雷达目标检测第15页

多目标跟踪MOT16数据集和评价指标

已开始接触，可能觉得直接将目标检测的算法应用在视频的每一帧就可以完成这个任务了。

pprpp·2024-01-24 07:57

中国SRTMDEMUTM 90M 分辨率DEM数据免费分享

它于2000年进行，利用航天飞机上的雷达系统获取地表的高程数据。SRTM数据的主要目的是生成地球表面的数字高程模型（DigitalEl

GIS遥感数据处理应用·2024-01-24 07:36

数字图像处理（实践篇）二十六使用cvlib进行人脸检测、性别检测和目标检测

目录1安装cvlib2涉及的函数3实践4其他cvlib一个简单，高级，易于使用的开源Python计算机视觉库。1安装cvlib#安装依赖pipinstallopencv-pythontensorflow#安装cvlibpipinstallcvlib</

Jackilina_Stone·2024-01-24 06:57

DDBNet：Anchor-free新训练方法，边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020

论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet，该算法对预测框进行更准确地评估，包括正负样本以及IoU的判断。

VincentTeddy·2024-01-24 04:31

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day03【机器人简介与ROS基础】

文章目录前言机器人简介机器人应用与前景机器人形态机器人的构成ROS基础ROS的作用和特点ROS的运行机制ROS常用命令前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：

辰chen·2024-01-24 03:31

【GitHub项目推荐--不错的Flutter项目】【转载】

01可定制的图表库FLChart是一个高度可定制的Flutter图表库，支持折线图、条形图、饼图、散点图和雷达图。

旅之灵夫·2024-01-24 01:34

用ssh远程linux服务器无法打开图形界面的解决方法

比如，查看图片形式保存的loss结果，目标检测结果等。

xw2017·2024-01-24 01:52

目标检测：IOU计算

在目标检测中，经常需要计算预测回归框和真实回归框的交并比（IntersectionOverUnion，IOU），也称重叠度,计算公式如下。

殉道者之花火·2024-01-24 00:25

MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）

系列文章目录前言一、激光雷达-相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系，从而将激光雷达和相机输出融合在一起。激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。

kuan_li_lyg·2024-01-23 23:32

transformer优化(二)-DETR 学习笔记

DETR（DetectionTransformer）是一种基于Transformer的目标检测模型。它采用了一种全新的思路，将目标

无妄无望·2024-01-23 22:35

基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（三）

模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight-->.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南

凌乱533·2024-01-23 18:30

助力公益事业，吉林长春市第二社会福利院与清雷科技达成合作

“通过部署清雷科技智慧康养大屏和毫米波雷达监测设备，可以实时查看全院入住人员的生命体征情况，包括呼吸、心率、在离床状态、睡眠报告等，对呼吸异常、跌倒风险异常的人员还会特别标注提醒，提高护理员工作效率的同时

科技赋能生活·2024-01-23 17:47

不畏浮云遮望眼，只因它是SAR卫星！

不畏浮云遮望眼相较于传统卫星，合成孔径雷达（SAR）卫星具有穿透云层、雨雪、浓雾等天气障碍的能力。这意味着SAR卫星能够实现全天候、全天时的观测，为地球表面提供高质量、高分辨率的图像。

水经注GIS·2024-01-23 16:47

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。

神笔馬良·2024-01-23 14:01

(无人机方向)ros学习之路ROS 机器人系统仿真_导航仿真概述

导航消息:了解地图、里程计、雷达、摄像头等相关消息格式。预期达成的学习目标:了解导航模块中的组成部分以及相关概念能够在

会变身的火娃·2024-01-23 14:54

基于深度学习的多目标跟踪算法

在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前，我们首先了解一下其基本概念和挑战：目标检测：首先识别视频帧中的目标（如人、车辆等）。数据关联：将连续帧中的检测结果关联起来，形成目标的轨迹。

LittroInno·2024-01-23 12:54

2018/6/8

日精进今日体验马自达换了12个雷达一个好使的都没有想了半天没有搞明白，搞清楚配件原理。多问问

常晓东·2024-01-23 10:44

geemap学习笔记053：纹理特征

前言纹理特征通常描述了遥感影像中像素之间的空间关系和变化，对于地物分类、目标检测以及图像分割等遥感应用非常有价值。本节将会介绍EarthEngine中提供的一些纹理特征计算方法，包括熵和灰度共生矩阵。

静观云起·2024-01-23 10:20

yolov8改进之FasterBlock

本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。

qq_41920323·2024-01-23 10:47

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。

FL1623863129·2024-01-23 10:46

YOLOv8 视频识别

YOLOv8是一种目标检测算法，用于识别视频中的物体。要控制视频识别中的帧，可以通过以下方式来实现：设置帧率：可以通过设置视频的帧率来控制视频的播放速度，从而影响视频识别的速度。

田猿笔记·2024-01-23 09:14

OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！

图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0，网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化，主要是16位整型高斯滤

AAI机器之心·2024-01-23 08:50

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

目标检测 - 绘制bounding box

工具类fromPIL.ImageimportImage,fromarrayimportPIL.ImageDrawasImageDrawimportPIL.ImageFontasImageFontfromPILimportImageColorimportnumpyasnpSTANDARD_COLORS=['AliceBlue','Chartreuse','Aqua','Aquamarine','Az

mango1698·2024-01-23 07:36

深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN

Studying 开龙wu·2024-01-23 07:33

目标检测 Faster-RCNN

文章目录标题目标检测算法：Faster-RCNNR-CNNRegionProposals候选区域RCNN结构原理RCNN存在的问题用SPP-Net改进（spatialpyramidpoolinglayer

