目标检测项目实战

Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景M-Estimators是稳健统计估计中的一个重要概念，它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归（RobustLinearRegression,RLM）模型中，M-Estimators用于替代普通最小二乘法（OLS），以减少这些极端观测值
胖哥真不错·2024-01-21 16:23

基于ssm+vue的宠物医院系统(前后端分离)

博主主页：猫头鹰源码博主简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、公司架构师、全网粉丝5万+、专注Java技术领域和毕业设计项目实战主要内容：毕业设计(Javaweb项目|小程序等)、简历模板、学习资料
猫头鹰源码(同名B站)·2024-01-21 13:50

Java项目：165SpringBoot的手机商城系统

技术互助文末获取源码项目介绍基于SpringBoot手机商城有前台和后台用户可以登录注册收藏商品购物车结算商品收货地址管理等管理员则可以对用户，商品，订单进行管理操作使用人群：正在做毕设的学生，或者需要项目实战练习的
源码空间站2022·2024-01-21 12:36

YOLO系列

1.YOLO概述目标检测算法通常分为两类，包括onestage和twostage它们两者的区别在于twostage算法需要先生成一个有可能包含待检物体的预选框，然后再在这些预选框进行分类和回归；而onestage
搁浅丶.·2024-01-21 12:54

跨考计算机没项目？？项目推荐

SpringBoot博客系统项目实战（带前后端）内容简介：开启SpringBoot的第一个Web项目开发环境的搭建集成Thymeleaf模版引擎数据持久化SpringDataJPA全文搜索ElasticSearch
g6677789·2024-01-21 12:20

SpringBoot项目实战 办公小程序开发

从零构建后端项目利用UNI-APP创建移动端项目）实现注册与登陆人脸考勤签到实现系统通知模块实现会议管理功能完成在线视频会议功能发布Emos在线办公系统项目分享：SpringBoot项目实战办公小程序开发
g6677789·2024-01-21 12:20

基于springboot+vue的校园管理系统(前后端分离)

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猫头鹰源码(同名B站)·2024-01-21 11:27

「C语言/C++」游戏项目实战——游戏角色的移动与攻击

VC++人物格斗游戏模块代码，编写此功能需要使用以下知识：1．对象的新属性：生命值、攻击力。2．对象生命值的显示。3．打斗时生命值的改变。4．在场景中添加物品。游戏测试操作的方法：A、在场景内点任意点，指挥主角移动。B、将鼠标移到场景外，可以移动地图。C、在微缩地图上点一下，可以快速定位。D、ESC键，退出游戏。你可以指挥主角去打猎了。源码结构截图：部分代码截图：代码测试效果截图：
Python编程导师·2024-01-21 08:36

C/C++项目实战：2D射击游戏开发（简易版）， 440 行源码分享来啦~

每天一个C语言小项目，提升你的编程能力！【第一版】花了一天时间，用easyx做了一个小游戏，程序中所有的类函数都是内联函数，大约300行。【第二版】主要做了代码优化，加强可读性。同时改了操作方式，玩家和敌人都可以在x、y方向上移动，敌人每隔一段时间会随机换向。游戏运行截图如下：操作方式玩家通过方向键移动，z键射击，左Shift进入低速移动模式提高操作精度。代码说明关于无阻塞延时，首先，先要ctim
一起学编程·2024-01-21 08:05

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度
格图素书·2024-01-21 08:57

如何学习计算机视觉

学习计算机视觉可以通过以下步骤进行：了解基本概念和原理：首先，你可以学习计算机视觉的基本概念和原理，包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。
人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-21 07:58

使用AFPN渐近特征金字塔网络优化YOLOv8改进小目标检测效果（不适合新手）

目录简单概述算法概述优化效果参考文献文献地址：paper废话少说，上demo源码链接：简单概述AFPN的核心思想：AFPN主要通过引入渐近的特征融合策略，逐步整合底层、高层和顶层的特征到目标检测过程中。
E寻数据·2024-01-21 07:57

YOLOv8改进：RepBiPAN结构 + DETRHead检测头，为YOLOv8目标检测使用不一样的检测头，用于提升检测精度

本篇内容：YOLOv8全新Neck改进：RepBiPAN结构升级版，为目标检测打造全新融合网络，增强定位信号，对于小目标检测的定位具有重要意义本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文改进
芒果汁没有芒果·2024-01-21 07:52

