DetectNet目标检测第20页

鹦鹉目标检测数据集VOC+YOLO格式2000张

鹦鹉是一种非常受欢迎的鸟类，它们通常生活在热带和亚热带地区的森林和草原中。鹦鹉是一种非常聪明、有趣和亲密的动物，也是一种受到广泛关注和保护的物种。鹦鹉的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的身体非常修长，有着漂亮的羽毛和强壮的翅膀。鹦鹉的头部非常大，有着强壮的喙和圆形的眼睛。鹦鹉的脚有着两个脚趾向前，两个脚趾向后的特殊结构，可以帮助它们在树枝上爬行和抓握。鹦鹉是一种杂食性动物，主要以种子、果实、

小楼先森·2023-12-23 08:18

DeepSORT（特点和核心）

以下是DeepSORT的一些关键特点：1.使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，以识别视频帧中的目标。2.使用卡尔曼滤波进行目标跟踪，以预测目标的位置和速度。3.

New___dream·2023-12-23 06:28

SpireCV如何利用G1吊舱进行点击跟踪

此外，SpireCV-SDK还集成了目标检测、识别与跟踪功能，以实现更智能的无人系统控制。本文将详细介绍如何利用SpireCV进行吊舱控制，并提供相关算法原理及操作步骤。

阿木实验室·2023-12-23 03:01

【图像配准】SAR-SIFT改进的SAR图像配准【含Matlab源码 2336期】

SAR因具有全天候成像能力和地物穿透能力，因此具有非常广泛的应用，如变化检测[1]、图像融合[2]、目标检测与识别[3]。图像配准方法可分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法[4]。

Matlab领域·2023-12-23 03:30

DETR 【目标检测里程碑的任务】

所以一个【端到端detr】解决了上述的问题，把目标检测转化成了集合预测的问题。DETR不再出很多冗

MIngo的成长·2023-12-23 01:44

MATLAB - 使用 YOLO 和基于 PCA 的目标检测，对 UR5e 的半结构化智能垃圾箱拣选进行 Gazebo 仿真

系列文章目录前言本示例展示了在Gazebo中使用UniversalRobotsUR5ecobot模拟智能垃圾桶拣选的详细工作流程。本示例提供的MATLAB项目包括初始化、数据生成、感知、运动规划和积分器模块（项目文件夹），可创建完整的垃圾桶拣选工作流程。一、打开项目要开始使用，请单击文档中的"打开实时脚本"或使用openExample函数打开示例实时脚本并访问支持文件。openExample('u

kuan_li_lyg·2023-12-23 00:07

关于YOLOv5的训练，GPU单卡、多卡设置，加速训练

yolov5毫无疑问是目前目标检测框架中非常准确快速的检测框架之一，在工业界和学术界应用广泛，其优势不言而喻。在模型训练或推理时，我们都想快速完成，特别是数据量很大的时候，效率就是非常迫切需要提升的。

清梦枕星河~·2023-12-22 18:19

HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道多选题题库及答案

A.场景分析B.图像标签C.目标检测D.智能相册人工智能四要素包括？A.数据B.算法C.算力D.场景E.框架目前常用的神经网络结构分为以下几种？

F_D_Z·2023-12-22 18:09

目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估

Hi,I’mShendi1、目标检测入门体验，技术选型，加载数据集、构建机器学习模型、训练并评估在最近有了个物体识别的需求，于是开始学习在一番比较与询问后，最终选择TensorFlow。

HackShendi·2023-12-22 18:29

[CVPR 2023:AeDet实现方位不变的多视图3D目标检测]

整体架构流程论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Feng_AeDet_Azimuth-Invariant_Multi-View_3D_Object_Detection_CVPR_2023_paper.pdf主页：https://fcjian.github.io/aedet代码：https://github.com/f

落叶霜霜·2023-12-22 13:05

flask开发定时任务--操作数据库

背景:需要定时对图片进行目标检测，图片存储在数据库中其实一开始，这个定时任务已经写好了，但是当时没有这些图片，就拿本地的一些图片去模拟。

SuperBetterMan·2023-12-22 12:24

一文了解YOLO家族技术演进史

Garry1248·2023-12-22 11:10

【AI】YOLO学习笔记二

1.YOLOV3YOLOV3特点：1.1网络结构的变化YOLOV3最大的改进就是网络结构的改进，使其更加适合小目标检测去掉池化和全连接层，全部采用卷积的形式下采样通过stride为2的卷积来实现总共有三层的输出层

