细粒度目标识别

树莓派opencv+contrib+xmake环境搭建

1.4安装clang1.5安装eigen1.6安装xmake1.7安装opencv与opencv_contrib1.8摄像头设置1.9Github加速1.10测试2参考网站0.Intro最近要搞树莓派上的目标识别
alawang_0131·2022-05-01 07:28

【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】120. 击中-击不中变换

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】120.击中-击不中变换形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:47

【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】118. 形态学操作之底帽运算

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】118.形态学操作之底帽运算形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:46

【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】119. 图像的形态学梯度

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】119.图像的形态学梯度形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:46

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】117. 形态学操作之顶帽运算

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】117.形态学操作之顶帽运算形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:16

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】115. 形态学操作之开运算

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】115.形态学操作之开运算形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:15

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】116. 形态学操作之闭运算

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】116.形态学操作之闭运算形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:15

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】114. 形态学操作之膨胀

youcans的OpenCV学习课』系列，持续更新中【youcans的OpenCV例程200篇】114.形态学操作之膨胀形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别
小白YouCans·2022-04-28 10:45

YOLOV5解析

网络由三个主要组件组成：1）Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。
咆哮的大叔·2022-04-28 07:16

OpenCV学习笔记9-形态学的原理及代码实现

形态学概述什么是形态学（morphology）指一系列处理图像形状特征的图像处理技术形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别
Aaron-ywl·2022-04-27 07:40

YOLO v5算法详解

其中：(1)Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3)
一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-04-25 07:12

跟我读CVPR 2022论文：基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法

本文分享自华为云社区《[CVPR2022]基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法》，作者：谷雨润一麦。本文简要介绍CVPR2022录用的论文“Knowledge
华为云开发者社区·2022-04-24 10:00

细粒度情感分析实战

2细粒度，属性级情感分类因为在人们进行评论的时候，往往针对某一产品或服务进行多个属性的评论，对每个属性的评论可能也会褒贬不一，因此针对属性级别的情感分析在真实的场景中会更加实用，同时更能给到企
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-04-24 09:31

C++使用opencv调用级联分类器来识别目标物体

前言：相较于帧差法捕捉目标物体识别，级联分类器识别目标物体更加具有针对性，使用前者只要是动的物体都会被捕捉识别到，画面里有一点风吹草动，都会被捕捉识别下来，如果我想识别具体的人或者物，都无法做到精准的目标识别
一个不同的ID·2022-04-24 07:07

Github 标星 5.2K+！bloomberg 开源 Python 内存分析器“Memray”

通常用作CLI工具，也可用作库来执行更细粒度的分析任务。主要特点：跟踪每个函数
·2022-04-22 14:59

在Jetson Nano上十行代码实现目标检测（jetson_inference）

行代码搞定目标检测的视频教程参考网址：https://www.bilibili.com/video/av91150116/经测非常实用，通过10行代码实现目标检测，在JetsonNano上迅速搭建一个目标识别的示例和开发环境
星光2020·2022-04-19 07:53

使用滤波器组的FBCCA算法

使用滤波器组的FBCCA算法1、FBCCA算法原理2、FBCCA算法过程推导2.1滤波器组分析2.2子频带成分的CCA2.3目标识别1、FBCCA算法原理著称为光驱动响应(photicdrivingresponse
Ethan Hunt丶·2022-04-18 07:37

大话微服务：（三）微服务架构与中台战略

二、微服务的核心：微服务的核心在于服务治理，微服务架构是将复杂臃肿的单体应用进行细粒度的服务化拆分，每个拆分出来的服务各自独立打包部署，并交由小团队进行开发和运维，从而极大地提高了应用交付的效率。
热水钟·2022-04-17 00:26

YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别

2021.8.24效果还是可以的，公司楼下：一、简述针对YOLOV5小目标识别部分做了算法改进：1.修改了MODEL，增加了小目标检测层2.修改了detect.py，增加了分割检测模块，以时间换准确度。
xiaoY322·2022-04-14 17:02

openCV 实现用 python 画线、画矩形、画圆、画椭圆、画多边形

在我进行物体检测，或者做一些目标识别的过程中，当我检测到目标时，怎么样来说明我们检测的东西是什么呢？
dream.AI·2022-04-13 07:54

深度学习自学（二十五）：目标跟踪

运动目标跟踪主流算法大致分类主要基于两种思路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标
TheDayIn_csdn·2022-04-10 18:22

