论文笔记_目标检测第24页

论文笔记 | Nature 2023 FunSearch：利用大语言模型在数学科学领域探索新的发现

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言科学中有许多难以解决的问题，这些问题难以获得确切解答，但却相对容易进行验证。在数学和计算机科学领域，这类问题被称为NP完全优化问题（NP-completeoptimizationproblems）。人们普遍认为不存在能够在“可接受时间”内（即多项式时间内）解决此类问题的算法，

叶庭云·2023-12-21 12:22

YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT）超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息，从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行)，但是效果挺好的也是10

Snu77·2023-12-21 12:13

船只监测识别摄像机

这种算法通常会基于目标检测和识别技术，能够识别船只的类型、大小等关键信息，并能够

博瓦科技·2023-12-21 12:12

36从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --行人检测

下图左上角图片中有一个人，如果我们想要用传统的目标检测方法检测到这个人的话，一般分为下面几个步骤。使用图像金字塔将图片按一定缩放比例生成不同尺寸图片（

Jachin111·2023-12-21 11:39

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。不幸的是，使用整个模型集合进行预测繁琐，可能会因为计算成本过高而难以部署给大量用户，尤其是如果各个模型是庞大的神经网络时。研究表明，可以将集合中的知识压缩成一个单一模型，这样更容易部署，而我们则进一步使用不同的压缩技术发展了这种方法。本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶

xhyu61·2023-12-21 10:48

【论文笔记】MCANet: Medical Image Segmentation withMulti-Scale Cross-Axis Attention

医疗图像分割任务中，捕获多尺度信息、构建长期依赖对分割结果有非常大的影响。该论文提出了Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）模块，融合了多尺度特征，并使用Attention提取全局上下文信息。论文地址：MCANet:MedicalImageSegmentationwithMulti-ScaleCross-AxisAttention代码地址：https://githu

justld·2023-12-21 10:47

YOLOv8分割训练及分割半自动标注

YOLOv8是基于目标检测算法YOLOv5的改进版，它在YOLOv5的基础上进行了优化和改进，加入了一些新的特性和技术，如切片注意力机制、骨干网络的选择等。

qq_41920323·2023-12-21 09:13

Yolo系列又新增一员人体姿态检测模型——基于Yolo-NAS的姿态检测

YOLOv8目标检测算法模型，不仅可以进行对象检测，对象分割，对象分类等任务，还支持姿态检测，目标追踪等任务。更多YOLOv

人工智能研究所·2023-12-21 09:34

【目标检测实验系列】通过全局上下文注意力机制Global Context Block(GC)融合到YOLOv5案例，吃透简单即插即用注意力机制代码修改要点，举一反三！（超详细改进代码流程）

另外，GC与YOLOv5的C3融合教程见博客：【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合GlobalContextBlock全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:07

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合Global Context Block全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，模型高效涨点！（超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及两个主体内容。第一个：简单介绍GlobalContextBlock的原理。第二个：基于YOLOv56.x版本，与Backbone部分的C3结构进行融合，提出一种新的结构C3GC（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。这些点子都可以用来作为写SCI四区、北大核心论文的一个小创新点！2.GlobalContextBlock（原理：简单介绍，可自行详细研究）2.1Glob

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:06

【yolov8系列】 yolov8 目标检测的模型剪枝

前言最近在实现yolov8的剪枝，所以有找相关的工作作为参考，用以完成该项工作。先细读了Torch-Pruning，个人简单记录了下【剪枝】torch-pruning的基本使用，有框架完成的对网络所有结构都自适应剪枝是最佳的，但这里没有详细记录torch-pruning的yolov8的剪枝，是因为存在不解对其yolov8具体的剪枝代码中操作：“比较疑惑replace_c2f_with_c2f_v2

magic_ll·2023-12-21 08:33

水豚目标检测数据集VOC+YOLO格式700张

水豚（Capibara）是世界上最大的啮齿动物，也被称为“水猪”或“巨鼠”。它们是南美洲的特有物种，生活在河流、湖泊和沼泽等水域附近。水豚是一种非常温顺和社交的动物，通常生活在大群体中。水豚的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的身体长约1-1.3米，重达35-66千克，有着厚实的皮肤和短而结实的腿。水豚的皮肤呈棕色或灰色，有着短而密集的毛发。水豚的头部比较大，有着圆形的耳朵和小而圆的眼睛。水豚

小楼先森·2023-12-21 08:02

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）

自我介绍：本人硕士期间全程放养，目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊，一篇中科院三区在投。如何找创新点，如何放养过程厚积薄发，如何写中英论文，找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细写出来，还请大家能够点个关注和赞，收藏一下，谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。通过GSConv替换普通的卷积结构，减轻模型复杂度的同时保持检测精度。（通

