CACDU-Net:一种新的基于双u-net的图像皮肤损伤语义分割模型摘要皮肤病变分割是皮肤病学领域的一项重要任务，它有助于早期发现和诊断皮肤病。深度学习技术在实现准确的病灶分割方面显示出巨大的潜力。在这些技术的帮助下，病灶分割过程可以自动化，从而减少了人工操作和主观判断的影响。这有助于节省医疗专业人员的时间和减少他们的工作量，从而提高他们的工作效率，并使医疗资源得到更好的分配。为了更好地进行皮肤

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/848661

一种部件生命期监测方法1.源由2.摘要&分析3.举例1.源由最近在忙碌着视频AI识别目标检测的东西，从核心的角度看与之前多因素检测、预判的技术有同工之妙。

一、安全技术和防火墙1.1安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们

real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。

©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。

之前无意间看到一个公司专门是做鸟类识别的，据说已经积累了大量的行业领域数据集且技术已经深耕好多年了，有幸体验过实际的产品感觉还是很强大的，这里后面我就想着能够自己去基于目标检测模型来开发构建自己的鸟类检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别

这种算法由JosephRedmon等人在2016年的论文"YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection"中提出。

一、Linux系统安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

目的由于项目里面需要用到机载的旋转目标检测（OrientedBoundingBox,OBB）,本来想在yolov8上面直接加obb检测相关的模块，没想到官方更新了DOTAv2数据的yaml文件，意味着v8

图像识别三大任务目标识别：或者说分类，定性目标，确定目标是什么目标检测：定位目标，确定目标是什么以及位置目标分割：像素级的对前景与背景进行分类，将背景剔除目标检测定义识别图片中有哪些物体以及物体的位置目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比文章目录YOLO框架下（ultralytics）RTDETE与YOLOv8目标检测对比0前言：1RTDETE训练l模型2YOLOv8

开始涉及目标检测内容，总结一下学习记录1、目标检测的基本概念（一）什么是目标检测目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置

目标检测的发展史及关键技术概述目标检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它旨在识别出图像中所有感兴趣的目标，并给出它们的位置和类别。

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

使用Paddle-Lite在Android上运行PicoDet模型（fp16）1.环境准备2.部署步骤2.1下载Paddle-Lite-Demo2.2打开picodet_detection_demo项目

使用Paddle-Lite在Android上实现行人检测1.环境准备2.准备模型2.1下载模型2.2模型优化3.部署模型3.1目标检测C++代码Pipeline.hPipeline.cpppreprocess_op.hpreprocess_op.cc3.2

使用Paddle-Lite在Android上实现人脸检测1环境准备2.部署步骤2.1下载PaddleLite-android-demo2.2运行face_detection_demo项目3导入OpenCV

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测

前言☀️在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。

使用YOLOV5训练自有数据集，并且在C#Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通效果图背景介绍当谈到目标检测算法时，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一个备受关注的领域。

变化检测论文专栏快速跳转【changedetection】目录简介题目：一种基础模型遥感变化检测的新学习范式

文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力

【目标检测】对DETR的简单理解文章目录【目标检测】对DETR的简单理解1.Abs2.Intro3.Method3.1模型结构3.2Loss4.Exp5.Discussion5.1二分匹配5.2注意力机制

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

Atlas200IDKA2开发者套件内置案例第一个目标检测，视频保存下来只能用VLC打开，电脑自带的播放器打不开，应该是ffmpeg生成格式问题（参考：解决ffmpeg生成mp4文件不能正常预览的问题_

前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程，之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理，然后大概了解了一下，我发现现在的库其实已经很发展了，完全不需要用到非常多的理论，只需要知道开发过程就可以了，甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件，所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发，不涉及过多理论。书接上文，我们在先前的文章全流程机器视觉工程开发（一）环境准备，paddled

前言我们之前跑了一个yolo的模型，然后我们通过PaddleDetection的库对这个模型进行了一定程度的调用，但是那个调用还是基于命令的调用，这样的库首先第一个不能部署到客户的电脑上，第二个用起来也非常不方便

深度学习之目标检测PASCAL数据集PASCALVOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：PatternAnalysis，

在C++中调用YOLO模型进行目标检测，可以通过以下几种常见的方法：使用Darknet框架：Darknet是YOLO的官方框架，由YOLO的创作者JosephRedmon编写。

使用OpenCV进行模糊检测（拉普拉斯算子）本文首发于公众号【Opencv视觉实践】，翻译自光头哥哥的博客：【BlurdetectionwithOpenCV】。

最近，场景图已成功应用于不同的视觉任务，例如图像检索[3]、目标检测、语义分割、图像合成[4]和高级视觉-语言任务（如图像字幕[1]或视觉问答[2]等）。

Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，paper

例如：[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如：[13]2.输入模式:仅草图:

Yolov8_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。

在做目标检测的时候会遇到将两个或者多个类别看作一个类别进行检测，或者在标注的时候对类别名标注错误，需要对其进行修改。

u2net是目前stable-diffusion-webui默认的抠图算法，但是在电商图场景实测下来，效果是很一般的。1.introduction1.能否设计一个新的网络用语SOD，允许从头训练；2.保持高分辨率特征图的同时网络更深。U2net是一种为SOD设计的两级嵌套U结构，不使用图像分类的预训练骨干网络，在底层设计了一种新颖的ResidualU-blocks，能够提取多尺度特征而不降低特征图

1.算法简介数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域.由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。深度学习/自动驾驶数据集大集合是一项汇集了多种场景、多种数据类型的数据资源，旨在为深度学习和自动驾驶领域的研究者和从业者提供丰富的实验数据和标注信息。首先，该数据集大集合涵盖了包括城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路环境下的图像、视频和传感器数据。这些数据来自不同地区、不同时间段和

一、道路裂缝检测的意义随着交通运输业的快速发展，道路所承受的交通量日益增大，由此引发的一系列道路病害逐渐凸显出来。其中，道路裂缝是最常见的一种，它不仅影响着道路的使用性能，还威胁着交通安全。因此，对道路裂缝进行检测具有重要的现实意义。首先，道路裂缝检测有助于及时发现并解决道路问题。道路裂缝是道路破损的初期表现，对其进行及时的检测与修复，可以防止裂缝进一步扩大，避免出现更为严重的道路病害，如坑槽、翻

目标检测是计算机视觉领域的重要任务，涉及识别和定位图像或视频中的目标对象。

随着全球经济的快速发展，海洋垃圾问题日益严重。海洋垃圾不仅对海洋生态系统造成严重破坏，还威胁到人类的健康和生存。因此，海上垃圾识别变得至关重要。本文将详细介绍海上垃圾识别的重要性，从生态、经济、健康和社会四个方面进行深入剖析。一、生态方面海洋是地球上最重要的生态系统之一，支撑着庞大的生物链。然而，随着人类活动的不断增加，大量的垃圾被排入海洋，严重破坏了生态平衡。海上垃圾不仅威胁到海洋生物的生存，还