Pytorch使用yolov3训练自己的数据进阶

多classes的训练接上一次的博文，这两天我又进行了自己更复杂一点的数据集的制作和训练，算是对上一篇博文的补充，这次讲一讲对于多目标的目标检测的一些重要步骤。
尘世中迷途小书僮·2024-01-21 06:48

秒懂Precision精确率、Recall召回率-附代码和案例

经常有同学目标检测评价指标含糊不清这次带你通俗易懂了解该知识强烈推荐的博客：更多有用知识，请点我//☏:qq1309399183//深度学习视觉必做项目计算precision（精确率）**和recall
阿利同学·2024-01-21 04:05

大模型学习与实践笔记（十）

、如何对模型进行测评三、OpenCompass评测流水线设计四、大模型评测带来的挑战五、OpenCompass评测示例1.多模态优势：1.基于感知与推理，将评估维度逐级细分2.约3000道单选题，覆盖目标检测
AllYoung_362·2024-01-21 04:26

Jenkins+Python自动化测试持续集成详细教程（全网独家）

软件测试面试题分享：1000道软件测试面试题及答案软件测试实战项目分享：纯接口项目-完整接口文档软件测试实战项目分享：WEB测试自动化项目实战软件测试学习教程推荐：火遍全网的《软件测试》教程一、前言Jenkins
程序员.二黑·2024-01-21 02:24

项目实战———苍穹外卖(DAY12)

课程内容工作台ApachePOI导出运营数据Excel报表功能实现：工作台、数据导出工作台效果图：数据导出效果图：在数据统计页面点击数据导出：生成Excel报表1.工作台1.1需求分析和设计1.1.1产品原型工作台是系统运营的数据看板，并提供快捷操作入口，可以有效提高商家的工作效率。工作台展示的数据：今日数据订单管理菜品总览套餐总览订单信息原型图：名词解释：营业额：已完成订单的总金额有效订单：已完
Ustinian.488·2024-01-20 23:33

项目实战————苍穹外卖(DAY11)

苍穹外卖-day11课程内容ApacheECharts营业额统计用户统计订单统计销量排名Top10功能实现：数据统计数据统计效果图：1.ApacheECharts1.1介绍ApacheECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。官网地址：ApacheECharts常见效果展示：1).柱形图2).饼形图3).折线图总结：不管是
Ustinian.488·2024-01-20 23:29

C#MQTT编程09--MQTT项目实战--数据实时采集

1、项目背景前面几节操作了如何搭建MQTT服务器和客户端，winform版，wpf版，cmd版，全部到齐了，到底如何应用到真实项目中，这节告诉你一个典型应用，特帅，mqtt的物联网应用，让你开个眼界，前面不是说"近年来物联网的发展如火如荼，在物联网、工业互联网，智慧城市，智能家居、远程设备、智能制造、移动应用等方面MQTT有着非常广泛的应用"吗，这里就玩个项目，搞事件。这个项目需要小伙伴对设备传感
hqwest·2024-01-20 20:43

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

数据集介绍：跌倒检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如交通事故跌倒、打架跌倒、运动跌倒、楼梯跌倒、生病跌倒、遮挡行人跌倒、严重遮挡行人跌倒数据；适用实际项目应用：公共场所监控或室内监控场景下跌倒检测项目，以及作为监控场景通用跌倒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
极智视界·2024-01-20 19:05

极智一周 | 自动驾驶芯片、Mobileye EyeQ、高通骁龙、特斯拉FSD、地平线征程、华为昇腾 And so on

邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球目前促销优惠内有超多好玩的项目实战源码和资源下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq极智视界本周热点文章回顾(1)解读
极智视界·2024-01-20 19:34

目标检测数据集 - 安全帽检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：安全帽检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如工地行人佩戴安全帽、建筑干活行人佩戴安全帽、视察行人佩戴安全帽、高空作业人员佩戴安全帽、遮挡行人佩戴安全帽、严重遮挡行人佩戴安全帽数据，划分为佩戴安全帽(helmet)和没有佩戴安全帽(head)两类；适用实际项目应用：工地或公共场所监控场景下佩戴安全帽检测项目，以及作为监控场景通用佩戴安全帽检测数据集场景数据的补充；标注说明
极智视界·2024-01-20 19:33

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:51

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:21

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:51

【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】

并不是图像分类、目标检测这些东西，而是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】…度量学习是啥？图像检索是啥？通用图像识别系统又是啥？
旅之灵夫·2024-01-20 15:40

