红外目标识别数据集第13页

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势＞＞ DataBall

数据集handpose数据集handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点：*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括：二维

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

基于STM32的智能图书馆管理系统

2.系统设计2.1硬件设计主控芯片：STM32F429ZI，集成LCD控制器与硬件JPEG解码感知模块：RFID读写器（MFRC522）：识别图书标签红外传感器（E18-D80NK）：检测书籍存取状态重量传感器

STM32发烧友·2025-02-20 09:59

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，

奔跑草-·2025-02-20 06:08

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于

再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

核心内容数据层面的调整：扩充与清洗的力量场景化描述：你想象一下，你训练模型的数据集就像做饭的食材，如果食材种类单一，

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-20 01:55

Google Earth Engine：如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）

Returns:Image代码结果简介如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）数据sample-shoreline-raster-chip是一个用于沿海地区地图制作的示例数据集

此星光明·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。

·2025-02-20 00:24

Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test）

就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理

xl.liu·2025-02-19 21:50

详解多模态（红外-可见光图像）目标检测模型SuperYOLO源码，真正搞清代码逻辑！

弗兰随风小欢·2025-02-19 16:19

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。

ProgramHan·2025-02-19 16:46

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开

东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

感应式门铃的设计(源码+万字报告+实物)

摘要：31绪论31.1国内外研究现状41.2课题研究的背景及意义42.系统设计总述42.1系统设计方案与原理42.2AT89C51单片机的引出及特点52.2.1AT89C51D的功能62.3热释电红外探测器

炳烛之明科技·2025-02-19 15:08

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

Vue3 循环语句

Vue3循环语句引言在Web开发中，循环语句是处理数据集合的常用手段。Vue3作为当下流行的前端框架，提供了丰富的循环语句，以帮助我们更高效地处理数据。

wjs2024·2025-02-19 14:27

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离

小源学AI·2025-02-19 13:18

温度传感器的工作原理

与之相应，根据波与物质的相互作用规律，相继开发了声学温度传感器、红外传感器和微波传感器。两种不同材质的导体，如在

JZMSYYQ·2025-02-19 08:08

cuda编程入门——并行归约(五)

其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。这个数据集包含了多个特征（

github_czy·2025-02-19 07:31

快速排序_详解快速排序算法

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值

网站推广优化yetaoaiueo·2025-02-19 07:29

CHRONOS - 新闻时间线摘要

小众AI·2025-02-19 06:54

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

该方法将用于获得红外图像着色的生成。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【大模型】数据集构造方式

数据格式示例Alpaca数据集的格式通常是JSON，包含以下几个字

油泼辣子多加·2025-02-18 22:02

信息技术导论第二章物联网技术笔记

第二章物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信

新世紀渾水摸魚戰士·2025-02-18 19:31

NoSQL调研与学习（一）

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数

JUNPR·2025-02-18 18:39

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

以下是详细的指导内容：1.准备数据集在微调大模型之前，需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求：格式：通常使用JSONL（JSONLines）格式，每行包含一个训练样本。

慧香一格·2025-02-18 14:34

【国产自研-神软大数据平台3.4.10】

产品介绍：北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台，提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座

王旭亮_·2025-02-18 13:24

无人机+光电吊舱：2K 30倍混合变焦光电吊舱技术详解

它通常由多个传感器组成，包括可见光摄像机、红外热像仪、激光测距仪等，以实现对目标区域的全方位、多角度观测。二、2K30倍混

无人机技术圈·2025-02-18 05:33

双光吊舱应用行业！！

通过可见光相机和红外热成像仪的结合，吊舱可以在白天和夜晚、晴天和恶劣天气条件下，为无人机等空中平台提供清晰的战场图像，帮助指挥人员做出准确的决策。

云卓SKYDROID·2025-02-18 05:00

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的股票level2逐笔委托逐笔成交历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-18 01:48

第二章：12.3 建立表现基准

误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。

望云山190·2025-02-17 22:40

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译

数据集下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了10

liwulin0506·2025-02-17 20:54

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特

·2025-02-17 20:28

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

hightick·2025-02-17 12:37

【论文精读】MotionLM

MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了

EEPI·2025-02-17 12:37

机器学习：k均值

**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚

golemon.·2025-02-17 08:38

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

什么是射频？射频基本架构？

电磁波无处不在，根据频率不同划分成不同领域，从低频到高频依次有：无线电、微波、红外线、可见光、紫外线、x射线、伽马射线等。射频归属于无线电中，再高的的频率

m0_74823827·2025-02-17 07:24

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

数据一致性：确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件：auto-aof-rewrite-per

学会了没·2025-02-17 01:43

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

Spark 性能优化（四）：Cache

当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。

LevenBigData·2025-02-17 00:04

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3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)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

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