晴友读钟·2023-11-15 12:38

mmdetection安装与训练

一、什么是mmdetection商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN

不减到100斤不吃锅包肉·2023-11-15 11:19

将txt文件转为yolo格式的xml文件

需要将txt文件转化为yolo格式的xml文件，就是可以在labelImg中看见目标检测框的那种xml文件。代码如下#.txt-->.xml#!

无人机怎么飞·2023-11-15 06:29

论文浅尝 | 大语言模型综述

笔记整理：刘康为、方润楠，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2303.18223一、介绍在当前机遇和挑战的背景下，对大语言模型的研究和开发需要更多的关注。为了让读者对大语言模型有一个基本的了解，本调查从四个主要方面对大语言模型进行了文献回顾。首先是预训练方面，调查详细探讨了如何进行有效的预训练，以培养出具备强大能力的大型语言模型。其次是适应性调优

开放知识图谱·2023-11-15 06:16

技术动态 | 知识相结合的提示学习研究综述

开放知识图谱·2023-11-15 06:16

IT项目管理：项目前期研究报告

IT项目管理：项目前期研究报告一、背景综述二、市场调研1.系统化梳理2.竞品分析2.1概览2.2背景2.3需求分析2.4产品结构2.5产品设计三、产品规划1.现状问题2.产品设计2.1产品定位2.2产品价值

Jessicazzw·2023-11-15 06:41

百度飞浆目标检测

文章目录配环境安装paddledetection（创建项目时，已经安装了paddlepaddle）训练相关概念训练注意config中epoch还是iteration？配环境创建项目时，自动使用PaddlePaddle【自动安装CUDA10.1】和python3.7。安装paddledetection（创建项目时，已经安装了paddlepaddle）#notebook中用!#下载PaddleDete

puspos·2023-11-15 05:22

如何用 Jina 部署深度学习模型

ExecutorHub上有大量预构建的Executor可供选择，包含了各种常见的任务，如文本分类，图像识别、目标检测等。Execut

zenRRan·2023-11-15 04:06

多模态事件图谱

前言事件图谱大家听的比较多了，多模态相信大家也听到不少，尤其是各种多模态模型，如大家对多模态预训练模型感兴趣可以看看笔者之前写过的一篇：多模态预训练模型综述-知乎前言2021年诺贝尔生理学、医学奖揭晓，

weixin_42001089·2023-11-15 04:03

多模态情感分析研究综述论文笔记

这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图论文标题《多模态情感分析研究综述

Daniel_Muei·2023-11-15 04:27

深度学习之基于YoloV5钢材表面缺陷检测系统

YOLOv5（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，其第五个版本在

雅致教育·2023-11-15 02:49

计算机毕业论文指导过程记录表6,毕业论文指导记录表6次

1、毕业论文指导记录表6次论文题目学生姓名学号年级、专业指导教师姓名职称学历所在学院主要指导毕业论文的任务书，指出我的任务书还有以下几点问题：1、主要内容要综述研究的内容和意义。

好想不取名·2023-11-15 01:24

YOLO目标检测——苹果缺陷检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。

YOLO数据集工作室·2023-11-14 23:21

YOLO目标检测——红花数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测

YOLO数据集工作室·2023-11-14 23:50

YOLO目标检测——番茄数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：番茄检测数据集说明：番茄目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(

YOLO数据集工作室·2023-11-14 23:50

YOLO目标检测——苹果数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测

YOLO数据集工作室·2023-11-14 23:42

Nature综述|整合组学分析护航健康，推动精准医学时代的到来！

撰写的关于整合多组学在疾病研究中的应用一文《Integrativeomicsforhealthanddisease》，于2018年2月26日发表在naturereviewsgenetics(Nature系列综述

生信宝典·2023-11-14 22:57

ggThemeAssist｜鼠标调整主题，并返回代码

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析

生信宝典·2023-11-14 22:57

【开源】基于Vue.js的快递管理系统的设计和实现

快递区域3.4快递货架3.5快递档案3.6系统基础模块四、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的快递管理系统，包含项目全部源码、数据库脚本、功能文档、开题报告、文献综述

