detection）第14页

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计

KrMzyc·2023-11-29 07:21

paddle detection ArgsParser() 函数

fromargparseimportArgumentParser,RawDescriptionHelpFormatterimportyamlimportreclassArgsParser(ArgumentParser):def__init__(self):super(ArgsParser,self).__init__(formatter_class=RawDescriptionHelpFormat

一壶浊酒..·2023-11-29 02:39

YOLOv3老矣尚能战否？基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测

Together_CZ·2023-11-29 01:07

python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

DETR(DEtectionTRansformer)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。

Together_CZ·2023-11-29 01:37

基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

Together_CZ·2023-11-29 01:37

2019-01-22

异常检测文献综述2.RobertoLeyva,VictorSanchez.VideoAnomalyDetectionWithCompactFeatureSetsforOnlinePerformance[

clare式幸福·2023-11-29 01:11

目标检测Part 1

Introobjectdetection主要解决的问题是图像中目标的whatandwhere。以2014年为分水岭，2014年主要为传统方法，2014年后主要是基于deeplearning的方法。

Shaun_eeb9·2023-11-29 00:28

从2D到3D的目标检测综述

文章：AnOverviewOf3DObjectDetection作者：YilinWangJiayiYe翻译：分享者本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

【文献阅读笔记】深度异常检测模型

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:45

【文献阅读笔记】SimpleNet: A Simple Network for Image Anomaly Detection and Localization

文章目录1、模型2、训练3、推理4、实验结果消融实验一类新奇检测5、代码6、想法2023CVPR领域：异常检测目标：图像输入数据1、模型模块：特征提取器、特征适配器、异常特征生成器、鉴别器模块功能构成特征提取器提取局部特征预训练网络的不同层特征适配器将预训练的特征转移到目标域一层的全连接层异常特征生成器生成异常样本向特征空间添加高斯噪声鉴别器鉴别出正常和异常两层的多层感知机2、训练训练过程：正常样

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:45

李宏毅异常检测笔记

2.应用领域Fraud(欺诈)DetectionTrainingdata:正常刷卡行为,x:盜刷？

理心炼丹·2023-11-28 18:14

【文献阅读笔记】关于GANomaly的异常检测方法

文章目录1、GANomaly:Semi-SupervisedAnomalyDetectionviaAdversarialTraining模型主要创新2、Skip-GANomaly:SkipConnectedandAdversariallyTrainedEncoder-DecoderAnomalyDetection

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:43

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

论文简介本文介绍了K-Radar这一大型4D雷达张量（多普勒-距离-水平角-俯仰角）目标检测数据集。该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等）、多个时段（白天、夜晚）、多种天气（晴、阴、雨、雾、雪、雨夹雪等），可以验证雷达对天气的鲁棒性。标注信息由激光雷达点云获得，可根据校准矩阵转换到雷达坐标

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A).物体检测(ObjectDetection

妇男主任·2023-11-28 15:23

一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

人脸技术基本概念介绍1.人脸检测“人脸检测（FaceDetection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框

数智物语·2023-11-28 12:48

人脸识别十大关键技术

人脸识别十大关键技术转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613484531、人脸检测（FaceDetection）“人脸检测（FaceDetection）”的作用就是要检测出图像中人脸所在位置

WRichards·2023-11-28 06:10

mmskeleton的环境配置问题

2.如果使用mmcv0.4.3，则使用cuda=10的pytorch，mmdetection1.0.0的3.如果想用cuda11来配置环境，则需使用cuda11.1pytorch1.8.1,torchvision0.9.1mmdet2.12.0

qq_42731393·2023-11-28 00:06

PaddleDetection训练流程详解

快速上手：PaddleDetection/GETTING_STARTED_cn.mdatrelease/2.2·PaddlePaddle/PaddleDetection·GitHub源码（同时获取更新的一些预训练模型

飞鸿惊雨·2023-11-27 17:32

PaddleDetection——开始训练及评估预测

2021SC@SDUSC开始训练本项目在work/hw_configs/目录下提供以下配置文件yolov3_mobilenet_v1_roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1_roadsign_coco_template.ymlppyolo_resnet50_vd_roadsign_coco_template.ymlfaster_rcnn_r50_r

赖床冠军·2023-11-27 17:02

paddle detection整体结构

核心思想就是通过Yaml文件将主体模块和可拔插的模块组成一个完整的pipline.train.py流程解析：初始化训练参数1parser=ArgsParser()#读取命令行传递参数，加载yaml文件参数2整合参数，检查参数配置是否正确3检查是否使用GPU加速4检查paddledet版本是否正确5进入run()函数配置阶段：系统变量配置、初始化、得到GPU数量创建数据读取类创建网络结构类创建学习率

