目标检测-跟踪-分割第7页

用shell脚本在Tmux中多窗口运行ROS程序

To_ChaRiver/article/details/119431775目录目标环境脚本示例说明目标编写一个shellscript，用来启动Tmux，创建一个会话(Session)并将窗口(Window)分割为四个窗格

mainking2003·2025-02-04 13:37

【Linux】--- 制作一个简易的shell

制作一个简易的shell一、设置命令行二、获取输入的命令第一步和第二步代码细节剖析三、命令行字符串分割第三步细节剖析四、执行命令五、代码汇总及演示想要制作一个简易的shell，过程分为四步一、设置命令行

为快乐起舞·2025-02-04 12:52

【分割评价指标-nnUNet V2训练】- AutoDL

目录一、DSC二、IOU三、VOE(VolumeOverlapError)四、RVD(RelativeVolumeDifference)五、Hausdorff95(95thPercentileofHausdorffDistance)六、ASSD(AverageSymmetricSurfaceDistance)七、MSD(MeanSurfaceDistance)八、NSD(NormalizedSur

HUI 别摸鱼了·2025-02-04 05:00

【Python】使用 Pydantic + SQLAlchemy + MySQL 实现自动记录创建时间和更新时间

无论是日志记录、数据跟踪，还是审计功能，这类时间戳都至关重要。本文将介绍如何结合SQLAlchemy和Pydantic，在使用MySQL作为数据库时，自动处理数据插入和更新时的时间戳。

写bug如流水·2025-02-04 05:25

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

Spark基本概念

Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况ExecutorSparkExecutor是集群中工作节点

javafanwk·2025-02-04 00:18

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

前言YOLO（YouOnlyLookOnce）是计算机视觉领域一颗璀璨的明星，它以高效、快速著称，成为目标检测算法的代表。今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。

星际编程喵·2025-02-03 22:32

商品价格跟踪爬虫：监控多个电商网站的商品价格波动

对于消费者而言，能够实时跟踪商品价格的波动是一项非常实用的功能。而对于商家来说，了解竞争对手的价格走势也是一种重要的商业策略。因此，开发一个商品价格跟踪爬虫，能够帮助我们及时掌握价格动态。

Python爬虫项目·2025-02-03 22:59

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。

2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距

QQ_767172261·2025-02-03 21:24

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要

智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

《Vue 组件化开发：构建可复用的模块》

Vue.js的组件化用于将UI页面分割为若干组件进行组合和嵌套。它是一种高效的处理复杂应用系统的方式，能够更好地明确功能模块的作用。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-03 15:06

hive分区和分桶详解

Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

CodeShelby·2025-02-03 14:56

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制（FuzzyControl）是1965年，由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器，并使用于锅炉和汽轮机的控制系统

@橘柑橙柠桔柚·2025-02-03 13:20

交易系统：退款单模型设计详解

售后域核心概念模型1、退款单退款单是记录和跟踪退款处理过程的核心业务单据，包含以下关键信息：租户ID：标识所属商户或组织退款单ID：退款单的唯一标识原订单ID：关联的原始订单业务类型：仅退款、退货退款等退款类型

·2025-02-03 09:56

夜晚场景下的人车检测数据集VOC+YOLO格式4199张6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)：4199标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-03 06:52

网球比赛检测数据集VOC+YOLO格式6648张5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)：6648标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-03 06:52

组合总和 , 40.组合总和II , 131.分割回文串

5.组合总和给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。candidates中的同一个数字可以无限制重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。对于给定的输入，保证和为target的不同组合数少于150个。对比一下：找出所有相

kcwqxx·2025-02-03 05:16

git如何忽略指定文件以及gitignore相关知识

本文内容来自：谷流仓AI-ai.guliucang.com在平常写代码使用git的过程中，我们项目有些文件是不适合提交到仓库的，因此需要让git忽略这些文件，解除对这些文件的跟踪。

GL_C·2025-02-03 02:50

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题：1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：mAP是目标检测中最常用的评估指标

墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC）

名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318

2401_85863780·2025-02-02 21:10

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。

萌萌哒240·2025-02-02 21:10

水稻和杂草检测数据集VOC+YOLO格式1356张2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)：1356标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-02 21:39

python-矩阵转置/将列表分割成块/和超过N的最短子数组

一：矩阵转置题目描述输入一个n行m列的矩阵A，输出它的转置AT。输入第一行包含两个整数n和m，表示矩阵A的行数和列数。1≤n≤100，1≤m≤100。接下来n行，每行m个整数，表示矩阵A的元素。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在1∼1000之间。输出m行，每行n个整数，为矩阵A的转置。相邻两个整数之间用单个空格隔开。样例输入133123456789样例输出1147258369来源/分类（

