目标检测论文解读第13页

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤3.环境配置二、目标检测

是Dream呀·2024-01-16 12:00

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。

tabel_a·2024-01-16 10:14

【2024 目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的 3D 目标检测中心点定位的对模型精度影响

【2024目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的3D目标检测中心点定位的对模型精度影响摘要：观察：方法：Instance-AwareVoting：CascadePositiveAssignment

BIT可达鸭·2024-01-16 08:55

高光谱分类论文解读分享之HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类（经典回顾）

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,GopalKrishna,ShivRamDubey,Member,IEEE,andBi

曦曦逆风·2024-01-16 08:28

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

自学答疑使用，持续更新…在目标检测任务中，通常将整个数据集划分为训练集（trainingset）、验证集（validationset）和测试集（testset）。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。

初初初夏_·2024-01-16 06:36

目标检测中的数据增强

整个代码参考：bubbliiiing/object-detection-augmentation。random_data.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawdefrand(a=0,b=1):returnnp.random.rand()*(b-a)+adefget_random_data(annotation_line,inp

一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

目标检测-One Stage-YOLOv8

正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac总结前言终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5中已经提到ultralytics团队集成了先进的YOLO系列目标检测最佳实践

学海一叶·2024-01-16 06:34

[数据集][目标检测]茶叶病害数据集VOC+YOLO格式883张8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)：883标注数量(xml文件个数)：883标注数量(txt文件个数)：883标注类别数：8标注类别名称:["algalleaf","Anthracnose","birdeyespot","brownblight","gra

FL1623863129·2024-01-16 06:29

Shape-IoU——综合考量边框形状与尺度的度量

今天看到一篇文章主要是提出了一种更有效的IOU度量方法，论文地址在这里，如下所示：摘要边界盒回归损失作为检测器定位分支的重要组成部分，在目标检测任务中起着重要作用。

Together_CZ·2024-01-16 04:11

MHFormer 论文解读

目录Multi-HypothesisTransformer结果Introduction&Relatedwork多假设为什么作者提出这个模型？3.Multi-HypothesisTransformer3.1Preliminary3.2MultiHypothesisGeneration3.3TemporalEmbedding3.4.SelfHypothesisRefinement3.5.CrossHy

AI视觉网奇·2024-01-16 03:59

YOLOv5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

Snu77·2024-01-16 00:48

目标检测数据集 - 人脸检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

公共场所监控场景下行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式

极智视界·2024-01-15 23:54

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇：基于目标检测方案的探索多类别电表读数识别方案详解项目背景我国电力行业发展迅速

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

论文解读--High Fidelity Physic Simulation of a 512-Channel 4D-Radar Sensor for Automotive Applications

汽车雷达512通道4D雷达传感器的高准确度物理仿真摘要雷达已成为当今车辆中部署的许多主动安全和舒适相关高级驾驶辅助系统(ADAS)的核心传感技术。利用雷达技术，自车可以同时探测多个目标的距离和速度。采用多输入多输出(MIMO)阵列，还可以在方位角和仰角上检测目标的到达角。4D汽车雷达传感器可以确定交通场景中目标的距离、速度、方位角和俯仰角。目前，交通场景雷达回波主要是通过测量获得的。虽然测量是有价

奔袭的算法工程师·2024-01-15 18:40

论文解读--Wheel extraction based on micro doppler distribution using high-resolution radar

基于高分辨率雷达微多普勒分布的车轮提取摘要随着先进驾驶辅助系统(ADAS)在城市场景中的出现，对汽车、卡车或摩托车等轮式车辆进行快速可靠的分类和运动估计至关重要。车轮的速度不同于车辆的底盘速度的事实被利用。第一次，基于多普勒分布的全自动方法提取了车轮的确切位置。计算归一化多普勒矩，描述基于车轮多普勒分布的每个反射的多普勒特征。具有高值的位置显示轮子的位置。除了分类之外，还可以估计车辆的方向，从而估

奔袭的算法工程师·2024-01-15 18:40

面向自动驾驶领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战

任务的提出是认为此前的3D目标检测所检测出的3D目标框，不足以描述一般物体（数据集中没有的物体），在此任务中，则把物体切分成体素进行表达，要求网络可以在3D体素空间中，预测每个体素的类别，可以

3DCV·2024-01-15 17:15

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象

FL1623863129·2024-01-15 16:24

[易语言]使用易语言部署yolov5-7.0的图像分类模型

GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite【算法介绍】YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法

FL1623863129·2024-01-15 16:30

目标检测数据集 - 行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

公共场所监控场景下行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见目标检测数据集格式

极智视界·2024-01-15 15:48

目标检测脚本之mmpose json转yolo txt格式

目标检测脚本之mmposejson转yolotxt格式一、需求分析在使用yolopose及yolov8-pose网络进行人体姿态检测任务时，有时需要标注一些特定场景的中的人型目标数据，用来扩充训练集，提升自己训练模型的效果

