Harris检测器

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新，欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris

观视界·2025-03-21 16:23

高亮动态物体——前景提取与动态物体检测器（opencv实现）

目录代码说明1.导入库2.创建背景建模对象3.打开视频源4.逐帧处理视频5.应用背景建模获得前景掩码6.形态学操作去除噪声6.1定义形态学核6.2开运算去除噪点6.3膨胀操作填补前景区域空洞7.轮廓检测识别动态物体8.绘制轮廓和边界框9.显示处理结果10.退出控制与资源释放整体代码效果展示代码说明主要功能是通过背景建模检测视频中的运动目标。其工作流程如下：读取视频帧；利用MOG2算法生成前景掩码；

WenJGo·2025-03-18 22:43

BioDeepAV：一个多模态基准数据集，包含超过1600个深度伪造视频，用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。

2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集，它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力，这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。

·2025-03-18 13:27

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

需注意部分模块（如级联检测器）可能因CUDA版本更新而不再支持‌。‌OpenCV版本CUDA版本4.5.x‌推荐CUDA11.x及以下

byxdaz·2025-03-10 15:48

（ECCV2018）CBAM改进思路

由于特征映射的每个通道被认为是一个特征检测器，通道注意力集中在给定输入图像的“什么”是有意义的。为了有效地计算通道注意力，我们压缩了输入特征映射的空间维度。对于空间信息

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

YOLOv8改进主干RTMDet论文系列：高效涨点的单阶段目标检测器主干

为了提高目标检测器的性能和降低延时，研究人员不断提出新的方法和架构。

IdfdFsharp·2025-03-06 10:33

使用STM32实现火焰检测器

火焰检测器是一种用于检测火焰的设备，可用于监控火灾安全和预防火灾事故。在本篇文章中，我们将使用STM32微控制器实现一个简单的火焰检测器。

CrMylive.·2025-03-03 20:13

React 第二十七节＜StrictMode＞的使用方法及注意事项

它像一位严格的代码审查员，在开发阶段执行以下关键任务：1、副作用探测器2、故意双调用构造函数、render、生命周期方法3、暴露未正确使用useEffect清理的问题4、识别意外的全局状态污染5、API过时检测器

刺客-Andy·2025-03-03 09:48

ASFF算法

1.特征金字塔的缺点：对于单发检测器，在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联，小实例与下层特征映射相关联。

神笔馬良·2025-02-28 00:21

Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测

图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想

是十一月末·2025-02-26 10:30

基于PLC的泳池水清洁系统（论文+源码）

从游泳池底部，通过循环水泵1或者循环水泵2将游泳池中的水抽出，进行各项水质检测，包括使用温度传感器检测温度，使用余氯传感器检测余氯，使用浊度传感器检测浊度，使用PH检测器检测PH值，通过臭氧传感器检测臭氧

云山工作室·2025-02-23 00:19

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

作者：BradHarris，安全研究员，Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作，目前他是IBMX-Force的研究员。

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

25/2/18 ＜算法笔记＞ ByteTrack

它属于目标跟踪领域中基于检测的类别（trackingbydetection），核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果，通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。

青椒大仙KI11·2025-02-21 04:40

使用 Rebuff 进行Prompt Injection的检测和防护

Rebuff是一个自硬化的PromptInjection检测器，通过多阶段防御机制来保护AI应用免受PI攻击。本文将介绍Rebuff的核心原理、代码实现及其在实际开发中的应

scaFHIO·2025-02-20 06:08

opencv全面详解教程

OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配6.1角点检测（Harris

听忆.·2025-02-16 18:21

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD（SingleShotMultiBoxDetector）——单次检测多框检测器1️⃣什么是SSD？

IT古董·2025-02-15 09:09

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由

·2025-02-14 22:31

R-CNN架构

这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

探索前端框架的未来：Svelte 的崛起

Svelte是一个相对年轻的前端框架，由RichHarris开发。与

大梦百万秋·2025-02-09 08:05

【了不起的芯片底层】-verilog设计实例

序列检测器作用：从一串码流中检测出指定序列10010，监测到一个序列后就输出一个高电平。

huxixi_2·2025-02-08 11:00

基于YOLOv11的目标检测系统

基于YOLOv11的目标检测系统前言YOLO11是UltralyticsYOLO是实时物体检测器系列中的最新产品，以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。

