红外目标检测文献阅读

Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC（使用混合机器翻译模型）

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。
我的昵称违规了·2024-02-20 16:04

文献阅读（42）——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
柚子味的羊·2024-02-20 16:39

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。
magic_ll·2024-02-20 16:04

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点
有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

OLED显示红外遥控键码

发射红外载波的时间固定，通过改变不发射载波的时间来改变占空比。
WuShF.top·2024-02-20 13:08

YoloV8 +可视化界面+GUI+交互式界面目标检测与跟踪

YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。
阿利同学·2024-02-20 13:02

33从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --图像金字塔

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im
Jachin111·2024-02-20 13:58

计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工
iuerfee·2024-02-20 11:15

python快速检测视频跳过帧_教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测...

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码
weixin_39575047·2024-02-20 11:02

[OPENCV]009.目标检测

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。
酷咪哥·2024-02-20 11:31

输入捕获模式测频率&PWM输入模式（PWMI）测占空比

一、概念介绍输出比较：比较电路输入的CNT、CCR大小关系，在通道引脚输出高低电平二、*频率知识、测量方法补充*N/fc得到标准频率的时长，也就是待测频率的周期测频法代码实现：修改对射式红外传感器计次（
调试Bug小能手·2024-02-20 11:27

目标检测教程视频指南大全

魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！探究深度学习中训练中的可
魔鬼面具·2024-02-20 11:25

花费200元，我用全志H616和雪糕棒手搓了一台可UI交互的视觉循迹小车

常见的视觉循迹小车都具备有路径识别、轨迹跟踪、转向避障、自主决策等基本功能，如果不采用红外避障的方案，那么想要完全满足以上这些功能，摄像头、电机、传感器这类关键部件缺一不可，由此一来小车成本也就难以控制了
DOT小文哥·2024-02-20 08:01

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解）

1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例：importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
小嘤嘤怪学·2024-02-20 08:16

智能家居实训室解决方案2024

智能家居实训室建设方案一、概述1.物联网定义物联网（IoT，InternetofThings）是指通过信息传感设备，如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等，按约定的协议，对任何物品进行信息交换和通信
武汉唯众智创·2024-02-20 08:02

【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测

《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·2024-02-20 06:34

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

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阿_旭·2024-02-20 06:33

基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

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阿_旭·2024-02-20 06:32

多目标检测与跟踪技术详解

导言在计算机视觉领域，多目标检测与跟踪（Multi-ObjectTracking,MOT）是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标，如行人、车辆等。
小厂程序猿·2024-02-20 06:32

目标检测系列专栏：从基础到进阶，一步步掌握目标检测技术

引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

处理目标检测中的类别不均衡问题

目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。
小厂程序猿·2024-02-20 06:51

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【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·2024-02-20 06:51

探索海洋世界，基于DETR(DEtection TRansformer)模型开发构建海洋场景下海洋生物检测识别分析系统

首先看下实例效果：DETR(DEtectionTRansformer)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。
Together_CZ·2024-02-20 06:20

2023-02-07

另外，患者还可以进行局部热敷、理疗、红外线照射或电磁治疗，固定的压
yingyingjilv789·2024-02-20 06:26

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc·2024-02-20 06:42

【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet：鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测
量子-Alex·2024-02-20 05:48

文献速递第1期：fNIRS 的近期研究

近红外脑功能成像（functionalnear-infraredspectroscopy，fNIRS）被认为是一种能满足以上要求的脑功能成像技
茗创科技·2024-02-20 03:07

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用
小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解）

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如，在交通繁忙的交叉路口，YOLOv5可以检测到各个方向的车流量，帮助交通控制系统动态调整绿灯时长，减少拥堵。以下是一个简化的Python示例，演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆，并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5
小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.**数据准备**：首先，收集大量标记过的图像和视频数据，这些数据包含了需要被检测的内容类别，例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良
小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

