Haar级联检测器第67页

YOLOv5 引入最新 BiFusion Neck | 附详细结构图

YOLOv6-S以484FPS的速度得到了超过45.0%的AP，超过了相同规模的其他主流检测器（YOL

迪菲赫尔曼·2023-01-19 12:06

halcon sobel边缘检测sobel_amp

sobel_amp（图片：边缘图像：滤波器方式，掩膜大小:)描述sobel_amp计算图像的一阶导数，并用作边缘检测器。

小邢同学·2023-01-19 12:30

CascadePSP:级联PSP：通过全局和局部精炼实现对类无关和非常高分辨率的分割

Abstract：最先进的语义分割方法大多是在固定的分辨率范围内。这些分割对于超高分辨率分割不是特别准确的，因为低分辨率的多次上采样不能capture高分辨率物体边缘的详细信息。****本文，提出了一个新的方法不使用高分辨率的训练数据来处理高分辨率的分割问题。CascadePSP网络关键是尽可能的细化和correctlocalboundaries。尽管我们的网络使用低分辨率的数据训练，但我们的方法

zcd_2020·2023-01-19 10:00

【PP-YOLO】

而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。

不见山_·2023-01-18 21:06

神经网络控制法的工作原理,什么是神经网络控制

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

普通网友·2023-01-18 20:42

神经网络线性控制的特点,神经网络线性控制原理

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

小六oO·2023-01-18 20:09

YOLO-V4 论文学习+唐宇迪博士课程学习笔记

论文主要贡献：1.利用单GPU即可训练一个目标检测器.2.验证了Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials方法在训练目标检测器当中的作用。

Mechantronic Bao·2023-01-18 19:15

Towards Open World Object Detection 论文阅读笔记

sysu_first_yasuo·2023-01-18 16:55

CVPR 2021 Towards Open World Object Detection

开放集和开放世界图像分类的进展不能简单地适用于开放集和开放世界的目标检测，开放集和开放世界的目标检测的不同之处在于：在目标检测器的训练过程中，将那些未知的目标当做背景。

smile909·2023-01-18 16:22

uniapp微信小程序实现省市区三级联动

uniapp开发小程序我在项目中使用了uview2，但是uview2中我并没有找到省市区三级联动的实现，而在uview1中，是有这个现成的组件，但是又不能直接使用这个组件。

神仙姐姐QAQ·2023-01-18 13:05

CV-目标检测总结

目标检测总结目标检测常用数据集指标目标检测器组成部分backbone架构检测器传统检测方法双阶段检测器单阶段检测器AnchorFree目标检测论文：ASurveyofModernDeepLearningbasedObjectDetectionModels

为算法工程师·2023-01-18 11:23

目标检测、实例分割、旋转框样样精通！详解高性能检测算法 RTMDet

因此，我们对目前的单阶段目标检测器进行了全面的改进：从增强模型的特征提取能力和对各个组件的计算量进行均衡化，到使用动态的软标签来优化训练策略，再到对数据增强的效率和性能进行改进，我们对算法的各个方面都提出了新的优化方案

OpenMMLab·2023-01-18 10:22

Libra R-CNN论文阅读

Focalloss是用来缓解一阶检测器中的样本不平衡，但是这种方法对于R-CNN这类的二阶检测器，效果不佳，因为大量的容易的样本都

仙女修炼史·2023-01-18 03:22

经典实例分割模型Mask RCNN原理与测试

一、MaskRCNN简介区域卷积神经网络RCNN（Region-ConvolutionalNeuralNetworks）为两阶段目标检测器。

Half_A·2023-01-17 23:46

python实验课大作业人脸识别项目

基于opencv的人脸识别项目原理简介人脸检测步骤人脸识别步骤主要目标遇到的问题代码展示原理简介OpenCV提供了大量的HAAR训练器与检测器•介绍：OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）

