红外目标检测文献阅读第8页

YOLO部署实战（1）：YOLO数据集制作

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。

马上到我碗里来·2024-02-04 11:01

End-to-End Object Detection with Transformers（DETR）

总结：这篇文档介绍了一个基于transformer和双分配匹配损失的新型目标检测系统（DETR）。

TJMtaotao·2024-02-04 07:35

R-CNN阅读笔记

R-CNN是第一次将CNN用到目标检测领域上来的算法。（待确认）本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典pap

tang-0203·2024-02-04 02:40

【单片机毕业设计4-基于stm32c8t6的红外测温系统】

【单片机毕业设计4-基于stm32c8t6的红外测温系统】前言一、功能介绍二、硬件部分三、软件部分总结前言这里是小殷学长，单片机毕业设计篇4基于stm32的红外测温系统创作不易，拒绝白嫖可私一、功能介绍

小殷学长·2024-02-04 02:09

12月01日-现在开始收集所有智能家居信息

无线技术有五类以上红外：电器，红外穿墙能力，数据传输太低；wifi+红外蓝牙：30米短距离，功耗低，homekit；设备6，7个；点对点wifi：距离长，耗电；带电；功耗先天不足zigbee，zigwave802.15.4

夏林X·2024-02-03 17:27

每日早晚都读书1000/101-专业文献阅读｜《外国建筑历史图说》刘松茯教授编著通过阅读专业书籍获得多元思维的处世之法

历史发展到今天,古代、近现代和当代,不同的时代反映了不同的建筑观。刘松茯教授作为建筑教育学方面的一名资深中国学者,撰写这本《外国建筑历史图说》,并按照古代、近现代和当代三个不同时期对外国建筑史进行多方位、多角度、多层面的归纳和解读。1，首先,建筑是一种时代气息的表达。建筑与时代的关联十分密切,脱离了时代,建筑的生命力也就枯竭了。农业社会,建筑是手工艺产品:工业社会,建筑是机械化产品:信息社会,建筑

李廿·2024-02-03 17:57

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目标，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·2024-02-03 17:57

基于YOLOv8的船舶目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，2024

AI小怪兽·2024-02-03 17:26

90+深度学习开源数据集整理｜包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向

小白学视觉·2024-02-03 16:05

目标检测中的损失函数汇总

和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。

senbinyu·2024-02-03 16:29

小型目标检测模型调研

一、简介、概述1、目标检测：目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。

m0_73407633·2024-02-03 16:28

目标检测任务的调研与概述

目标检测任务的调研与概述0FQA1目标检测任务基本知识：1.1什么是目标检测？1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？

Alexa2077·2024-02-03 16:56

platfrom tree架构下实现单总线驱动（HS0038）

目录概述1理论分析1.1红外编码简介1.2NEC协议编码1.3编码波形分析2实现节点参数2.1添加节点数据至.dts2.2编译.dts文件2.3板卡更新.dtb文件3.代码实现3.1驱动代码实现3.2测试代码实现

mftang·2024-02-03 15:40

【文献阅读笔记】去噪学生网络：DeSTSeg

2023CVPR领域：异常检测目标：图像输入数据文章目录1、模型2、方法3、实验4、引用5、想法1、模型模型分为三个模块，包括教师网络、去噪学生网络和分割网络。分为两个阶段进行训练，第一阶段训练去噪学生网络，第二阶段训练分割网络。2、方法去噪学生网络，主要解决的是异常过度泛化的问题，利用编码器-解码器架构实现去噪。在第一个阶段将合成异常图像输入，训练去噪学生网络输出无异常图像。使用合成异常图像的目

迎着黎明那道光·2024-02-03 12:33

【文献阅读笔记】无监督异常检测遇到噪声数据：STKD

2022ICIP领域：异常检测目标：图像输入数据文章目录1、什么是噪声数据2、解决的措施3、模型4、方法5、消融实验6、引用7、想法1、什么是噪声数据在无监督异常检测设置中，用于训练的数据均是正常图片，但由于缺陷可能是细微的，因种种原因可能无法保障用于训练的数据集内均是正常图像，有可能混有异常图像。如果仍然按照原有的假设进行异常检测，将会影响检测性能。2、解决的措施通过迭代执行异常检测步骤和训练步