深度学习||YOLO（You Only Look Once）深度学习的实时目标检测算法（YOLOv1~YOLOv5）

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。
小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:35

目标检测应用场景—数据集【NO.26】满汉字检测数据集

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2个类别：0：汉字1：满文数据集
人工智能算法研究院·2024-02-19 23:31

英文论文（sci）解读复现【NO.18】基于DS-YOLOv8的目标检测方法用于遥感图像

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI
人工智能算法研究院·2024-02-19 23:01

英文论文（sci）解读复现【NO.20】TPH-YOLOv5++：增强捕获无人机的目标检测跨层不对称变压器的场景

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI
人工智能算法研究院·2024-02-19 23:01

英文论文（sci）解读复现【NO.21】一种基于空间坐标的轻量级目标检测器无人机航空图像的自注意

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI
人工智能算法研究院·2024-02-19 23:27

基于51/STM32单片机的智能药盒 物联网定时吃药 药品分类

功能介绍以51/STM32单片机作为主控系统；LCD1602液晶显示当前时间、温湿度、药品重量3次吃药时间、药品类目和药品数量HX711压力采集当前药品重量红外感应当前药盒是否打开DS1302时钟芯片显示当前年月日
咸鱼弟·2024-02-19 22:21

OpenCV介绍和使用

它包含了大量的函数和工具，可以用于图像读取、显示、处理、特征提取、目标检测等任务。OpenCV最初是由Intel公司开发的，现在由WillowGarage提供支持。它支持多种编程语言，包括C++、P
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost
今 晚 打 老 虎·2024-02-19 18:49

目标检测中AP50 AP75 APs APm APl 含义

目标检测中AP50AP75APsAPmAPl含义介绍介绍在目标检测领域，我们经常会遇到一些评价指标，这些指标有助于衡量模型的性能。
lqjun0827·2024-02-19 15:35

yolov8目标检测-onnx模型推理

importtimeimportonnxruntimeimportnumpyasnpimportcv2class_names=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat','trafficlight','firehydrant','stopsign','parkingmeter','be
一壶浊酒..·2024-02-19 15:35

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-
沽漓酒江·2024-02-19 15:51

信号系统之神经网络

1目标检测科学家和工程师经常需要知道是否存在特定的物体或条件。例如，地球物理学家在地球上探索石油，医生检查病人是否有疾病，天文学家在宇宙中寻找外星智慧，等等。
我不爱机器学习·2024-02-19 14:38

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码
沽漓酒江·2024-02-19 14:38

OpenCV中的边缘检测技术及实现

它用于有效地识别图像中的边缘和轮廓，对于图像分析和目标检测任务至关重要。OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
superdont·2024-02-19 11:37

一阶段目标检测算法：流程详解

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中的物体并确定其位置和大小。一阶段目标检测算法以其较快的处理速度和较高的实时性而受到关注。
小厂程序猿·2024-02-19 11:06

【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法（c++）

文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中，
读书猿·2024-02-19 11:10

目标检测一般性问题

Precision(查准率/精确率)所有预测为正样本的结果中，预测正确的比率。Precision=TP/(TP+FP)Recall(查全率/召回率)所有正样本中被正确预测的比率。Recall=TP/(TP+FN)正样本负样本预测为正TruePositive(TP)FalsePositive(FP)预测为负FalseNegative(FN)TrueNegative(TN)精确率（precision）
博观而约取,厚积而薄发·2024-02-19 11:04

挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、
laafeer·2024-02-19 10:59

动态头部:统一目标检测头部与注意力

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdfai阅读论文_论文速读_论文阅读软件-网易有道速读创新点是什么?这篇文档的创新点是提出了一种统一的方法，将对象检测头和注意力机制结合起来。作者在文中提出了一种称为DynamicHead的方法，通过引入注意力机制来动态地选择和调整不同的对象检测头，以适应不同的任务和场景。这种方法可以提高对象检测的性能和效率。图摘要在目
andeyeluguo·2024-02-19 10:23
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