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:59

技术分享 | 避坑指南-无人机自主降落代码解析

本人之前的属于纯作计算机视觉工作的,如果你和我一样在此之前没有接触过机器人控制,无人机相关的内容,那这篇文章对于入门prometheus的目标检测模块很适合,视觉方面简单(opencv写好的接口),控制方面简单但全面

阿木实验室·2023-12-21 06:17

深度学习的推理部分

在深度学习中，训练和推理是两个阶段：训练阶段：在这个阶段，深度学习模型通过使用大量标记的训练数据进行学习，调整模型的权重和参数，以便使模型能够适应输入数据并执行特定的任务（如图像分类、目标检测、语音识别等

何处不逢君·2023-12-21 05:25

深度学习目标检测全连接层什么意思

在深度学习目标检测中，通常我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行特征提取。CNN的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。

何处不逢君·2023-12-21 05:24

深度学习嵌入头embedding head解释

在目标跟踪或目标检测的深度学习模型中，"嵌入头"（EmbeddingHead）通常指的是网络架构中负责生成目标的特征表示的部分。

何处不逢君·2023-12-21 05:52

论文笔记 | ICLR 2023 WikiWhy：回答和解释因果问题

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《WikiWhy:AnsweringandExplainingCause-and-EffectQuestions》一段话总结：WikiWhy是一个新的QA数据集，围绕一个新的任务建立：用自然语言解释为什么一个答案是

叶庭云·2023-12-21 04:18

【论文笔记】动态蛇卷积（Dynamic Snake Convolution）

精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，作者提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。论文：DynamicSnakeConvolutionbasedonTopologicalGeometricConstraintsforTubularStruc

justld·2023-12-21 02:37

5、目标检测评估指标

目标检测评估指标1、精确度（Precision）、召回率（recoll）、准确率（Accuracy）2、AP与mAP3、IOU4、置信度（confidence）5、NMS6、边框7、感受视野1、精确度（

爱补鱼的猫猫·2023-12-21 01:34

YOLOv5结构改进——dynamicRELU和可变形卷积(DCN)

论文复现基于深度学习的红外场景目标检测_秦鹏测试可变形卷积对于网络性能的影响。在成像不够清晰的红外图像中，物体的边缘往往十分模糊，可变形的卷积可以自适应地贴合物体形状，比框状的效果应该会更好。

didi5939·2023-12-21 01:33

目标检测评价指标

1、检测精度指标一、IoU交并比IoU（交并比）1、IOU的全称为交并比（IntersectionoverUnion），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，

小wu学cv·2023-12-21 01:28

【基础篇】YOLO系列之数据划分和数据格式转换篇（全网最详细教程）

⭐领域适应⭐：如果您想要做小目标检测相关的实验，那需要选择VisDrone2019等小目标占比较多的公开数据集，确保数据集与目标领域相

w94ghz·2023-12-20 23:22

论文笔记：Accurate Localization using LTE Signaling Data

1intro论文提出LTELoc，仅使用信令数据实现精准定位信令数据已经包含在已在LTE系统中，因此这种方法几乎不需要数据获取成本仅使用TA（时序提前）和RSRP【这里单位是瓦】（参考信号接收功率）TA值对应于信号从手机到达基站所需的时间长度——>考虑到光速，它相当于用户设备与基站之间的距离在4GLTE网络中，TA值介于0到63之间，每个步骤代表一个比特周期（大约0.5208μs）的提前。以大约3

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:16

论文笔记 Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: aNew Perspective of Passenger Dema

19KDD1intro研究内容：OD矩阵预测（ODMP）预测在给定时间段内从一个地理区域到另一个地理区域的叫车订单数量本文提出了一种基于网格嵌入的单馈多任务学习模型(GEML)，同时考虑出行信息和地理特征，基于图对出行模式进行建模如果直接将已有的GCNs应用到OD矩阵所生成的图上，会出现以下问题：由于数据稀疏，学习到的具有很少订单的网格嵌入往往是不可靠和无效的对于没有任何历史订单记录的孤立节点(例

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:46

如何快速水出人生中的第一篇SCI系列：深度学习目标检测算法常用评估指标——一文读懂！

如何快速水出人生中的第一篇SCI系列：深度学习目标检测算法常用评估指标——一文读懂！YOLOv8最新改进系列一、工房工作的的更新情况1.

