haar特征第6页

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca

一元钱面包·2025-03-13 11:20

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv

UksApps·2025-03-13 06:13

网络安全之防御保护8 - 11 天笔记

（应用层）深度包检测技术分类：1、基于“特征字”的检测技术2、基于应用网关的检测技术3、基于行为模式的检测技术

温柔小胖·2025-03-13 05:06

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【经济学】第五章：从生活实例看懂市场结构：完全竞争与垄断

核心特征商家多如繁星一条街上50家奶茶店，某家倒闭无人察觉公式：n→∞n\to\inftyn→

患得患失949·2025-03-13 04:55

19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子

写作风格与语言特征重复性与一致性：AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式，且整体语气和风格保持高度一致，缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。

AIWritePaper官方账号·2025-03-13 02:14

Python----计算机视觉处理（opencv：像素，RGB颜色，图像的存储，opencv安装，代码展示）

一、计算机眼中的图像像素像素是图像的基本单元，每个像素存储着图像的颜色、亮度和其他特征。一系列像素组合到一起就形成了完整的图像，在计算机中，图像以像素的形式存在并采用二进制格式进行存储。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-12 18:19

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

【存储中间件】MongoDB最热门NoSql数据库（一）：NoSQL、MongoDB介绍

***1.2.4局限性及使用建议**个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区1.MongoDb综述1.1.什么是NosqlNoSQL（NotOnlySQL）是一类非关系型数据库的统称，其核心特征在于突破传统关系型数据库

道友老李·2025-03-12 14:52

美颜sdk在实时音视频中的技术应用

以下从技术模块、性能优化、应用场景及挑战等角度进行详细分析：一、核心技术模块与应用1.人脸检测与特征点定位美颜SDK通过深

Face Beauty美颜SDK·2025-03-12 12:12

机器学习背后的数学芝士

线性代数：数据处理的基础工具向量与矩阵向量是有序数字的集合，常用于表示数据点，例如用户的特征向量可能包括年龄、性别、收入等信息。矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。

小技工丨·2025-03-12 11:36

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

解决ElementPlus对话框el-dialog中关闭事件重复触发问题

妍思码匠·2025-03-12 10:26

Vite+微前端Qinkun的基本部署

二、核心特征应用隔离：Qiankun通过沙箱机制实现了JavaScript、CSS和DOM的隔离，确保子应用

前端程序员_花姐夫Jun·2025-03-12 10:23

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

应急响应——勒索病毒风险处置

这种病毒主要以邮件、程序木马、网页挂马的形式进行传播，并利用各种加密算法对文件进行加密，使得被感染者一般无法解密，必须拿到解密的私钥才有可能破解勒索病毒发作的特征传播方式：勒索病毒主要通过三种途径传播，

ad_m1n·2025-03-12 09:49

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测

目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

fpga和matlab·2025-03-12 09:18

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？

IT古董·2025-03-12 09:17

图像处理与机器视觉

它通常涉及数字图像处理技术，包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果，或者使图像更适合于某种特定的机器分析。

Be_auto·2025-03-12 09:46

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术

Dontla·2025-03-12 08:45

情感识别（Emotion Recognition）

情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。

路野yue·2025-03-12 08:10

量子计算基础数学

文章目录前言一、向量表示和向量运算向量的表示向量的运算二、线性算子和矩阵线性算子几个简单的常用算子三、特征值和特征向量谱分解（SpecialDecomposition）谱分解的作用四、张量积与迹向量的张量积矩阵的张量积张量积操作规则迹

诸葛思颖·2025-03-12 05:48

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征

我是瓦力·2025-03-12 03:30

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

旋翼机自主着陆-主要技术难点

如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分，飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制，特征点提取误差较大

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

7.2 奇异值分解的基与矩阵

这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx

passxgx·2025-03-11 23:24

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

一、考研复习的时间特征考研复习具有明显的阶段性特征。基础阶段需要全面梳理知识体系，强化阶段着重攻克重点难点，冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。

闲虎考研·2025-03-11 22:16

跨领域算法安全优化与可解释实践

在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

有没有开源的企业网盘，是否适合企业使用？

开源选项丰富、灵活定制能力强、需要额外运维投入、适合特定场景但不一定适合所有企业，是开源企业网盘的主要特征。

·2025-03-11 19:04

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。

code 旭·2025-03-11 17:06

CV：傅里叶变换

通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱（MagnitudeSpectrum）：反映了各个频率成分的能量或强度。

壹十壹·2025-03-11 16:26

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。

壹十壹·2025-03-11 16:25

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征

喵了个AI·2025-03-11 13:37

JavaScript -闭包

闭包定义:函数声明时会保存其所在的作用域(词法环境),必然有一个全局作用域,除了全局作用域剩余的对于当前函数来说叫--闭包闭包特征:函数在声明时会保存其所在的所有作用域(词法环境)闭包本质:作用域中所使用到的值组成的对象闭包的作用

嗷呜~嗷呜~呜呜~·2025-03-11 12:55

期末：马原期末复习

1.马克思主义的含义、理论来源、经典著作、鲜明特征；马克思主义基本原理的含义（马克思主义的基本立场、基本观点、基本方法）；答：含义：马克思主义是由马克思和恩格斯创立的，为他们的后继承者所发展的，以反对资本主义

LG.YDX·2025-03-11 10:43

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征，传统的方法难以发挥作用。

岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

react 和 reflux

目录一、介绍：二、特征：三、组成：四、react的基本概念：五、JSX语法：六、生命周期：七、简单的使用：一、介绍：react：最早来源于FaceBook,后来因为其独特的设计思想和惊人的性能被广大用户喜欢

yunhai.du·2025-03-11 06:11

数据监控工具Mixpanel的简易使用教程

事件是用户在应用中的操作，如点击按钮、完成注册等；用户属性是描述用户特征的信息，像年龄、城市、会员等级等。集成SDKWeb应用：在HTML文件中引入MixpanelJavaScriptSDK。

alankuo·2025-03-11 06:40

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

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