Dection

抓取检测（Grasp Dection）

抓取检测抓取检测被定义为能够识别任何给定图像中物体的抓取点或抓取姿势。抓取策略应确保对新物体的稳定性、任务兼容性和适应性，抓取质量可通过物体上接触点的位置和手的配置来测量。为了掌握一个新的对象，完成以下任务，有分析方法和经验方法。分析方法根据抓取稳定性或任务要求的运动学和动力学公式，选择手指位置和手部构型，经验方法根据具体任务和目标物体的几何结构，使用学习算法选择抓取。根据是否需要进行目标定位，需
cocapop·2023-12-02 17:36

Python深度强化学习实战 ——OpenAI Gym-CarRacing自动驾驶项目

本篇是CarRacing系列博客的代码篇，提供lane_dection部分的完整
柠檬叶子C·2023-07-15 11:42

tensorflow1.X TypeError: __init__() got multiple values for argument ‘filters‘

1.错误详情File"E:\road_dection\yanyousan-yousan.ai-master\yousan.ai\computer_vision\projects\classification
若水cjj·2023-07-14 07:38

图像处理 Vivado HLS C 实现边缘检测和肤色检测

voidhls::hls_skin_dection(RGB_IMAGE&src,RGB_IMAGE&dst,introws,intcols,inty_lower,inty_upper,intcb_lower
Cloud-Atlas·2023-01-19 09:54

目标检测序列化 Pix2Seq: A Language Modeling Farmework for Objection Dection 论文笔记

目标检测序列化Pix2Seq:ALanguageModelingFarmeworkforObjectionDection论文笔记一、Abstract二、引言三、提出的Pix2Seq框架3.1从目标描述中构建序列3.2架构、目标以及推理3.2.1架构3.2.2目标3.2.3推理3.3将序列增强集成到任务先验信息中3.3.1可选的序列构建3.3.2可选的推理四实验4.1实验步骤4.2主要比较4.3序列
乄洛尘·2022-11-22 20:24

3D-Dection系列论文1：Pointpillars ---example是如何生成的？

注：此文是解析的是pointpillar不是second\color{red}{注：此文是解析的是pointpillar不是second}注：此文是解析的是pointpillar不是second我们来看一下网络中的example是如何来的~首先我们看一下example在哪里用到的，然后反推一下：可以看到exaple是从eval_dataloader迭代器里面进行引用的，这是常规操作，然后看一下ev
LimitOut·2022-02-20 07:36

基于Opencv-python人脸口罩检测

02Author：Mengversion：python3.6Description："""importcv2#导入opencvimporttime#导入time"""实现鼻子检测"""defnose_dection
·2021-06-18 22:51

Canny Edge Dection

SimpleImplementationofCannyAlgorithmforEdgeDetection.Steps/AlgorithmDetails:ConvolutionwithGaussianFilterCoefficientConvolutionwithCannyFilterforHorizontalandVerticalorientationCalculatingdirectionsus
baby_superman·2020-08-23 23:46

anchor free dection简介

1.background目标检测从开始的two_stage时代到one_stage时代，从anchorbasic到anchorfree，越来越精细化。从18年CornerNet开始，anchorfree论文喷颈式爆发，宣告开始进入anchorfree时代。2.Network2.1DenseBox本文工作：证明了单纯的FCN网络只要设计合理可以用来检测不同尺度和严重遮挡下的目标。提出新的FCN模型，
小只女孩·2020-08-14 00:24

目标检测之Tensorflow Object Dection API 实现（超详细！不看后悔系列！！！）

一.准备工作1.下载并安装Anaconda二.正式工作1.创建环境1.1打开AnacondaPrompt1.2输入语句：condacreate-ntensorflowpython=3.61.3关闭AnacondaPrompt2.激活环境2.1打开cmd2.2输入语句：activatetensorflow3.下载Tensorflow3.1输入语句：pipinstall-ihttps://pypi.d
向上而生·2020-06-29 12:08
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