AI棒棒牛·2023-12-20 22:56

Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境

简介和应用领域：构建Docker镜像部署分享Docker容器1.打包Docker镜像:2.上传到Docker镜像仓库:3.在其他机器上部署并运行容器:前言计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测

库库的里昂·2023-12-20 22:08

基于YOLOv5的吸烟检测系统设计与实现

为了解决这些问题，本项目基于深度学习技术进行了吸烟检测系统的设计与实现，选择了PyTorch作为主要的深度学习框架，并结合了目标检测领域的主流算法YOLOv5来完成吸烟目标的自动识别和定位。

心无旁骛~·2023-12-20 20:38

基于YOLOv8的结核病预测系统设计与实现

程序使用的样本是经过染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像，通过检测医学图像中的结核杆菌诊断检测该样本的所属者是否患有结核病；为了减少医生的工作量，我们通过构建准确的目标检测模型辅助医生进行检测工作

心无旁骛~·2023-12-20 20:37

改进YOLOv4！让你的网络涨点！

本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难

Amusi（CVer）·2023-12-20 17:48

【改进YOLOv8】可变车道指示牌识别系统：融合移动端网络架构 RepViT改进改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence随着计算机视觉和深度学习的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向

xuehaikj·2023-12-20 17:47

Faster RCNN学习（目标检测）

一、FasterRCNN介绍二、链接收藏从编程实现角度学习FasterR-CNN（附极简实现）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424（基于pytorch框架，感觉写的清晰易懂，非常不错）；其实现链接：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch

沉醉于夏夜的风中·2023-12-20 17:15

长颈鹿目标检测数据集VOC+YOLO格式1000张

长颈鹿是一种非常独特的动物，它们是世界上最高的陆地动物之一。长颈鹿通常生活在非洲的草原和灌木丛中，是一种非常受欢迎的野生动物。长颈鹿的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的腿非常长，可以帮助它们在草原上行走和奔跑。长颈鹿的颈部非常长，可以帮助它们在树上寻找食物。长颈鹿的头部非常小，有着长长的舌头和强壮的牙齿。长颈鹿的身体非常修长，有着漂亮的斑纹和强壮的腿。长颈鹿是一种植食性动物，主要以树叶、嫩芽

小楼先森·2023-12-20 17:50

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

我将其替换整个YOLOv8的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效

Snu77·2023-12-20 17:20

竞赛保研 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、

iuerfee·2023-12-20 17:19

目标检测——YOLO算法解读（通俗易懂版）

论文：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection作者：JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi链接：https://arxiv.org/abs/1506.02640代码：http://pjreddie.com/yolo/yolo系列检测算法开山之作，通过仔细研读论文及代码，尝试用通俗

lishanlu136·2023-12-20 16:48

基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统【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·2023-12-20 15:10

深度学习目标检测（2）yolov3设计思想

YOLOv3基础YOLOv3算法基本思想可以分成两部分：按一定规则在图片上产生一系列的候选区域，然后根据这些候选区域与图片上物体真实框之间的位置关系对候选区域进行标注。跟真实框足够接近的那些候选区域会被标注为正样本，同时将真实框的位置作为正样本的位置目标。偏离真实框较大的那些候选区域则会被标注为负样本，负样本不需要预测位置或者类别。使用卷积神经网络提取图片特征并对候选区域的位置和类别进行预测。这样

kk要读书·2023-12-20 14:22

论文笔记 | ICLR 2023 ReAct：通过整合推理和行动来增强语言模型

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels》一句话总结：ReAct方法在问答任务中通过提示大语言模型生成与任务相关的推理文本，并根据需求生成搜索或调用工

叶庭云·2023-12-20 13:52

【工作】思“运算”

（论文笔记及思考）培养小学生数学运算能力主要体现在以下几个方面：1-培养学生对数学运算的兴趣；多种形式的训练（如：游戏、竞赛、算式卡片、黑板视算、听算、限时口算、自编计算题等）。

Telling谭·2023-12-20 11:28

目标检测标签格式转化——JSON格式转YOLO格式

说明在目标检测数据集处理中，我们经常会遇到标签之间不同格式的转化，以下介绍JSON格式的标签转YOLO格式。

不学无术杰哥·2023-12-20 09:32

Opencv实验合集——实验六：模板匹配

模板匹配在目标检测、物体识别等领域有广泛应用，尽管对于光照、尺度、旋转等变化敏感，但仍然是图像处理中常用的技术之一。2.有关的函数方法cv.matchTemplate(img,templat

我药打十个·2023-12-20 08:55

深度学习小白学习路线规划

作为深度学习的初学者，以下是一个建议的学习路线，可以帮助你逐步掌握图像分类、目标检测与跟踪、实例分割和姿态估计：掌握这些，计算机视觉算是入门了！

阿利同学·2023-12-20 08:15

python基于深度学习的唇语识别系统的设计与实现

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究背景与意义二、项目技术理论2.1残差网络ResNet2.2门控循环单元GRU2.3目标检测Yolo算法2.4轻量级web框架Flask三、项目分析与技术路线

2301_79810943·2023-12-20 05:06

基于深度学习的唇语识别系统的设计与实现