一壶浊酒..·2023-11-27 17:32

PaddleDetection训练流程

importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportos,sys#addpythonpathofPadleDetectiontosys.pathparent_path

烩鳗鱼·2023-11-27 17:01

PaddleDetection使用VOC数据集训练

当前PaddleDetection版本:release/2.4以下采用PP-YOLOE为例数据准备将图片和标注文件保存至如下文件格式使用脚本切分训练集pipinstallmatplotlibpython3make_voc.py

Elk-y·2023-11-27 17:00

PaddleDetection训练文件的参数配置(仔细的读)

依据YOLOv3:snapshot_iter:2000#建议设置为最大训练batch数除以50，即总共保持50个模型use_fine_grained_loss:false#细粒度损失，在目标类别非常相近（例如任务为分辨率的种类）的时候设置为TrueMax_ItersxBatch_Size=训练集Max_Epoch/Batch_size=Max_Iters使用单卡训练，将学习率LearningRat

Vertira·2023-11-27 17:00

PaddleDetection常用操作整理

目录常用安装指令(paddle2.0版本)数据集转换VOC格式数据集转COCO格式数据集训练与测试模型训练从某个训练节点恢复训练数据预测yoloanchor提取常用安装指令(paddle2.0版本)#安装paddle-gpupipinstallpaddlepaddle-gpu-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple#安装Visual-DLpipinstallvi

Alex-Leung·2023-11-27 17:00

paddle detection 训练参数

#####################################基础配置######################################检测算法使用YOLOv3，backbone使用MobileNet_v1，数据集使用roadsign_voc的配置文件模板，本配置文件默认使用单卡，单卡的batch_size=1#检测模型的名称architecture:YOLOv3#根据硬件选

一壶浊酒..·2023-11-27 17:59

FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)

arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.01355github:https://github.com/tianzhi0549/FCOS向着anchor-free方向迈进，不铺框的检测，减少了大量的anchoriou计算，并且可以达到与two-stage相当的检测精度。1.通过计算预测C类的classfication和regerssion对边框进行回归（到四个边界的距离[l

cshun·2023-11-27 17:36

【YOLOv5入门】目标检测

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞，关注一下吧】上一篇文章：《【python高级】asyncio并发编程》YOLOv5入门1.目标检测-任务目标检测(ObjectDetection

爱干饭的猿·2023-11-27 14:18

CSMA/CD-CSMA/CA

CSMA/CD（带冲突检测的载波侦听多路访问协议）由于以太网（Ethernet）成为现存局域网络结构的绝大多形式，CSMA/CD（CarrierSenseMultipleACcess/CollisionDetection

bobuddy·2023-11-27 06:49

Adversarial attack on community detection by hiding individuals（2020 CCF A类会议WWW）

Adversarialattackoncommunitydetectionbyhidingindividuals----《通过隐藏成员进行社区检测的对抗性攻击》社区检测旨在将图划分成KKK个不相交的子图

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-27 02:59

Ultrascale/Ultrascale+ FPGA GTH IP及结构详解（二）

free-runningandDRP时钟频率1.1DRP接口2.TX/RXMasterCHannel3.Channeltable3.1参考时钟的选择和分布二、OptionalFeatures界面2.1Receivercommadetectionandalignment1

FPGA干货店·2023-11-27 02:55

vscode权威指南 pdf_zotero+坚果云，免费跨平台文献管理最佳实践指南

比如“objectdetection”、“GAN”、“

weixin_39540018·2023-11-26 21:26

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

我们给出以下四个分类标准：1.学习方法元学习：元学习是一种学习范式，旨在教模型如何快速学习新任务。在小样本学习的背景下，元学习算法在各种任务上进行训练，每个任务只有少数示例。这允许模型学习如何调整其学习过程以适应新任务，即使这些任务与它以前见过的任务非常不同。数据增强：数据增强是一种通过对现有数据应用转换来生成新训练数据的技术。这对于小样本学习来说可以是一种有用的技术，因为它可以帮助增加可用训练数

结构化文摘·2023-11-26 19:33

Network Traffic Anomaly Detection Using Recurrent Neural Networks

来源：arxiv2018，论文链接利用RNN来进行网络流量的异常检测核心思想：将网络流量标记并压缩成形成表示计算机之间对话的“句子”的“单词”序列。然后使用这些句子来训练生成一个模型，该模型可以学习新生成的语言的语义和句法语法。本文通过使用LSTM单元来发现这些序列的关系以及其细微差别。然后使用语言模型来预测两个IP之间的通信，并且所预测出误差的被用来进行测量出特殊(atyptical)的通信与一