夜思、晨·2025-02-06 12:21

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

追踪DNS中的美国总统大选相关域名威胁

例如，HarrisWalz[.]com域名最近以15,000美元售出，利润率高达99.94%。恶意抢注域名还可能被用于更具恶意的目的。例

WhoisXMLAPI·2025-02-01 17:23

Solon Cloud Gateway 开发：Route 的匹配检测器及定制

1、内置的匹配检测器匹配检测器工厂本置前缀说明与示例AfterPredicateFactoryAfter=After时间检测器，ZonedDateTime格式(After=2017-01-20T17:42

组合缺一·2025-01-31 14:10

目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法

我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。

晨曦之光，优美芝麻·2025-01-31 10:05

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

AI检测器查找的一些关键特征包

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

9.1 LangChain深度解析：大模型应用开发的“万能胶水”与核心架构设计

重新定义大模型应用开发范式LangChain是一个专为大语言模型（LLM）应用开发设计的开源框架，由HarrisonChase于2022年创建。它被开发者社区称为“AI应用开发的乐高积木”——通过标准

少林码僧·2025-01-29 20:52

【智能算法】哈里斯鹰算法（HHO)原理及实现

目录1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程3.代码实现4.参考文献1.背景2019年，Heidari等人受到哈里斯鹰捕食行为启发，提出了哈里斯鹰算法(HarrisHawkOptimization

小O的算法实验室·2025-01-29 05:00

Solon Cloud Gateway 开发：熟悉 ExContext 及相关接口

分布式网关的主要工作是路由及数据交换，在定义时，会经常用到：接口说明RouteFilterFactory路由过滤器工厂RoutePredicateFactory路由检测器工厂CloudGatewayFilter

组合缺一·2025-01-29 03:15

Silero VAD 开源项目教程

SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector

苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

然而，这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题，即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突，导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适

挂科边缘·2025-01-28 02:32

利用MMDetection进行模型微调和权重初始化

模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和

MickeyCV·2025-01-27 07:27

YOLOv10改进，YOLOv10添加ASFF检测头（自适应空间特征融合），添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

然而，这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题，即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突，导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适

挂科边缘·2025-01-24 13:06

【论文笔记】：DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors

设计的双尺度残差单元具有多尺度特性，使双尺度检测器不再独立运行。高层检测器学习低层检测器的残差。Dubox增强了启发式引导的能力，进一步使

Activewaste·2025-01-23 23:40

opencv c++ 调用 cornerHarris函数一直报错OpenCV(4.5.5) Error: Assertion failed (src.type() == CV_8UC1 || src.

原因：该函数的源矩阵（第一个参数）必须是单通道图像解决：三通道转为单通道之后再调用cvtColor(src,sc_img,COLOR_RGB2GRAY);//将三通道转为单通道cornerHarris(

Wsyoneself·2025-01-22 18:31

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡，已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而，我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制（NMS）的负面影响。最近，基于Transformer的端

YOLO大师·2025-01-22 05:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置，卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和，

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

洞悉LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索

洞悉LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索1.LangChain简介LangChain是2022年10月底，由哈佛大学的HarrisonChase发起的基于开源大语言模型的

汀、人工智能·2024-09-11 19:16

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

1.SAConv介绍1.1摘要：许多现代物体检测器通过使用三思而后行的机制表现出出色的性能。在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。

小李学AI·2024-09-04 05:00

图像处理 -- 图像清晰度测量方法

边缘检测（EdgeDetection）常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度，可以间接判断图像的清晰度。

sz66cm·2024-09-03 04:27

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。

码大哥·2024-08-30 15:58

Python计算机视觉编程——第二章局部图像描述子

目录1Harris角点检测器2SIFT2.1兴趣点2.2描述子2.3检测兴趣点2.4匹配描述子1Harris角点检测器Harris角点检测算法是简单的角点检测算法，主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边

adchloe·2024-08-27 19:28

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

特征匹配python-opencv代码

目录特征匹配算法介绍：Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配特征匹配理论介绍：特征匹配python程序：特征点提取介绍：harris特征：####cv2.cornerHarris()-img

三十度角阳光的问候·2024-08-24 09:16

基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测

目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法，本博客只关注代码，不关注每种算法的原理

童鸢·2024-03-15 08:06

【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别---第三部分DeepFace库使用介绍之人脸检测模型介绍

【人脸识别系列】从知名DeepFace人脸识别库入手详解人脸识别---第三部分DeepFace库使用介绍之人脸检测器介绍前言DeepFace库人脸检测器OpenCV人脸检测器RetinaFace人脸检测器

Hello_WOAIAI·2024-02-25 20:31

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