机器人常用传感器学习总结

一般与机器人的目标识别和作业安全等因素有关。具体有触觉传感器、视觉传感器、接近觉传感器、距离传感器、力觉传感器、听觉传感器等。触觉能力：简单的触觉传感器可以使机器人对碰撞、接触等做出
Zachery.·2022-04-10 08:42

Fiber 调度机制

Fiber将一个DOM更新任务拆分为由多个原子化可调度的节点组成的集合，从而提供了细粒度的任务调度能力。
·2022-04-08 19:59

redis从0-1学习记录（完结）

非关系型数据库的特点，方便扩展、大数据量、高性能、细粒度缓存、数据类型多样化（也不需要设计数据库表)。
Ant_blog·2022-04-05 11:00

Wireshark-过滤器-数据包解析

对标准协议，既支持粗粒度的过滤如HTTP，也支持细粒度的、依据协议属性值进行的过滤
ML李嘉图·2022-04-04 12:00

C#处理类型和二进制数据转换并提高程序性能

目录C#原语类型1，利用Buffer优化数组性能2，BinaryPrimitives细粒度操作字节数组提高代码安全性3，BitConverter、MemoryMarshal4，Marshal实践更高性能
·2022-04-03 18:03

设计模式之：享元模式FlyweightPattern的实现

享元模式的理解：享元模式的定义：运用共享技术支持大量细粒度对象的复用；FlyweightPatternDefinition：Usesharingtosupportlargenumbersoffine-grainedefficiently
张德长·2022-04-03 16:00

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究人工智能技术与咨询来源：《汽车工程》，作者徐国艳等［摘要］针对无人车环境感知中的障碍物检测问题，设计了一套基于车载激光雷达的目标识别与跟踪方法。
m0_62870606·2022-04-03 07:48

设计模式学习笔记（十二）享元模式及其应用

一、享元模式介绍1.1享元模式的定义享元模式的定义是：运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。这里就提到了两个要求：细粒度和共享对象。而
归斯君·2022-04-02 23:00

基于Python实现丝滑换装视频剪辑

最开始想用moviepy的moviepy.video.fx.all.mask_color蒙版处理，发现还要结合目标识别这个复杂度就有点上头了。然后换了一个思路进行处理之后就算成功了吧。
·2022-04-02 12:02

论文阅读 Learning Motion in Feature Space: Locally-Consistent Deformable Convolution Networks

Locally-ConsistentDeformableConvolutionNetworksforFine-GrainedActionDetectionProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2019task细粒度的动作检测阅读记录文中认为
WXiujie123456·2022-04-01 18:22

Global-to-Local Neural Networks for Document-Level Relation Extraction论文阅读

粗细粒度实体根据实体类型的粒度不同，学术界存在命名实体识别（Name
Roytoyal·2022-03-30 07:09

微前端

微服务是面向服务架构（SOA）的一种变体，把应用程序设计成一系列松耦合的细粒度服务，并通过轻量级的通信协议组织起来具体地，将应用构建成一组小型服务。
久宇诗·2022-03-28 16:00

Java RateLimiter的限流详解

即使在细粒度的软件架构中，也有类似的概念。系统在使
·2022-03-28 13:02

Apache Ranger安装部署

ApacheRanger提供了一个集中式的安全管理框架，用户可以通过操作RangerAdmin页面来配置各种策略，从而实现对Hadoop生成组件，比如HDFS、YARN、Hive、HBase、Kafka等进行细粒度的数据访问控制
哥不是小萝莉·2022-03-27 14:00

27 OPENVINO advanced course1

OPENVINO示例1人体动作姿势识别示例2图像着色示例3音频检测示例4公式识别5环境深度识别6目标识别示例7自然语言处理示例（NLP）——自动回答问题1人体动作姿势识别示例1.1设定实验路径设定OpenVINO
THE ORDER·2022-03-27 13:34