闪云-微星·2025-02-02 19:30

分享10个实用的Python工具的源码，支持定制

剪辑和音量调节等功能资源-CSDN文库2.视频转换工具【免费】一个简单易用的视频格式转换工具，支持多种常见视频格式之间的转换资源-CSDN文库3.PDF工具箱【免费】一个功能强大的PDF工具箱，提供PDF合并和分割功能资源

mosquito_lover1·2025-02-02 11:03

Docker部署GitLab服务器

一、GitLab介绍1.1GitLab简介GitLab是一款基于Git的开源代码托管平台，集成了版本控制、代码审查、问题跟踪、持续集成与持续交付（CI/CD）等多种功能，旨在为团队提供一站式的项目管理解决方案

书生－w·2025-02-02 11:02

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv10的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv10的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

一、本文介绍本文将HS-FPN结构融入YOLOv10以优化目标检测网络模型。HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

光网络结构

横向光网络可横向分割为核心网、城域／本地网和接入网。核心网倾向于采用网状结构，城域／本地网多采用环形结构，接入网将是环形和星形相结合的复合结构。

AdaLeery·2025-02-02 10:49

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天

人工智能教学实践·2025-02-02 09:16

ROS2海龟仿真：两只海龟跟踪实验（一只键盘控制，一只自动跟随）

控制理论与工程应用基础作业1.环境准备确保ROS2已安装，并可以正常运行turtlesim模拟环境。首先，测试turtlesim节点是否能够正常启动：ros2runturtlesimturtlesim_node正常运行，关闭页面。2.创建功能包进入~/colcon_ws/src文件目录，使用以下命令创建一个新的ROS2功能包，命名为cpp_a_follow_turtle_pkg，并添加必要的依赖关

xehuosh·2025-02-02 09:12

深入解析：Python中的决策树与随机森林

引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

python scapy模块_python使用scapy模块实现ping扫描

Scapy可以轻松地做到像扫描(scanning)、路由跟踪(tracerouting)、探测(probing)、单元测试

漆园吏·2025-02-02 03:10

NumPy 字符串函数

NumPy字符串函数概述NumPy字符串函数主要分为以下几类：字符串连接与分割字符串搜索与替换字符串转换与格式化字

wjs2024·2025-02-02 00:17

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测（ObjectDetect

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

C语言strtok()函数用法详解！

strtok是C标准库中的字符串分割函数，用于将一个字符串拆分成多个部分（token），以某些字符（称为分隔符）为界限。

Ning_.·2025-02-01 22:32

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

IT 资产管理与 IT 库存管理有什么区别

此类趋势导致资产分散到公司边界外，从而增加了普遍的资产跟踪复杂性。强大的IT库存和IT资产管理系统是应对这些挑战的关键，使IT资产

ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:18

Python-OpenCV实现运动物体检测

Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。

HackDyno·2025-02-01 20:47

计算网络--地址结构

165.195.130.107（ipv4）其中的每个数字范围[0,255]–>2^8个数四个十六进制数（ipv6）例：5f05:2000:80ad:5800:0058:0800:2023:1d71块（字段）：其中每个冒号分割的部分简化表示一个块的前导零必须压缩

IT艺术家-rookie·2025-02-01 18:31

【项目配置管理】

项目配置管理通过跟踪项目中所有关键配置项的变化、更新和发布，帮助团队防止错误、版本混乱、工作重叠和其他

三日看尽长安花·2025-02-01 17:49

python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标

今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测，这里选用三帧帧差法。代码如下：#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch

weixin_39708854·2025-02-01 16:11

keepalived 各模式设置

以下是对“trackscript”的详细解释：一、定义与功能定义：“trackscript”是Keepalived等高可用软件中用于定义跟踪监控脚本的配置项。

伏虎山真人·2025-02-01 15:28

Git 的基本概念和使用方式

Git是一个版本控制系统，用于跟踪文件的更改并协作开发。它具有以下基本概念和使用方式：1.代码仓库（Repository）：Git将项目存储在一个称为代码仓库的文件夹中。

九月十九·2025-02-01 12:39

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。

eso1983·2025-02-01 12:37

软件测试面试笔试题-选择题（物联网）

1.在软件生命周期中，测试人员从那个阶段开始参与更有利于软件项目的成功()a)需求分析阶段b)设计阶段c)编码阶段d)系统测试阶段2.在Bugzilla缺陷跟踪系统中，下列选项中属于缺陷状态的是()(选两项

测试界媛姐·2025-02-01 12:35

室内家具检测数据集VOC+YOLO格式7928张10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)：7928标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-01 08:06

遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2026标注数量(json文件个数)：2026标注类别数：5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数：Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade