Haar级联检测器第68页

Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification 论文笔记

现行方案中，检测器用于发现，ReID进行识别。ReID

图波列夫·2023-01-13 15:04

TrackFormer: Multi-Object Tracking with Transformers

Transformer结构训练实验总结简介MOT传统的方法主要是遵循tracking-by-detection范式的，但是最近的方法中涌现出了一些tracking-by-regression范式，这种方法中，检测器不仅仅提供帧级的检测

我其实一直都在·2023-01-13 15:32

8. 微服务之消息队列RabbitMQ以及五种消息队列模式

都要修改原来的代码性能下降：调用者需要等待服务提供者响应，如果调用链过长则响应时间等于每次调用的时间之和资源浪费：调用链中的每个服务在等待响应过程中，不能释放请求占用的资源，高并发场景下会极度浪费系统资源级联失败

狗二蛋的幸福生活·2023-01-13 14:16

基于OpenVINO工具套件简单实现YOLOv7预训练模型的部署

在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPUV100上进行测试，精度为56.8%A

OpenVINO 中文社区·2023-01-13 12:01

Yolov5+dnn+卡尔曼滤波（Kalman）实现目标跟踪及预测

通常目标跟踪是由检测器+跟踪器作为基本配置，目前常用的检测器通常为yolo系列或者fasterrcnn等通用目标检测器。跟踪器用的比较多的是deepsort。但是

小俊俊的博客·2023-01-13 10:07

基于Dlib训练一个自定义目标检测器并进行手势操控

主要包括以下几部分内容：如何用Dlib训练一个自定义手检测器。如何巧妙地自动化标注如何通过手势控制游戏和视频播放器。

@BangBang·2023-01-13 04:08

基于OpenCV 的人脸检测

cv.COLOR_BGR2GRAY)#加载特征数据face_detector=cv.CascadeClassifier('D:\\SoftWareHouse\\opencv\\sources\\data\\haarca

不老使者·2023-01-12 19:05

深度有趣 | 12 一起来动动手

简介用TensorFlow实现一个手部实时检测器和Inception-v3通过迁移学习实现定制的图片分类任务类似在上节课内容的基础上，添加手部标注数据，并使用预训练好的模型完成迁移学习数据手部检测数据来自于

普通网友·2023-01-12 16:20

《OpenCV训练级联分类器》

我是个初学者，我只想把我所学到经验分享一下，不好勿喷。一.寻找传说中的opencv_traincascade.exe和opencv_createsamples.exeopencv里自带了opencv_traincascade.exe，opencv_createsamples.exe这两个东东，找出来新建一个文件夹，把这两二货放进去。解释一下：opencv_createsamples.exe是用来创

欧阳磊·2023-01-12 16:16

论文精度笔记(六)：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detecto》

文章目录论文以及源码获取论文题目参考文献1.介绍2.贡献2.相关工作2.1实时目标检测器2.2模型重参数化2.3模型缩放3.架构3.1扩展的高效层聚合网络3.2基于连接的模型的模型缩放4.可训练的免费包

ZZY_dl·2023-01-12 15:36

YOLOv7：基于免费包的可训练的最先进的实时目标检测器

摘要YOLOv7在5FPS到160FPS的速度和精度上都超过了所有已知的目标检测器，在GPUV100的实时目标检测器中具有最高的56.8%AP。

AngelinaRan·2023-01-12 15:05

学校食堂明厨亮灶监控系统 Python

YOLOv7在5FPS到160FPS范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100上，30FPS的情况下达到实时目标检测器的最高精度56.8

燧机科技·2023-01-12 15:05

YOLOv7：面向实时检测的目标检测器 | 附结构图

YOLOv7在5FPS到160FPS范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器，并且在GPUV100上30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的准确度56.8%AP。

迪菲赫尔曼·2023-01-12 15:35

文献阅读记录：Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

Flying Stone·2023-01-12 12:40

YOLOV:图像对象检测器在视频对象检测方面表现也很不错

前言与传统的两段pipeline不同，论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择，避免了处理大量低质量的候选区域。此外，还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，并指导聚合。作者进行了大量的实验来验证该方法的有效性，并揭示了其在有效性和效率方面优于其他最先进的VID方法。在ImageNetVID数据集上，采用单个2080TiGPU，达到了超过30帧/秒的87.5%AP50。欢迎关注公众号

CV技术指南(公众号)·2023-01-12 11:19

YOLOV ：基于YOLOX，使静态图像对象检测器在视频对象检测方面表现出色，注意力机制的魅力

YOLOV的主要思想是将yolox获得框与另一条路reg_feat和cls_feat2的特征相匹配，将匹配的特征和预测框放到注意力机制中得到新的预测框。流程：1.首先将16x6804x35(预测框)放入到函数self.postpro_woclass(这个函数主要做的是通过置信度和非极大抑制筛选出30个框，37相比较于35多两位，多出的是类别的置信度和类别)得到30x372.将另一条路上的cls_f

一勺汤·2023-01-12 11:17

Edge Drawing: A combined real-time edge and segment detector 翻译

论文名：边缘绘制:结合实时边缘和分割检测器摘要:提出了一种新的边缘检测算法，该算法能够实时生成高质量的边缘，每个边缘是一个线性像素链。

qq_43133135·2023-01-12 10:16

mtcnn人脸检测算法介绍

Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks，多任务卷积神经网络)，是2016年由KaipengZhang、ZhanpengZhang等提出的一种多任务人脸检测模型，该模型使用3个CNN级联算法结构

牧羊女说·2023-01-12 08:41

YOLO 对象检测 OpenCV 源代码

p=621在2019年7月8日上张贴由hotdog发表回复YOLOYOLO在本教程中，您将学习如何使用yolo对象检测器使用深度学习，OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。

hotdog29·2023-01-12 08:30

《ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images》论文阅读及代码实现

摘要ICNet是一个基于PSPNet的实时语义分割网络，设计目的是减少PSPNet推断时期的耗时，论文对PSPNet做了深入分析，在PSPNet的基础上引入级联特征融合模块，实现快速且高质量的分割模型。

just_sort·2023-01-12 02:45

使用make_pipeline进行串行模型构建

fromsklearn.pipelineimportmake_pipeline1.make_pipeline的作用make_pipeline可以将许多算法模型串联起来，可以用于把多个estamitors级联成一个

傲慢的菜鸟·2023-01-11 19:18

scikit learn工具箱pipeline模块：串联方法

pipeline模块：串联方法pipeline模块scikitlearn工具箱的pipeline模块提供了将算法模型串联/并联的工具，多个estimator并联起来用于模型结果比较，或者将多个estamitors级联成一个

lxy_Alex·2023-01-11 19:45

Yolov5_DeepSort_Pytorch代码学习与修改记录

_DeepSort_Pytorch仓库:https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch.gitDeepsort的重点是：（我关注的是级联匹配这部分

_helen_520·2023-01-11 11:16

论文阅读笔记：FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection

二、为什么提出FCOS（优点）三、整体框架四、算法实现细节1、训练样本及回归目标2、网络输出3、损失函数4、测试5、FPN多级预测6、center-ness五、对FCOS进行的无成本改进：基于锚点检测器的缺点

屁话精·2023-01-11 11:34

FCOS:一阶全卷积目标检测论文阅读笔记

由于后处理只采用非极大值抑制(NMS)，所以FCOS比以往基于锚框的一阶检测器具有更加简单的优点。论文地址：

与光i·2023-01-11 11:02

FCOS论文笔记

arxiv.org/abs/1904.01355论文代码：https://github.com/tianzhi0549/FCOSIntroduction首先作者按照“惯例”说明了基于Anchorbased检测器的缺点

cuihaoren01·2023-01-11 11:01

串行化调度

严格的在一个事务写入的值在其提交或者中止之前没有其他事务读或者写避免级联中止的如果事务仅读已提交事务修改的数据，那么是避免级联终止的。

人总是要有梦想的QAQ·2023-01-11 07:29

论文阅读|一阶段的目标检测器EfficientDet

yanghaoplus·2023-01-11 07:19

Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 论文笔记

前言小样本目标检测解决的问题是，在训练一个检测器时，每个目标类别只有一小部分被标记的样本作为训练数据。本文提出了一个以元学习为基础的框架，如下图所示。

头柱碳只狼·2023-01-11 01:42

目标检测-检测结果按类别置信度排序

一、前言：在做目标检测任务时，检测器输出的检测结果往往需要进行处理，比如：对于单类别检测模型（如检测一个工件中一个圆孔，单个工件中只有1个孔），那么业务逻辑中就需要对检测框按置信度排序。

放下扳手&拿起键盘·2023-01-10 19:15

MMtracking训练自己的ReID分类器和检测器

对于像DeepSORT、Tracktor这样的MOT算法，算法本身由目标检测器和ReID分类器两部分构成，因此如果需要做自定义数据集的跟踪，就得先训练一个目标检测器和一个ReID分类器，之后再测试MOT

@会飞的毛毛虫·2023-01-10 16:53

多目标研究入门：从SORT到FairMOT

MOT一般需要检测器(detect

自动驾驶之心·2023-01-10 16:17

传输线模型（分布参数模型）

端接负载的无耗传输线电压反射系数传播常数和相速驻波电压传播的一般形式开路线、短路线、四分之一波长传输线终端短路传输线终端开路的传输线1/4波长传输线1/2波长的端接传输线传输线常用公式和近似值★★★作业设无限长均匀传输线为无穷多个无限小线元级联而成

zzz的学习笔记本·2023-01-10 15:07

faster-rcnn 训练自己的数据集

该算法由两个主要的模块组成，如下图所示，第一个模块是用于提取候选框的全卷积网络(RPN)，第二个模块是基于候选框的FastR-CNN目标检测器。整个检测过程通过一个网络完成。

reset2021·2023-01-10 14:16

基于haar特征的adaboost算法_目标检测算法介绍

什么是目标检测目标检测是指从图像中找出目标，包括检测和识别两个过程，现实中由于环境的复杂性以及各类物体的形状、外观以及光照，遮挡等因素的干扰，所以目标检测一直也是计算机视觉最常见的挑战之一。目标检测的应用目标检测与识别应用于多个领域，在实际生活中应用也越来越广泛，例如目标跟踪，视频监控，信息安全，自动驾驶，图像检索，医学图像分析，网络数据挖掘，无人机导航，遥感图像分析，国防系统等。传统目标检测方法

weixin_39968852·2023-01-10 13:53

Single-Domain Generalized Object Detection in Urban Scene(CVPR 22) 论文笔记

本文主要研究如何提高目标检测器的泛化能力。

吃土男孩_·2023-01-10 11:19

Center-based 3D Object Detection and Tracking（基于中心的3D目标检测和跟踪 / CenterPoint）论文笔记

://arxiv.org/pdf/2006.11275.pdf1引言CenterPoint先使用基于激光雷达的主干网络如VoxelNet或PointPillars，压缩为BEV后，使用基于图像的关键点检测器寻找物体中心

byzy·2023-01-10 10:55

(1) Human Pose Estimation:DeepPose

2、使用级联结构，提高回归的精度。3、训练数据的扩充

滴水藏海NQZ·2023-01-10 09:19

DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks论文翻译

翻译点击链接获取基本思想级联网络架构：在第一阶段将图像输入后得到大致位置，在之后的阶段利用相同的网络架构得到更精细的结果。对级联的所有阶段使用相同的网络架构，但学习不同的网络参数。

吃肉肉·2023-01-10 09:19

pd.concat/merge/join

pandas的拼接分为两种：级联：pd.concat,pd.append合并：pd.merge,pd.join一.回顾numpy.concatenate生成1个6*3的矩阵，一个2*3的矩阵，对其分别进行两个维度上的级联

dili8870·2023-01-10 09:05

java 微服务之MQ消息队列异步通信

初识MQ同步调用存在的问题异步调用常见实现就是事件驱动模式事件驱动模式优势：优势1：服务解耦一旦有新业务只需要订阅或者减少事件就行了优势2：性能提升，吞吐量提高优势3：服务没有强依赖，不用担心级联失败问题优势

M00SE·2023-01-10 07:23

NeurIPS 2022 | FCOS-LiDAR：全卷积单阶段3D目标检测（沈春华团队）

一句话总结本文基于RangeImage图像提出了一种的简洁而有效的全卷积单阶段3D目标检测器FCOS-LiDAR，并提出模态卷积和用于解决RangeView下多帧融合的多轮距离视图投影机制，表明了基于R

自动驾驶之心·2023-01-10 07:39

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2导读目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。

双木的木·2023-01-10 07:08

SpringBoot自定义对象参数实现自动类型转换与格式化

当我们用表单获取一个Person对象的所有属性值时，SpringBoot是否可以直接根据这些属性值将其转换为Person对象回答：当然可以，SpringBoot通过自定义对象参数，可以实现自动类型转换与格式化，并可以级联封装

·2023-01-10 04:20

Sentinel降级服务

Sentinel降级简介Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时(例如调用超时或异常比例升高)，对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。

programmer_father·2023-01-10 03:04

【微服务实战系列】sentinel降级规则（慢比率调用、异常比例，异常数）

Sentinel降级会在调⽤链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调⽤超时、异常⽐例升⾼或者单位时间异常数较高），对这个资源的调⽤进⾏限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源⽽导致级联错误，进而导致整个系统的雪崩不可用

dream21st·2023-01-10 03:19

基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN、FCOS、CenterNet等目标检测器改进

DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合颈部网络与目标检测器的融合策略1、DAMO-YOLO点击此处直达论文地址DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架，其效果超越了目前的一众YOLO

计算机视觉、一维信号分类·2023-01-09 22:48

初学者之路——————rpn和快速r-cnn

MapleCL·2023-01-09 19:21

SpringCloud从入门到精通（六）

Hystrix-熔断器Hystrix-概述•Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败（雪崩）。

爱吃biangbiang面·2023-01-09 17:32

CSS基础知识

CSS：CascadingStyleSheet层叠级联样式表涉及内容：美化网页（字体、颜色、编剧、高度、宽度、背景图片、网页定位、网页浮动）发展史：CSS1.0（字体）CSS2.0（div+css）CSS2.1

Cyanide11·2023-01-09 14:49

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