YOLO系列（一）：YOLOv1笔记一（原理部分）

一.一张图片首先Resize到448x448的size；原论文中给出的理由是：检测通常需要细粒度的视觉信息，因此我们将网络的输入分辨率从224×224增加到448×448。
逻辑三元·2022-03-25 09:51

从零开始完成Yolov5目标识别（二）制作并训练自己的训练集

往期文章从零开始完成Yolov5目标识别（一）准备工作目录往期文章一、图片准备工作1.图像切片2.使用labelimg进行图像标定二、制作Yolov5数据集1.图片和标签的准备2.一步到位生成.txt数据集并划分训练集和测试集
WZT725·2022-03-25 07:10

我们如何建立一套无参考视频质量评价体系？

对于各类直播的终端用户来说，关注的侧重点是实时的质量监控；对于提供视频技术服务的从业人员来说，关注的则是视频算法版本之间细粒度的提升或回退。因此，我们需要一套“评价主观视频质量体验”的客
·2022-03-24 15:11

qGPU 容器产品全量上线，重磅发布 GPU 在离线混部功能

摘要qGPU是腾讯云推出的GPU共享技术，支持在多个容器间共享GPU卡资源，提供百分比算力与MB级显存细粒度分配和强隔离能力，并且搭配业界独有的GPU在离线混部技术，在
·2022-03-24 14:08

我们如何建立一套无参考视频质量评价体系？

对于各类直播的终端用户来说，关注的侧重点是实时的质量监控；对于提供视频技术服务的从业人员来说，关注的则是视频算法版本之间细粒度的提升或回退。因此，我们需要一套“评价主观视频质量体验”的客
·2022-03-23 19:35

Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture

论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01169一、Res2NetModule本论文所提出的结构如上图中的右侧与现有的增强cnn多层多尺度表示强度的方法不同，本论文在更细粒度的级别上改进了多尺度表示能力
小小小～·2022-03-23 11:58

目标检测—基于Yolov3的目标检测项目实战（学习笔记）

复现这一目标检测项目的详细步骤模型检测效果如下：1.视频检测输出结果截图2.图片检测输出结果本文主要分为以下几个部分：一、文件下载与准备二、将tensorflow导入pycharm三、应用权重文件四、目标识别复现具体步骤如
萝北村的枫子·2022-03-22 17:36

SDK

前期为了让SDK里各自的部分方便开发和使用，内部进行了细粒度的拆分，将项目拆分成多个仓库，使用repo组织完整的项目。然后整体项目使用fat-aar打包成一个完整aar的解决方案。
_九卿_·2022-03-22 10:50

传感器融合-SFND_3D_Object_Tracking源码解读(二)

objectDetection2D.cpp此文件主要做的是在OpenCV上使用YOLOv3进行目标识别,YOLO是什么原理？我们可以把目标检测看成是目标定位和目标识别的结合。
隔壁王校长wyh·2022-03-22 07:57

基于深度学习的图像匹配技术一览

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨https://mp.weixin.qq.com/s/8ilO_X_uEfMMQDNwzLSaUQ编辑丨极市平台图像匹配应用：目标识别、目标跟踪
Tom Hardy·2022-03-21 07:59

车牌识别的N种办法——从OCR到深度学习

一、车牌识别简介随着科学技术的发展，人工智能技术在我们的生活中的应用越来越广泛，人脸识别、车牌识别、目标识别等众多场景已经落地应用，给我们的生活品质得到很大的提升，办事效率大大提高，同时也节约了大量的劳动力
quantam·2022-03-20 07:35

Authing Share丨如何对用户进行权限管理

目前被大家广泛采用的两种权限模型为：基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），二者各有优劣：RBAC模型构建起来更加简单，缺点在于无法做到对资源细粒度地
Authing·2022-03-19 09:29

对比学习

另一方面，研究者们也质疑如此细粒度的还原是否真正必要。这句话的
JpyJpy321·2022-03-18 05:55

计算机视觉算法与应用汇总

计算机视觉主要分为2D视觉和3D视觉两大研究领域，2D视觉的研究内容包括：目标识别、目标跟踪、视频内容理解等；3D视觉的研究内容包括：基于图像的三维重建、目标三维姿态估计等。
妹妹，我可以进来喝口水吗·2022-03-17 07:59
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