夏代有工的玉·2024-01-15 15:37

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署，部署工程难度小、模型推理速度快

之前写过两次yolov8目标检测部署，后续继续思考，针对部署还有优化空间，本示例的部署方式优化了部署难度，加快了模型推理速度（略微增加了后处理的时耗）。特别说明：如有侵权告知删除，谢谢。

山水无移·2024-01-15 15:19

【AI框架】MMDetection3D 使用指南

MMDetection3D是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱,下一代面向3D检测的平台对安装MMDetection3D有问题的同学可以看：【星光02】MMDetection3D目标检测框架的Docker

白拾Official·2024-01-15 14:29

mmdet tools 使用指南

MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。主分支代码目前支持PyTorch1.8及其以上的版本。

小张Tt·2024-01-15 14:28

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 4：手把手带你运行 train.py 文件，史上最全的问题解决记录

项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch

作者正在煮茶·2024-01-15 12:16

【土堆】目标检测 YOLOv5 开源项目入门实战 1（最详尽版）—— 关于 detect.py 参数讲解与 lux ( annie ) & ffmpeg 安装

前言这是我根据B站土堆的目标检测YOLOv5开源代码项目调试与讲解实战整理撰写的第一篇文章，具体介绍了YOLOv5项目中detect.py文件的参数，同时也大致讲解了lux(annie)下载神器的安装过程

作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击(Adversarial Attack)

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展

盼小辉丶·2024-01-15 10:53

生成式预训练语言模型能否视作闭卷问答的知识库？

©原创作者|朱林论文解读：CanGenerativePre-trainedLanguageModelsServeasKnowledgeBasesforClosed-bookQA?

NLP论文解读·2024-01-15 08:45

在自定义数据集上训练 YOLOv8 进行目标检测

这是目标检测中令人惊叹的AI模型之一。在这种情况下，您无需克隆存储库、设置要求并配置模型，就像在YOLOv5及其之前的版本中所做的那样。在YOLOv8中，不需要执行这些手动任务。

小北的北·2024-01-15 08:12

ROS OpenCV ROI

ROI的选择通常基于应用需求，例如目标检测、特征提取、内容增强等。ROI，是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域。

K-Liberty·2024-01-15 08:32

MS-DETR论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、MS-DETR模型方法1、模型整体结构解读2、模型改善结构解读3、一对多监督原理五、实验结果1、实验比较2、论文链接总结前言今天，偶然看到MS-DETR论文，以为又有什么高逼格论文诞生了。于是，我想查看一番，改论文讨论原始DETR中使用一对一监督的传统训练过程缺乏对对象检测候选者的直接监督。本文旨在通过混合一对一监督和一对多监督来明确监督候选生成过程，从而提

tangjunjun-owen·2024-01-15 06:39

EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、模型方法五、论文链接总结前言最近，我一直在搞多模态大模型相关工作，也深知CLIP结构重要性，而EVA-CLIP论文是在CLIP模型基础上进行了一系列trick，实现优越CLIP模型的方法，恰巧该EVA-CLIP也被CogVLM模型作为图像特征提取。为此，我将在本博客对EVA-CLIP论文进行解读。一、摘要对比图形文本预训练模型，简称CLIP，因其在多个场景潜

tangjunjun-owen·2024-01-15 06:39

论文解读：《开发和验证深度学习系统对黄斑裂孔的病因进行分类并预测解剖结果》

论文解读：《Developmentandvalidationofadeeplearningsystemtoclassifyaetiologyandpredictanatomicaloutcomesofmacularhole

风灬陌·2024-01-15 04:16

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy;RanjanMondal;MercedesE.Paoletti;JuanM.Haut;AntonioPlaza关键词Classification,co

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

自动化：CV技术可以在没有人工干预的情况下完成很多复杂的视觉任务，例如目标检测、图像分类和人脸识别等。可扩展性：CV技术可以迅速处理大规模图像和视频数据集，适用于需要快速处理大量数据的应用领域，如

酷爱码·2024-01-15 04:28

论文解读--High Fidelity Physics Simulation of 128 Channel MIMO Sensor for 77GHz Automotive Radar

77GHz汽车雷达128通道MIMO传感器的高准确度物理仿真摘要汽车雷达是先进驾驶辅助系统(ADAS)和全自动驾驶汽车的使能技术之一。在复杂的城市环境中导航的自动驾驶汽车，除了需要以相当高的分辨率确定目标的距离和速度外，还需要具有高方位角和高俯仰角分辨率的雷达传感器。尺寸和成本限制限制了可用于实现高分辨率到达方向(DoA)估计的天线的物理数量。多输入/多输出(MIMO)方案使用比单输入/多输出(S

