计算机视觉目标检测第2页

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选

月见樽·2024-09-11 09:36

Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战

这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合，旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景，为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。

noVonN·2024-09-11 06:44

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。

逼子歌·2024-09-10 18:49

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

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！

阿_旭·2024-09-10 17:39

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。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.

阿_旭·2024-09-10 16:33

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian

牛马程序员24·2024-09-10 06:31

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1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)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行

FL1623863129·2024-09-10 04:12

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。

芊言芊语·2024-09-10 03:04

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。

小李学AI·2024-09-09 16:14

【详解之OpenCV中的findHomography()函数和 cv2.warpPerspective()函数】

在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，

01_6·2024-09-09 15:06

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

Ubuntu: 配置OpenCV环境

开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。

达柳斯·绍达华·宁·2024-09-09 11:35

基于深度学习的动态场景理解

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068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)：8068标注数量(xml文件个数)：8068标注数量(txt文件个数)：8068标注类别数：3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数：f

FL1623863129·2024-09-09 00:23

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?

数据集_深度学习·2024-09-08 20:26

图片修复去除重影导致的图像模糊

这种模糊也叫运动型模糊，在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的，人工修复更是无法下手，需要对破损图像像素级重建。

littlebird001·2024-09-08 17:39

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

目标检测-YOLOv4

YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。

wydxry·2024-09-08 13:11

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890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)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br

FL1623863129·2024-09-08 12:30

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

YOLOv8改进更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。

学yolo的小白·2024-09-08 08:37

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆

高斯小哥·2024-09-08 06:18

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)

代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。

Eric Woo X·2024-09-08 00:07

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位，而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法，并提供详细的C++实现。

m0_57781768·2024-09-07 10:34

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

wydxry·2024-09-07 09:26

用c++和opencv实现车牌识别

车牌识别是计算机视觉领域中的一个重要问题。

任我心意·2024-09-07 09:54

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的Mamba模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%

张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...

本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。

weixin_39947908·2024-09-06 19:52

全套安全帽佩戴检测算法源码与实战应用分享

WSH(WearingSafetyHelmet，安全帽佩戴检测)算法是一种基于计算机视觉和深度学

LNTON羚通·2024-09-06 18:13

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、

FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17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)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”

FL1623863129·2024-09-06 15:51

YOLOv8目标检测结果分析

使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source="animal2.jpg")result=results[0]img=result.plot()frommatplotlibimportpyplotaspltplt.imshow(X=img[:,:

MechMaster·2024-09-06 10:47

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp

WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

opencv轮廓近似，模板匹配

在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。

富士达幸运星·2024-09-06 01:22

计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总

计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总一、计算机视觉顶会一档二档二、计算机视觉顶刊一、计算机视觉顶会一档1、ICCV，全称：IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision

AdaCoding·2024-09-06 00:48

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题在将图像输入到深度学习网络之前，一般先对图像进行预处理，即图像归一化，为什么需要这么做呢？问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解，数据归一化后，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解”。接着面试官又问“图像的像

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表

mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA：用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo

沉浸式AI·2024-09-05 10:43

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto

ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出！一、模型推理测试1.1单张图片推理测试可以首先使用官网上的推理方法，从源代码安装mmrotate，只需运行以下命令。#首先把所需要的配置文件下载下来，或直接用你训练好的模型和配置

清如许.·2024-09-05 10:07

python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实

照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体1、针孔照相机模型针孔照相机模型（有时称为射影照相机模型）是计算机视觉中广泛使用的照相机模型

weixin_45154388·2024-09-05 08:25

MTCNN人脸检测算法

人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中，任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。

samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

yolo8 目标检测、鉴黄

引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，其目标是在图像中识别出各种对象，并准确地定位其位置。近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

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