追风小小少年·2023-01-17 22:35

『目标检测』目标检测 — 基础知识

文章目录一、目标检测方法分类二、经典前背景分离目标检测方法2.1背景差分法2.2帧差分法2.3光流场法三、深度学习检测小目标的常用方法四、目标检测器的选择一、目标检测方法分类第一，已知目标的先验知识在这种情况下检测目标有两类方法

libo-coder·2023-01-17 13:36

SMILEtrack:基于相似度学习的多目标跟踪

Tracking-by-Detection2.1.1、检测方法2.1.2、数据关联方法2.2、Tracking-by-Attention3、方法3.1、体系结构概述3.2.1、图像切片注意(ISA)块3.2.3、Q-K-V注意力块3.3、基于相似匹配级联

AI浩·2023-01-17 13:03

OpenCV(12)-OpenCV的机器学习

OpenCV的机器学习基本概念计算机视觉是机器学习的一种应用，而且是最有价的应用人脸识别哈尔(Haar)级联方法深度学习方法(DNN)Haar人脸识别方法哈尔(Haar)级联方法是专门为解决人脸识别而推出的

zxyccm·2023-01-17 13:03

CSS 学习笔记总结（借鉴黑马程序员pink老师前端入门）

虽然HTML可以做简单的样式，但是带来的是无尽的臃肿和繁琐1.2CSS-网页的美容师CSS是层叠样式表（CascadingStyleSheets）的简称有时我们也称之为CSS样式表或级联样式表CSS也是一种标记

峰不二子的小迷弟·2023-01-17 10:01

NeurIPS 2020 | Focal Loss改进版来了！GFocal Loss：良心技术，无Cost涨点！

arxiv.org/abs/2006.04388源码和预训练模型地址：https://github.com/implus/GFocal效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上

视学算法·2023-01-17 08:20

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388论文代码：https://github.com/implus/GFocal一阶段检测器基本将目标检测定义为密集的分类和定位(即包围框回归

小小小~·2023-01-17 08:48

改进YOLOv5系列：NeurIPS顶会论文，模型无损涨点｜首发最新改进广义焦点损失Generalized Focal Loss，将焦点损失从其离散形式推广到连续形式，以实现成功优化

芒果改进YOLOv5系列：NeurIPS顶会论文｜首发最新改进GeneralizedFocalLoss广义焦点损失，将焦点损失从其离散形式推广到连续形式，以实现成功优化，让模型无损涨点、打造全新YOLOv5检测器

芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:47

目标检测无痛涨点之 Generalized Focal Loss V2

老规矩，还是一句话总结：本文应该是检测领域首次引入用边界框的不确定性的统计量来高效地指导定位质量估计，从而基本无cost（包括在训练和测试阶段）地提升one-stage的检测器性能，涨幅在1~2个点AP

我爱计算机视觉·2023-01-17 08:17

无痛涨点！大白话讲解 Generalized Focal Loss

第一时间送达作者丨李翔来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786编辑丨AIstudy导读效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意one-stage检测器上

机器学习算法那些事·2023-01-17 08:45

改进YOLOv7系列：首发最新基于GFL损失函数，让模型无损涨点，NeurIPS 顶会论文｜无cost涨点，多种热门检测模型已使用

YOLO系列：芒果改进YOLOv7系列：首发最新基于GeneralizedFocalLoss损失函数，让模型无损涨点，NeurIPS顶会论文｜无cost涨点，多种热门检测模型已使用、打造全新YOLOv7检测器

芒果汁没有芒果·2023-01-17 08:44

单阶经典检测器: YOLO (You Only Look Once)

目录无锚框预测：YOLOv1网络结构特征图的意义损失计算总结依赖锚框：YOLOv2网络结构的改善-DarkNet-19先验框的设计正、负样本与损失函数训练技巧不足多尺度与特征融合：YOLOv3改进网络结构:DarkNet-53多尺度预测Softmax改为LogisticYOLOv3SPPMosaic图像增强SPP模块(SpatialPyramidPooling)CIOUlossIoUlossGIo

连理o·2023-01-17 08:59

目标检测算法——YOLO[v1~v3]