石中璇·2024-01-23 07:32

【目标检测】YOLOv7算法实现(二)：正样本匹配(SimOTA)与损失计算

本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。

初初初夏_·2024-01-23 07:02

Cyber RT 话题通信

所谓通信机制就是如何在不同的单元或模块之间传输数据，比如:雷达、摄像头、GPs(、地图、车辆控制、车辆参数、车辆目的地…这些消息是以何种方式在不同模块之间传输的，不同传输方式又有怎样的应用场景等等。

飞大圣·2024-01-23 07:26

喜报|超维防爆轮式智能巡检机器人荣获防爆合格证书

此次防爆测试的产品部件包括：防爆激光雷达、防爆型无线充电器、防爆拾音器、防爆TOF探测器、防爆按钮、隔爆声光报警器、AGV动

超维机器人·2024-01-23 07:26

目标检测 - RCNN系列模型

文章目录1.RCNN2.Fast-RCNN3.Faster-RCNN1.RCNN论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation地址：https://arxiv.org/abs/1311.2524分为两个阶段：目标候选框ObjectProposalsProposals缩放后放入CNN网络目标候选框的

mango1698·2024-01-23 07:56

目标检测 - FPN结构

论文：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection网址：https://arxiv.org/abs/1612.03144图a为特征图像金字塔，针对我们要检测不同尺度的目标时，我们会将图片缩放到不同的尺度，针对每个尺度的图片都经过我们的模型进行预测。面临问题：生成n个不同的尺度，就要重新预测n次，这样效率是很低的。图b为Faster-CNN采用的一种方式，图片通过

mango1698·2024-01-23 07:55

竞赛保研机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

iuerfee·2024-01-23 07:54

大创项目推荐目标检测-行人车辆检测流量计数

文章目录前言1\.目标检测概况1.1什么是目标检测？

laafeer·2024-01-23 07:54

PSEUDO-LIDAR++：自动驾驶中 3D 目标检测的精确深度

现有方法很大程度上依赖昂贵的激光雷达传感器来获取准确的深度信息。虽然最近推出了伪激光雷达作为一种有前

飞大圣·2024-01-23 07:53

Ubuntu 20.04 安装opencv3.2.0 及报错解决方法

最近想要学习一下XTDrone里的目标检测与跟踪模块(正好推荐一下肖昆老师团队的项目----XTDrone,感兴趣可以去看看，确实很不错哟！)

why_blogs·2024-01-23 06:20

深度学习|RCNN&Fast-RCNN

1.RCNN2014年提出R-CNN网络，该网络不再使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（regionproposalmethod）创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型

AI小白龙*·2024-01-23 04:18

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

目标检测系列——FasterR-CNN原理详解写在前面前文我已经介绍过R-CNN、FastR-CNN的原理，具体内容可以点击下面链接阅读。

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Wise-IoU论文个人理解

但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例，

yuanjun0416·2024-01-23 04:17

半监督学习

EfficientTeacher：针对YOLOv5的半监督目标检测实现-知乎CVPR23高分作|半监督目标检测超强SOTA：Consistent-Teacher

qq_478377515·2024-01-23 03:26

GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOROBJECT DETECTION（中文翻译）

ABSTRACT在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。

江小白jlj·2024-01-23 00:45

特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN

在本报告中，我们介绍了一种名为DAMO-YOLO的快速而准确的目标检测方法，其性能优于现有的YOLO系列。

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:13

yolov8 C++目标检测推理代码上加上关键点输出

1.在yolov8的目标检测代码上加上关键点解析输出，下载yolov8n-pose.pt转换为onnx格式的yolov8n-pose.onnx，输出1,56,84002.在输出结果结构体中加上关键点的集合

Freeze-hu·2024-01-22 23:34

多个coco数据标注文件合并

COCO（CommonObjectsinContext）是一个用于目标检测和图像分割任务的标注格式。如果你有多个COCO格式的JSON文件，你可能需要将它们合并成一个文件，以便更方便地处理和管理数据。

小张Tt·2024-01-22 23:03

十分钟带你复现YOLOv8

目录复现环境参考来源前期准备配置环境复现功能模型训练更多内容YOLO是JosephRedmon等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测算法。

Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

【学习】FPN特征金字塔

然而，在目标检测中往往因为卷积网络的这个特征带来了不少麻烦：高层

超好的小白·2024-01-22 21:01

机器人世界

例如，无人驾驶汽车使用视频、雷达与激光雷达来观察周围的世界。

徐凯_xp·2024-01-22 18:19

雷达方程的推导

雷达方程的推导暂时Markdown的编辑还不是很熟练，因此公式部分全部截图了。

liweinjit·2024-01-22 17:01

【深度学习目标检测】十七、基于深度学习的洋葱检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

使用AI实现洋葱检测对农业具有以下意义：提高效率：AI技术可以快速、准确地检测出洋葱中的缺陷和问题，从而提高了检测效率，减少了人工检测的时间和人力成本。提高准确性：AI技术通过大量的数据学习和分析，能够更准确地识别出有缺陷的洋葱，降低了误判和漏检的可能性。提高农产品质量：通过AI技术对洋葱进行检测，可以及时发现并处理有缺陷的产品，从而提高了农产品的整体质量。提供决策支持：AI技术可以通过数据分析，

justld·2024-01-22 17:29

4D毫米波雷达——RADIal数据集、格式、可视化 CVPR2022

采集设备包括：摄像头、激光雷达和高清雷达等，并且还包括了车辆的GPS位置和行驶信息。总共有91个视频序列，每个视频时长从1分钟到4分钟不等，加起来一共是2小时。

一颗小树x·2024-01-22 16:22

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

前言本文介绍使用4D毫米波雷达，实现目标检测与可行驶区域分割，它是来自CVPR2022的。会讲解论文整体思路、输入数据分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-22 16:20

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