TopFancy·2023-12-22 10:42

基于深度学习的森林火焰烟雾检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您

Python图像识别·2023-12-22 08:53

esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类

esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类一、下载项目二、环境三、训练和导出模型四、部署模型五、存在的问题esp-idf的安装参考我前面的文章：esp32cam和esp32-s3烧录human_face_detect

咚咚锵咚咚锵·2023-12-22 08:48

Tiny Object Detection

DynamicCoarse-to-FineLearningforOrientedTinyObjectDetection（CVPR2023）DynamicCoarse-to-FineLearningforOrientedTinyObjectDetection（CVPR2023）作者发现当前面向微小目标检测的学习管道存在严重的不匹配和不平衡问题

怎么全是重名·2023-12-22 08:45

yolo-nas无人机高空红外热数据小目标检测（教程+代码）

阿利同学·2023-12-22 07:46

EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection中文版 (BiFPN)

EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetectionEfficientDet：可扩展和高效的目标检测摘要模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。

computer_vision_chen·2023-12-22 01:25

【Deformable DETR】

AbstractDETR消除了目标检任务中的手工设计痕迹，但是存在收敛慢以及Transformer的自注意力造成的特征图分辨率不能太高的问题，这就导致了小目标检测性能很差。

别致的SmallSix·2023-12-22 01:22

计算机视觉一些面试基础整理（持续更新）

1.IOU的原理及伪代码实现：图像示例原理：IoU（IntersectionoverUnion）是目标检测中常用的评价指标，用于衡量预测边界框（BoundingBox）与真实边界框之间的重叠程度。

Funny_AI_LAB·2023-12-22 00:18

【转载】yolov5训练结果的分析与评价

「三木今天学习了嘛」文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议；原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120一、目标检测性能指标检测精度检测速度

lishi_1991·2023-12-21 20:35

(转载）YOLOv5 实现目标检测（训练自己的数据集实现猫猫识别）

YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了，YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。

lishi_1991·2023-12-21 20:05

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器是一种用于目标检测的机器学习方法，它是一种基于机器学习的特征选择方法，能够快速而有效地检测出图像中的对象或特定的模式，例如人脸。

梦回阑珊·2023-12-21 19:46

图像增强2023最新经典顶会论文和代码合集，附开源数据集下载

其应用范围广泛涉及医学影像分析、安全监控、智能交通、目标检测与识别、遥感影像处理等领域，具有很高的实用性，因此每年的相关论文数量也比较多。

深度之眼·2023-12-21 19:38

EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

EfficientNetV2论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现））EfficientDet是继2019年推出EfficientNet模型之后，Google人工智能研究小组TanMingxing等人为进一步提高目标检测效率

路人贾'ω'·2023-12-21 17:56

YOLO-NAS：面向目标检测的下一代模型

YOLO-NAS（YouOnlyLookOnceNeuralArchitectureSearch）通过快速准确的实时检测功能彻底改变了目标检测，适用于生产环境。

小北的北·2023-12-21 17:22

python-YoloV5模型目标检测实现CS2自瞄

文章目录前言一、下载YoloV5仓库二、图片截取1.使用PIL2.使用mss三、调用模型四、自动瞄准函数五、绑定热键六、效果展示七、写在最后前言在我的前几篇文章中，已经实现的基于Zynq7010开发板实现的HID模拟鼠标。现在尝试通过YoloV5模型实现一个自动瞄准辅助。首先确保已经安装了pytorch，若没有可以前往pytorch官网进行安装，其官网提供了一键命令，非常方便一、下载YoloV5仓

flyingrtx·2023-12-21 17:49

c实现桌面截图鼠标周边区域及生成dll供python调用

文章目录前言一、动态链接库编写1.C实现截图功能2.生成动态链接库二、python调用1.使用方法2.截图计时前言为了方便opencv进行fps游戏指针附近目标检测，需要降低截图延迟。

flyingrtx·2023-12-21 17:17

python安装paddlehub时出现JSONDecodeError的解决方法

其提供了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审

qq_17219645·2023-12-21 14:26

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

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

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

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

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