迎着黎明那道光·2024-02-03 12:33

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

汤青松·2024-02-03 11:31

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）

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。原文链接：https://blog.csdn.net/ALiLiLiY

阿利同学·2024-02-03 10:03

无人机森林防火解决方案，无人机低空监测系统解决森林防火技术

无人机中低空监测系统具有机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点，具有对地快速实时巡察监测能力，是一种新型的中低空实时电视成像和红外成像快速获取系统。

创小董·2024-02-03 10:32

第四次作业

其实只是很简单的微波感应或者红外线感应。将这种技术应用在大门上，就可以自动感应人的进出，进一步达到自动开关的目的。感应探测器主要分两种:微波感应器和红外感应器。

e4ed38c48d8e·2024-02-03 10:59

论文阅读：Learning to Compose Dynamic Tree Structure for Visual Context(CVPR2019)

(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测，每个proposal的视觉特征x包括以下特征：ROIAlignfeature(2048维)，空间feature(8维)，论文这里说视觉特征不局限于

糖豆豆今天也要努力鸭·2024-02-03 09:18

【学术会议介绍】第一届电子工程与信息系统国际会议

长沙检索信息：EI检索出版信息：IEEECPS出版社主办方：湖南省电子学会协办方：爱尔思出版社征稿主题：电子工程与信息系统（包含但不限于）1.电子工程：集成电路、智能芯片、制导导航和情报控制、雷达声纳和红外线

诗远高老师·2024-02-03 08:32

深兰科技“华佗”医用红外热像仪正式获批国家医疗器械二类证

近日，深兰科技自主研发生产的医用红外热像仪，经国家食药监局严格审查，顺利通过了国家药品监督局的医疗器械产品认证，拿到了国家二类医疗器械注册证。

AI周刊·2024-02-03 06:17

最伟大的人

她有双炯炯有神的眼睛，既是一张“嘴巴”，又是一台“红外线灯”。她的嘴巴能说会道，有时还是个“话”家，就是放块钢板在她的嘴下，也会被她那利剑般的话语“打穿”。

smile沐恩·2024-02-03 06:20

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/848661

宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

一种部件生命期监测方法

一种部件生命期监测方法1.源由2.摘要&分析3.举例1.源由最近在忙碌着视频AI识别目标检测的东西，从核心的角度看与之前多因素检测、预判的技术有同工之妙。

lida2003·2024-02-03 04:37

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们

Snu77·2024-02-03 02:26

江科大stm32学习笔记10——对射式红外传感器

一、接线上电之后可以看到对射式红外传感器亮两个灯，如果此时用挡光片挡住两个黑色方块中间的部分，则只亮一个灯。

风痕天际·2024-02-02 23:23

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

小哥谈·2024-02-02 22:24

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。

CV案例精选·2024-02-02 18:51

三碲化锆晶体 ZrTe3(Zirconium Tritelluride)、碲化锆 ZrTe5 (Zirconium Tritelluride)、硒化镓铅晶体（PbGa2Se4）、PbSb2Te4晶体

中文名称：三碲化锆晶体英文名称：ZrTe3(ZirconiumTritelluride)性质分类：拓扑绝缘体，红外材料禁带宽度：0eV合成方法：CVT晶体结构：CrystalStructure剥离难易程度

昊然生物技术服务平台·2024-02-02 17:13

拓扑材料、相变材料、金属性层状材料、半导体/In2Te5晶体；In3SbTe2晶体；InBi晶体；InSb晶体；InSiTe3晶体

材料名称：In2Te5晶体性质分类：拓扑材料+热电材料+红外材料禁带宽度：~1eV尺寸：10平方毫米25平方毫米合成方法：CVT剥离难易程度：难材料名称：In3SbTe2晶体性质分类：相变材料，金属性层状材料合成方法

