目标检测论文解读

GLIP：引入语言图像预训练以进行目标检测

今天，我们将深入研究一篇在语言图像预训练方面借鉴了CLIP巨大成功的论文，并将其扩展到目标检测任务的论文：GLIP——GroundedLanguage-ImagePre-training（基于语言图像的预训练
小北的北·2024-01-07 07:31

Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别

程序示例精选Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！
荷塘月色2·2024-01-07 07:21

自动驾驶感知-预测-决策-规划-控制学习（3）：感知方向文献阅读笔记

二维图像分割器③轻量化卷积网络提取特征④单模态表达和多模态特征融合的区别⑤基于ROS的多传感器融合感知⑥TensorRT工具2.总结摘要三、绪论解析1.首先分析了车道线检测方面有三类工作2.又分析了三维目标检测研究的三类工作
棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:41

科研学习|论文解读——超准确性反馈：使用眼动追踪来检测阅读过程中的可理解性和兴趣

摘要：了解用户想要什么信息是信息科学和技术面临的最大挑战。隐式反馈是解决这一挑战的关键，因为它允许信息系统了解用户的需求和偏好。然而，可用的反馈往往是有限的，而且其解释也很困难。为了应对这一挑战，我们提出了一项用户研究，探索追踪眼动是否可以解开相关性和相关性决策固有的部分复杂性。将阅读18篇新闻文章的30名参与者的眼睛行为与他们在话语层面上主观评价的理解力和兴趣进行了比较。使用线性回归模型，眼球追
博士僧小星·2024-01-07 03:49

YOLO原理

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，YOLO5是其第五个版本。与传统的目标检测算法使用分类和回归算法不同，YOLO5使用了单个神经网络来直接预测边界框和类别。
giao客·2024-01-07 03:08

《人工智能专栏》必读150篇 | 阅读推荐 & 专栏目录 & Python与PyTorch | 机器与深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及改进 | YOLOv8及改进 | 关键知识点 | 工具

开放链接：《人工智能专栏》必读150篇|专栏介绍&专栏目录&Python与PyTorch|机器与深度学习|目标检测|YOLOv5及改进|YOLOv8及改进|关键知识点|工具-CSDN博客YOLOv5系列
小酒馆燃着灯·2024-01-07 02:33

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv
Snu77·2024-01-07 02:58

深度学习目标检测模型常用于部署在边缘计算设备上，常用于部署的边缘计算设备有哪些。

问题描述：深度学习目标检测模型常用于部署在边缘计算设备上，常用于部署的边缘计算设备有哪些。问题解答：在边缘计算设备上部署深度学习目标检测模型通常需要考虑设备的计算能力、内存、功耗等因素。
神笔馬良·2024-01-07 02:50

KCF原理分析

1、使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本，利用脊回归训练目标检测器，并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，大大降低了运算量，提高了运算速度
依顿_9791·2024-01-07 02:44

RoBERTa - 论文解读

GitHub地址：BERT论文解读：https://www.jianshu.com/p/18ebd5ab4e450、摘要：语言模式预训练已经带来了显著的性能提
涓涓自然卷·2024-01-07 01:24

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

Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注NTK的理解系列暂定会从（一）论文解读，（二）kernelmethod基础知识，（三）神经网络表达能力，（四）GNN表达能力等方面去写
Bagba·2024-01-06 21:43

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

Apollo EM Planner 论文解读

注：本文章主要在于EMPlanner论文解读，想要全部掌握EMPlanner的精髓，需要阅读源代码！！！
Super超星·2024-01-06 20:00

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

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

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

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

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

论文解读Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised Learning

Language-basedActionConceptSpacesImproveVideoSelf-SupervisedLearning基于语言的动作概念空间改善视频自我监督学习备注:最近研究需要，先将翻译概括内容放这里论文地址：论文https://arxiv.org/pdf/2307.10922v3.pdf摘要最近的对比语言图像预训练已经导致学习高度可转移和鲁棒的图像表示。然而，在最少的监督下将
出门吃三碗饭·2024-01-06 05:24

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

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

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

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测(附代码和原理)

以下是介绍的分点：1.yolov5简介：yolov5是一种基于深度学习算法的目标检测框架，其最大的优势在于速度和精度的平衡。与其他目标检测框架相比，yolov5不需要使用复杂的预处理步骤，可以
从懒虫到爬虫·2024-01-05 11:48
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