使用飞浆训练目标检测模型

参考链接：PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。PP-PicoDet模型特点：方案选择PP-PicoDet轻量化模型，主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势，非常适合本项目的部署环境和性能要求。同时，飞桨提供的预训练模型也可以最大程度上提升模型的收敛速度和精度。https://blog.csdn.net/qq_45437316/articl
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

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。
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件。它旨在提高计算机视觉和深度学习应用的性能，特别是在边缘计算和实时推理场景中。OpenVINO的核心功能包括对
FL1623863129·2024-01-20 13:19

gdip-yolo项目解读：gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块的使用分析

gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。
万里鹏程转瞬至·2024-01-20 13:41

TorchServe部署模型-handler文件

TorchServe打包mar文件所需的handler文件：目标检测类yolov5"""CustomTorchServemodelhandlerforYOLOv5models."""
SYC_MORE·2024-01-20 12:02

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

要理解这个设置，我们首先需要了解NMS和它在目标检测中的作用。非最大抑制(NMS)在目标检测任务中，模型会对图像中可能存在的每个目标输出多个候选框（boundingboxes）。
Aitrainee·2024-01-20 11:31

YOLOv3：算法与论文详细解读

【yolov1：背景介绍与算法精讲】【yolo9000：Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框
慕溪同学·2024-01-20 11:01

超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

的实际应用性能评估代码和使用案例不同模型性能对比参考论文：https://arxiv.org/abs/2304.08069github相关链接：https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR简介T-DETR是第一个实时端到端目标检测器
E寻数据·2024-01-20 11:28

主动轮廓——计算机视觉中的图像分割方法

图像分割是目标检测的方法之一。二、什么是图像分割？  图像分割是指通过对图像的像素值进行聚类来划分输入图像。它主要用于从图像中识别各种
无水先生·2024-01-20 11:54

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

恢复子网通过与检测子网共享特征提取层并采用特征恢复模块来增强可见性Introduction使用先进的去雾模型做预处理的图像作为目标检测器的输入并不总是保证提高对象检测性能。
暗魂b·2024-01-20 11:54

2024基于SSM的农业信息智能化种植系统

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云码资源·2024-01-20 11:44

2024基于SSM的游泳馆管理系统教练课程-JAVA.VUE

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2024基于SSM的游乐园管理系统-JAVA.VUE

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云码资源·2024-01-20 11:14

基于SSM的房屋租赁出售网站-JAVA.VUE

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云码资源·2024-01-20 11:43

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标
爱编码的小陈·2024-01-20 09:48

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

YOLO目标检测结果在本文的第一部分中，我测试了YOLO（YouOnlyLookOnce）这一流行的目标检测库的“复古”版本。
小北的北·2024-01-20 09:15

yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析

1YOLO时间线这里简单列下yolo的发展时间线，对每个版本的提出有个时间概念。2yolov8的简介工程链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics2.1yolov8的特点采用了anchorfree方式，去除了先验设置可能不佳带来的影响借鉴GeneralizedFocalLoss，使用任务解耦，分别学习box，class。并将box边框的学习，从回归的
baidu_huihui·2024-01-20 09:39

Java开发面试题，mysql重置root密码详解

Java后端技术学习指南】：一份通向理想互联网公司的面试指南，包括Java，技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计、分布式、数据库（MySQL、Redis）、Java项目实战等
Redis知识大全·2024-01-20 08:39

Django前端开发：项目笔记及链接

参考B站视频理解Django好评如潮PythonDjango全套教程，手把手教你从0搭建网站，带项目实战，学完可接单记录一下，后面可待改进：数据库员工管理部分，表项可以添加：[WinError10013
天蓝蓝的本我·2024-01-20 07:49

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猫头鹰源码(同名B站)·2024-01-20 04:51

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度
寂静之地·2024-01-20 03:28

Python用selenium实现自动登录和下单的项目实战

前言学python对selenium应该不陌生吧Selenium是最广泛使用的开源WebUI（用户界面）自动化测试套件之一。Selenium支持的语言包括C#，Java，Perl，PHP，Python和Ruby。目前，SeleniumWeb驱动程序最受Python和C＃欢迎。Selenium测试脚本可以使用任何支持的编程语言进行编码，并且可以直接在大多数现代Web浏览器中运行。在爬虫领域selen
程序员雨果·2024-01-20 01:06
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