昊然生物技术服务平台·2024-02-02 17:42

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

之前无意间看到一个公司专门是做鸟类识别的，据说已经积累了大量的行业领域数据集且技术已经深耕好多年了，有幸体验过实际的产品感觉还是很强大的，这里后面我就想着能够自己去基于目标检测模型来开发构建自己的鸟类检测识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:10

基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去

Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别

Together_CZ·2024-02-02 16:08

32定时器&定时&输出比较&输入捕获&编码器接口

目录一.定时器简介1.基本定时器2.通用定时器3.高级定时器4.定时器基本结构编辑编辑5.计数器时序5.时钟树二.定时器定时代码实现显示屏自动计时（1）跨文件使用变量(2)将中断函数放在主函数里面对射式红外计数三

Hobert.h·2024-02-02 15:11

32OLED&中断系统＆对射式红外计数＆旋转编码计数

目录一.程序调试方式二.OLED简介三.中断系统四.代码实现(1)对射式红外计数（2）旋转编码计数一.程序调试方式二.OLED简介stm32引脚上电后，如果不初始化，默认是浮空输入的模式，在这个模式下引脚不会输出电平三

Hobert.h·2024-02-02 15:11

基于Raspberry Pi的自动巡航与避障系统(二)

更高级的避障策略多传感器融合避障：结合使用超声波传感器、红外传感器和摄像头等多种传感器，通过数据融合算法，提高障碍物检测的准确性和可靠性。这样，智能小车可以更准确地判断障碍物的位置、大小和形状，从而采

GT开发算法工程师·2024-02-02 13:15

YOLOv8-obb训练DOTAv2数据集（官网代码/数据集转换/2024.1.2）

目的由于项目里面需要用到机载的旋转目标检测（OrientedBoundingBox,OBB）,本来想在yolov8上面直接加obb检测相关的模块，没想到官方更新了DOTAv2数据的yaml文件，意味着v8

cc514981717·2024-02-02 10:37

目标检测算法

图像识别三大任务目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除目标检测定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:59

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

YOLO框架下（ultralytics） RTDETE 与 YOLOv8 目标检测对比

YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比文章目录YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比0前言：1RTDETE训练l模型2YOLOv8

爱吃油淋鸡的莫何·2024-02-02 08:49

目标检测：1预备知识

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

proing·2024-02-02 08:17

目标检测的发展史及关键技术概述

目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标，并给出它们的位置和类别。

kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

毕设阿力·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习2——使用Paddle-Lite在 Android 上实现行人检测

使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2

waf13916·2024-02-02 08:45

PaddleDetection学习4——使用Paddle-Lite和OpencCV在 Android 上实现实时的人脸检测（java）

face_detection_demo项目3导入OpenCV进行优化3.1AndroidStudio配置OpenCV3.2预处理代码3.3后处理代码3.4优化结果1环境准备参考前一篇在Android上使用Paddle-Lite实现实时的目标检测功能

waf13916·2024-02-02 08:35

OpenCV学习记录——边缘检测

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测

KAIs32·2024-02-02 07:48

只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界

人的视觉的适宜刺激是波长在380~780纳米之间的电磁波，比380纳米短的电磁波，如紫外线，我们是看不到的；比780纳米长的电磁波，如红外线，我们也是看不到的。光波在整个电磁波中占很小的一部分。

布丁孙娟·2024-02-02 07:40

全志H713红外IR遥控配置方法

本文详细介绍此平台，配置一个新的红外遥控器的方法。

阿迷创客·2024-02-02 07:39

〔十一月〕雪，慢慢走

[2018/11/04夹心饼干之吻]柠檬冰红茶的冰冷沁到心里背后一阵发凉犹豫着要不要给妈妈打电话悲伤着纠结的时候妈妈的电话就拨过来了穿红外套的妈妈涂着口红的妈妈做着各种动作手舞足蹈的妈妈讲着有意思的事神采飞扬的妈妈

三塔小雅·2024-02-02 06:59

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