损失函数1.4YOLOv1缺点2YOLOv22.1网络结构的改善2.2先验框的设计2.3损失函数2.4训练技巧2.5特点3YOLOv33.1YOLOv3网络结构3.2多尺度预测3.3特点0引言两阶经典检测器

大橙子C7·2023-01-17 07:45

通过 MQTT 检测对象和传输图像

在本文中，我们将学习如何使用open-cv和YOLO对象检测器每五秒捕获/保存和检测图像中的对象。然后我们将图像转换为字节数组并通过MQTT发布，这将在另一个远程设备上接收并保存为JPG。

woshicver·2023-01-17 05:18

【ThreeJS基础教程-初识Threejs】1.2掌控我们的物体和模型

掌控我们的物体和模型学习ThreeJS的捷径引入帧数监控与调试时使用的GUI案例解析引入刷新率检测器stats和lil-guiStatsLIL.GUI（Dat.GUI）学习ThreeJS的捷径本段内容会写在

幻梦往昔·2023-01-16 16:44

Spring最好的一篇文章——IOC容器

管理操作实现的两种方式(xml配置文件实现)2.1基于xml方式创建对象2.2基于xml方式注入属性2.3xml注入其他类型属性（空值或特殊符号）2.4xml注入外部bean2.5注入属性-内部bean2.6级联注入

码manba·2023-01-16 16:37

haar特征_图像特征算法(二)——SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践

上一篇：图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践下一篇：图像特征算法(三)——ORB算法简述及Python中ORB特征匹配实践一、SURF算法1.算法简介SURF（Speeded-UpRobustFeatures）加速稳健特征，是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。SURF是对SIFT算法的改进，该算子在保持SIFT算子优良性能特点的基础上，同时解决了SIFT计

weixin_39949473·2023-01-16 16:32

论文阅读之DenseASPP

而空洞卷积能够在不牺牲特征空间分辨率的同时增大特征感受野计算方式：二、ASPP将不同扩张率的空洞卷积特征级联到一起，其是由Densenet的启发而来：用HK,d(x)来表示一个空洞卷积，缺陷：ASPP模块在尺度轴上特征分辨率还不够密集

qxq_sunshine·2023-01-16 11:59

多粒度级联森林算法解读

多粒度级联森林解读本博文简单解读一下周志华教授的多粒度级联森林算法。废话不多说，多粒度级联森林的结构主要分为两部分，一部分是多粒度扫描部分，还有就是级联森林部分。

卷了个积·2023-01-16 09:06

单阶多层检测器SSD（Single Shot MultiBox Detector)的Pytorch实现

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)算法借鉴了FasterRCNN与YOLO的思想，在一阶段网络的基础上使用了固定框进行区域生成，并利用了多层的特征信息，在速度与检测精度上都有了一定的提升。1.SSD算法流程SSD算法流程如上图，输入图像首先经过VGG的基础网络，在此之上又增加了几个卷积层，然后利用3×3的卷积核在6个大小与深浅不同的特征层上进行预测，得到候选框的分类与回

玉古路38号·2023-01-16 08:57

python ssd目标检测_SSD单次多框目标检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)原文分享摘要我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中目标的方法。我们的方法，名为SSD，将边界框的输出空间离散化为一组默认框，该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸。在检测阶段，网络对每个默认框中存在的感兴趣的目标类别产生分数，并对该默认框进行调整以便更好的匹配目标的形状。另外，该网络结合了来自不同分辨率的多个特征图的预测结果

weixin_39612228·2023-01-16 08:26

单阶多层检测器: SSD (Single Shot Multibox Detector)

目录SSD总览数据预处理光学变换几何变换网络架构基础VGG结构深度卷积层PriorBox与边框特征提取网络匹配与损失求解预选框与真实框的匹配定位损失的计算难样本挖掘类别损失计算SSD的改进算法SSD算法的限制DSSD:深浅层特征融合RSSD(RainbowSSD):彩虹式特征融合RefineDet:FasterRCNN与SSD的结合RFBNet(ReceptiveFieldBlockNet):多感