张燕沨·2023-11-14 22:45

【开源】基于Vue.js的校园失物招领管理系统的设计和实现

公告模块3.5感谢留言模块3.6系统基础模块四、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的校园失物招领管理系统，包含项目全部源码、数据库脚本、功能文档、开题报告、文献综述

张燕沨·2023-11-14 22:11

性能提升30%以上，实时实例分割算法SOLOv2实现产业SOTA

点击左上方蓝字关注我们如何兼顾目标检测和语义分割的能力，并实现大幅性能提升？本文介绍了产业SOTA的实时实例分割算法SOLOv2。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 21:18

halcon 深度学习标注_Halcon deep learning之目标检测笔记（一）

设置基于深度学习的目标检测模型的路径，该模型文件以.hdl结尾。设置样本数据文件夹ExampleDataDir：'detect_pills_data'数据

雪小洁·2023-11-14 19:53

halcon 目标检测代码全文注释

halcon深度学习1.模型训练1.1深度学习的概念（一）、深度学习类型监督学习有标注非监督学习无标注（二）、模型参数超参数人为设定的，网络无法学习的学习率batchsize图像大小（hwc）L2正则化系数动量值学习总轮数网络参数模型自己学习的参数（halcon已经封装好了，直接调用）（三）、数据训练数据用于模型训练，确定模型的权重和偏置这些参数验证数据而验证集用于模型的选择，更具体地来说，验证集

小广向前进·2023-11-14 19:19

深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配，可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用，例如使用卷积神经网络（CNN）进行立体匹配，提高了测距的准确性和稳定性。二、功能环境：Python3.8.5、torch1.8.

雅致教育·2023-11-14 19:59

Ubuntu18.04用Zed结合yolo进行目标检测

配置环境：cuda11.3+cudnn+zedsdk+opencv安装yolov4：下载darknet终端输入如下命令：gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknet.git使用make在Linx编译：在make之前可以在查看Makefile文件如上所示要使用Makefike在yolo中启用zed，只需要启用GPU和ZED_CAMERA，同时为了提高计算速度

努力~自律~开心·2023-11-14 19:31

毕业设计选题 -- 人工智能与大数据专业毕设选题机器学习方向

目录前言毕设选题目标检测与图像分类方向自然语言处理与文本生成方向时间序列分析与预测方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备

Krin_IT·2023-11-14 17:27

智能手机主动安全防护系统设计与实现

DesignandImplementationofanActiveSecurityProtectionSystemforSmartphones目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1研究背景41.2研究目的与意义51.3相关技术综述

wusp1994·2023-11-14 17:22

2023年上半年国内外数据安全领域发展情况综述

2023年上半年，百年变局与世纪疫情交织叠加，网络数据安全攻防态势持续升高，人工智能取得爆炸式突破，世界各国高度关注网络数据安全领域的产业布局和创新发展，国内数据安全产业取得长足发展。通过对国内外数据安全领域发展情况的全面盘点和分析研判，中电科网络安全科技股份有限公司数据安全事业部梳理总结了上半年国内外数据安全领域发展情况，分析预测了下一阶段数据安全产业发展趋势。一、国外数据安全形势上半年，国外网

zgmyth·2023-11-14 15:30

Ansys Lumerical | 光纤布拉格光栅温度传感器的仿真模拟

（联系我们获取文章附件）综述在本示例中要考虑的光纤布拉格光栅（FBG）由具有交替折射率和恒定周期性的纤芯制成。

ueotek·2023-11-14 15:56

Ansys Lumerical | 单行载流子光电探测器仿真方法

综述在本例中，我们将研究混合硅基光电探测器的各项性能。单行载流子（uni-travelingcarrier，UTC）光电探测器（PD）由InP/InGaAs制成，其通过渐变耦合的方式与硅波导相连。

ueotek·2023-11-14 15:25

Ansys Lumerical | 行波马赫曾德尔调制器的仿真设计与优化

下载联系工作人员获取附件综述本案例建立在已有的硅波导建模实例（AnsysLumerical行波Mach-Zehnder调制器仿真分析）的基础上，该示例由反向偏置pn结进行相位调制，由Al共面传输线驱动。

ueotek·2023-11-14 15:55

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