奔袭的算法工程师·2024-01-14 23:29

【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints

CornernetDetectingobjectsaspairedkeypointsECCV2018的论文1.论文摘要提出了CornerNet，这是一种新的目标检测方法，其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点

量子-Alex·2024-01-14 19:24

论文阅读_Fast R-CNN

《FastR-CNN》是2015年发表在cs.CV上的一篇论文，FastR-CNN的全称是FastRegion-basedConvolutionalNetwork快速的基于区域的卷积神经网络，它是针对目标检测方法

xieyan0811·2024-01-14 19:26

yolov5无人机视频检测与计数系统（创新点和代码）

该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。1.引言无人机技术的飞速发展使得无人机的应用场景越来越广泛，如环

阿利同学·2024-01-14 16:35

NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（下）

©原创作者|苏菲论文题目：Prompt-freeandEfficientLanguageModelFine-Tuning论文作者：RabeehKarimiMahabadi论文地址：https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g02PERFECT：无需Patterns和Verbalizer的微调模型这个模型主要包含三个部分：1）无需pattern的任务描述，使用了一

NLP论文解读·2024-01-14 15:40

2021-12-4晚间日记

当然，现在也没用，想的事完成好自己本职工作外，再多学学目标检测，

是公主啊·2024-01-14 13:51

【论文解读】SiamMAE：用于从视频中学习视觉对应关系的 MAE 简单扩展

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://siam-mae-video.github.io/resources/paper.pdf项目主页：https://siam-mae-video.github.io/1.背景时间是视觉学习背景下的一个特殊维度，它提供了一种结构，在该结构中，可以感知顺序事件、学习因果关系、跟踪物体在空间中的移动，以及预测未来事件。所有这些功能的核心是随着时间的推

深度之眼·2024-01-14 11:03

雷达信号处理——恒虚警检测（CFAR）

雷达目标检测首先要搞清楚什么是检测，检测就是判断有无。雷达在探测的时候，会出现很多峰值，这些峰值有可能是目标、噪声和干扰，那么就需要进行一种判决，来决定它是否属于目标。

nwsuaf_huasir·2024-01-14 11:40

小目标检测模型设计的一点思考

AI-TODTinyPersonDateset小目标自身的纹理显著度有强弱区别，但是总体来说纹理特征都较弱，很多时候需要借助一定的图像上下文来帮助确认随着上下文信息增加，可以逐步判断为人脸2.小目标分类3.从感受野切入，思考小目标检测

liiiiiiiiiiiiike·2024-01-14 10:08

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。

风筝超冷·2024-01-14 08:24

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

文章目录背景知识补充CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork)：视觉Transformer的自监督学习StableDiffusion：从文本描述中生成详细的图像Open-setDetector开集检测器一、GroundingDINO的创新点二、Ground

丁希希哇·2024-01-14 07:59

[DL]深度学习_Feature Pyramid Network

结构详解目录一、概念介绍二、结构详解1、对比试验2、特征图融合3、结构详解4、不同尺度预测5、Proposal映射到预测特征层一、概念介绍FeaturePyramidNetwork(FPN)是一种用于目标检测和语义分割的神经网络架构

IAz-·2024-01-14 05:46

FasterNet（CVPR 2023）论文解读

paper：Run,Don'tWalk:ChasingHigherFLOPSforFasterNeuralNetworksofficialimplementation：https://github.com/jierunchen/fasternet存在的问题为了设计轻量、速度快的网络，许多工作都专注于减少floating-pointoperations(FLOPs)。但FLOPs的减少并不一定意味着

00000cj·2024-01-14 05:36

AI监控技术与应用案例

1.目标检测技术目标检测技术是AI监控中的关键环节，其目的是在视频流中自动识别和跟踪目标。这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。

捷利迅分享·2024-01-14 02:17

【深度学习目标检测】十六、基于深度学习的麦穗头系统-含GUI和源码（python，yolov8）

全球麦穗检测是植物表型分析领域的一个挑战，主要目标是检测图像中的小麦麦穗。这种检测在农业领域具有重要意义，可以帮助农民评估作物的健康状况和成熟度。然而，由于小麦麦穗在视觉上具有挑战性，准确检测它们是一项艰巨的任务。全球麦穗检测的挑战在于准确识别不同品种、不同生长环境、不同光照条件、不同拍摄角度下的麦穗。由于小麦麦穗经常重叠、颜色和外观变化多样，这使得检测更具挑战性。为了解决这些问题，研究者们采用机

justld·2024-01-14 00:07

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