连理o·2023-01-16 08:26

Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

自适应供应链：使用深度强化学习的供需同步摘要自适应和高度同步的供应链可以避免级联上升和下降的库存动态，并减轻由运营故障引起的连锁反应。

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

从零开始用树莓派做一个社交距离检测仪（树莓派4B+摄像头推流教程）持续更新

因此，我决定使用树莓派做一个社交距离检测器来供防疫人员们使用。

Harry Xu·2023-01-15 05:11

(六)使用Coral USB Accelerator在Raspberry Pi上部署YOLOv5模型

的初始步骤准备目录并创建虚拟环境在RaspberryPi上安装TFLite解释器和PyTorch在RaspberryPi上安装CoralUSBAccelerator依赖项在RaspberryPi板上部署检测器下一步

寒冰屋·2023-01-15 00:01

pytorch 34 mmdetection配置文件中指定backbone与neck

backbone+neck+head的状态1.1宏观概述在mmdet中检测器由backbone+nec

万里鹏程转瞬至·2023-01-14 19:55

Offboard 3D Object Detection From Point Cloud Sequences

观察到不同的帧捕获物体的互补视图，设计了非车载检测器，通过多帧对象检测和新的以物体为中心的细化模型来利

学一点@·2023-01-14 16:45

【竞赛】竞赛的常见思路和方案——目标检测

，大目标和小目标考虑训练集和测试集的分布数据集的划分直接比列分层抽样，考虑类别的分布domain，根据数据集的分布，两个不同的年代k折划分2模型backbone，Neck（FPN），RoIHead，它级联三个不同

Deepsdu·2023-01-14 11:43

MTCNN笔记

MTCNN：级联卷积神经网络技术关键点：图像金字塔，三层及联网络架构(P、R、O)、NMS、IOU特点：多目标识别，无anchor数据集：CelebA+WiderFace网络流程：第一步：对图片做图像金字塔

Naturino·2023-01-14 10:38

学习笔记_基于pytorch的YOLOv7 - day1阅读论文梳理概念

day1阅读论文重点梳理摘要第一章介绍本文的贡献总结：第二章相关工作2.1实时物体检测器2.2.模型重新参数化2.3.模型缩放第三章网络结构3.1扩展的高效层聚合网络partial->PartialConvolutional

夜雨窗中人·2023-01-14 10:32

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection解读

摘要现代的检测器很依赖矩形框bbox，比如anchors,proposals和finalpredictions，呈现在不同的识别阶段里。bbox虽然很方便，但它只能提供粗糙的目标定位和特征提取。

BurtonMan·2023-01-14 08:35

【RepPoints】RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 译读笔记

RepPoints:PointSetRepresentationforObjectDetection摘要现今的目标检测器严重依赖矩形边界框，例如在各个识别阶段使用锚点、建议框和最终预测来表示目标。

songyuc·2023-01-14 08:04

CSS的学习笔记

CascadingStyleSheet层叠级联样式表CSS：表现层1.2、CSS发展史CSS1.0加了一些最基本的样式，加粗之类CSS2.0div(块元素)css提出来结构和表现分离的思想，使网页变的跟简单

clownwithoutmask·2023-01-14 08:07

Conan中的C/C++的依赖管理

对于新一代的编程语言Java、Python，当编译、运行时需要第三方的库，可以用语言自带的工具，下载这些依赖库，级联依赖的库也会被下载，部署时也会去下载或者用之前下载的。

·2023-01-14 04:10

OpenCV中的特征检测与描述 —— 理解特征 + 哈里斯角检测 + Shi-Tomas拐角检测器

OpenCV中的特征检测与描述——理解特征+哈里斯角检测+Shi-Tomas拐角检测器上一节我们介绍了OpenCV中霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取

ErrorError！·2023-01-14 00:08

NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)

作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。

Tom Hardy·2023-01-13 16:39

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