命运交叉的城堡·2023-11-26 17:00

如何使用YOLOv8代码框架中的RT-DETR

1.RT-DETRRT-DETR是由由此，百度推出了——RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer)，一种基于DETR架构的实时端到端检测器，其在速度和精度上取得了SOTA

有趣的野鸭·2023-11-26 12:10

【YOLO系列】YOLOv6论文超详细解读（翻译＋学习笔记）

论文题目是《YOLOv6:ASingle-StageObjectDetectionFrameworkforIndustrialApplications》。

路人贾'ω'（考公中）·2023-11-26 11:18

Super Yolo论文翻译

论文：SuperYOLO:SuperResolutionAssistedObjectDetectioninMultimodalRemoteSensingImagery【IEEE】论文地址：IEEEXploreFull-TextPDF

夕阳之后的黑夜·2023-11-26 11:17

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

文章目录一、修改配置二、训练+评估一、修改配置首先是得到配置文件，如下所示：python/home/wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers

目录UP-DETR:UnsupervisedPre-trainingforObjectDetectionwithTransformers论文简介论文主要贡献：实现方法：Single-QueryPatchMulti-QueryPatches

梦想的小鱼·2023-11-26 07:32

转　SSD论文解读

的WeiLiu大神的新作，论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd有几点更新：1.看到一篇blog对检测做了一个总结、收集，强烈推荐：ObjectDetection2

weixin_30371875·2023-11-26 05:06

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置

灯会_hust·2023-11-26 05:00

A realtime HumanRobot interaction framework with robust background invariant hand gesture detection

Abstract鉴于未来的工厂，为了确保机器人与人类同事之间的高效安全互动，机器人必须提取同事的基本信息。我们通过设计一个可靠的实时安全的人体机器人协作框架来解决这个问题，该框架使用静态手势和提取3D骨骼。OpenPose库与MicrosoftKinectV2集成，以获得人体骨骼的3D估计。在10名志愿者的帮助下，我们记录了一组来自美国手语的字母数字静态手势图像。我们将数据集命名为OpenSign

铿锵的玫瑰·2023-11-26 03:02

PyTorch包

进入PyTorch的官网：pytorch·GitHub点击GitHub：进入PyTorch的主目录：进入Visionreference：detection：这就是我们在训练过程中会使用到的文件了：

pythonSuperman·2023-11-26 00:49

CFPNet-ECVBlock即插即用模块，涨点神器（提供代码）

论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.02093代码链接：GitHub-QY1994-0919/CFPNet:CentralizedFeaturePyramidforObjectDetection

赢勾喜欢海·2023-11-25 22:09

讲解：Networks、Python、PythonDatabase|Database

Project3Non-overlappingCommunityDetectioninLargeNetworksDue:2019-12-10Inthisproject,youaregoingtodetect

qiusidu·2023-11-25 20:26

tensorflow2 OD api训练自己的数据集

接上篇文章安装跑通环境，下来就是训练预测了一、制作数据集下载labelimg打标签（具体不多介绍，CSD上到处都是）在object_detection下建立training_demo文件夹，作为根目录。

m0_57771725·2023-11-25 19:12

GFS，paper阅读

1.设计来源：(1).componentfailuresarethenorm.Thesystemshouldincludeconstantmonitoring,errordetection,faulttoleranceandautomaticrecovery

daxiadoraemon·2023-11-25 12:54

深入Angular：（转&翻）Do you still think that NgZone (zone.js) is required for change detection in Angular?

DoyoustillthinkthatNgZone(zone.js)isrequiredforchangedetectioninAngular?

董厂长·2023-11-25 10:12

01-论文阅读-Deep learning for anomaly detection in log data: a survey

01-论文阅读-Deeplearningforanomalydetectioninlogdata:asurvey文章目录01-论文阅读-Deeplearningforanomalydetectioninlogdata

迷路爸爸180·2023-11-25 10:27

U3-YOLOXs: An improved YOLOXs for Uncommon Unregular Unbalance detection of the rape subhealth regio

Title:U3-YOLOXs:AnimprovedYOLOXsforUncommonUnregularUnbalancedetectionoftherapesubhealthregionsAbstract

追忆苔上雪·2023-11-25 09:18

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