0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusion和l
目前object detection的工作可以粗略的分为两类： 1：使用region proposal的，目前是主流，比如RCNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN以及MSRA最近的工作R-FCN。 2：不使用region proposal的，YOLO，SSD。 从我这个渣渣的视野来看，这些工作都体现的一个趋势：如何让不同ROI之间尽量多的共享计算量，并充分利用CNN得到
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2024-05-22 23:51:22
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目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
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2024-04-17 13:51:01
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解耦的优点与缺点优点：1、不只提高了代码的复用度，还可以实现真正的功能复用，比如同样的功能模块如果实现了自完备性，可以在多个app中复用2、业务隔离，跨团队开发代码控制和版本风险控制的实现3、模块化对代码的封装性、合理性都有一定的要求，提升开发同学的设计能力。缺点：1、入门门槛较高，新手入门需要的成本也更高2、工具的使用成本，团队间和模块间的配合成本升高，开发效率短期会降低。但是从长期的影响来说，
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2023-09-07 22:10:14
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若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈 本周上点对于基于PF-TBD的雷达目标跟踪的超级干货。下面的这些全网搜索都不一定找得到（至少我看了许多的博文与文献还没有下面的这些总结）！目前网上流传的那些pf-tbd的全都是在仿真的数据上进行的，导致在编码时不知不觉的就用到了仿真的信息，而这些信息，如果在真实的雷达回波中你是不知道滴！重采样有均匀重采样和最小方差重采样，虽然在
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2024-07-13 10:33:45
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1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viola论文中的原始算法差异很大。最新的训练和检测代码实现了Haar、LBP和HOG特征接口，同时训练代码中支持DAB、LAB、RAB和GAB共4种Adaboost算法，另外还实现了trim weight方法。 2.OpenCV由于一些历史遗留问题，代码中C结构（CvMat等）和C++结构（Mat::Mat等）共用，难以理解。
目标检测算法：anchor_free解读说明 anchor free系列是单阶段检测算法另外的一个发展分支，了解anchor free常见的算法是非常有必要的。免责申明 有误写/错写/错误观点/错误解读，或者大家有其它见解，都可以在评论区指出，博主会认真学习的。原始论文下载链接 CornerNet、CenterNet、FCOS。目录结构 文章目录目标检测算法：anchor_free解读1. 基础认
# 解耦合 Java：让代码更灵活和可维护
解耦合（Decoupling）是软件开发中一个非常重要的概念，尤其是在使用面向对象编程语言如 Java 时。解耦合的核心目标是降低模块之间的依赖性，从而提高代码的可维护性、可扩展性和可重用性。在本文中，我们将探讨解耦合的主要方法，并通过代码示例来阐明其重要性。
## 解耦合的必要性
在大型项目中，代码的相互依赖通常会导致以下问题：
1. **难以
## Android 解耦合
在 Android 开发中，解耦合是一种重要的设计原则。解耦合是指将一个软件系统的各个模块之间的依赖关系降到最低，使得各个模块可以独立开发、测试、部署和维护。这样可以提高系统的可扩展性、可维护性和可复用性。本文将介绍 Android 中的解耦合概念和实现方法，并通过代码示例来演示。
### 什么是解耦合？
解耦合是一种将软件系统的各个模块之间的依赖关系减少或消除
原创
2023-11-12 08:40:45
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Spring框架是什么？Spring的主要作用就是为代码“解耦”，降低代码间的耦合度。就是让对象和对象（模块和模块）之间关系不是使用代码关联，而是通过配置来说明。即在Spring 中说明对象（模块）的关系。 Spring 根据代码的功能特点，使用 Ioc 降低业务对象之间耦合度。IoC使得主业务在相互调用过程中，不用再自己维护关系了，即不用再自己创建要使用的对象了。而是由Spring容器统一管理，
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2024-09-17 11:42:27
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松
耦合和紧
耦合的架构设计、性能对比
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在最近的一次大数据技术讨论会上，有一家公司的技术高管谈到松
耦合和紧
耦合的性能表现的话题。正好Laxcus大数据管理系统的设计，从0.x、1.x到2.x版本，也经历了从紧
耦合到松
耦合的发展过程。做为亲历者，对这两种架构的设
3.4 模型结构如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch本章教程所介绍的网络，后面我们称其为Tiny_Detector，是为了本教程特意设计的网络，而并不是某个经典的目标检测网络。如果一定要溯源的话，由于代码是由一个外国的开源SSD教程改编而来，因此很多
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2024-04-25 16:13:57
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适合新手入门玩一下目标的检测和分割，大概了解yolov5算法的一些基本操作。1.1 课题背景 目标检测的目的是判断在单张图片或者连续图片（视频）中，感兴趣的单个或者 多个物体是否存在，如果存在，需要将感兴趣的单个或者多个物体的位置和大小确 定。通常情况下我们使用一个矩形框来表示一个物体的位置和大小，矩形框
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2024-04-24 15:26:06
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目标检测是作为计算机视觉领域的核心任务之一，其主要任务就是对图像或者图像序列的物体进行分类和定位。传统目标检测有很多弊端，比如泛化性能差，需要大量的人工去提取特征等缺点，并且由于卷积神经网络的问世，从而使更多人倾向于深度学习来发展目标检测任务。并且由此产生了一阶段目标检测（YOLO等）和二阶段目标检测（RCNN,Fast_RCNN等），二阶段检测就是先生成大量的候选框，然后通过卷积网络将候选框分类
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2024-03-16 12:03:53
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本文由AI科技评论读者 BBuf 投稿 大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。另一个关键点是，由于学习了bounding box的分布，可以将其应用在NMS阶段合并相邻目标框，进一步提升定位的准确性。代码已开源
前言基于体素的三维重建方法，在重建效果，鲁棒性等都有自己的优势，也被很多热门的三维重建方法所使用，如BundleFusion、KinectFusion等。这篇于1996年发表的论文《A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images》，可以说是这一领域的“鼻祖论文”了，想从算法层面好好理解基于体素的三维重建，一定绕不开
IOC/DI解耦合及实现原理控制反转IOC控制应用程序 IOC/DI容器控制对象的创建、实例化；IOC/DI容器控制对象之间的依赖关系反转是指程序不再主动去new或获取外部资源，而是IOC/DI容器将程序所需资源、创建的对象注入程序，对于程序创建对象的操作来说发生了反转。 反转使类之间松散耦合，管理更加有序，维护简单，一旦相关类发生变动不再需要修改大量的new操作中相关代码，而只需要修改配置文件程
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2024-06-17 19:58:32
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Abstract在该论文中，作者首先介绍了对YOLOv1检测系统的各种改进措施。改进后得到的模型被称为YOLOv2，它使用了一种新颖的多尺度训练方法，使得模型可以在不同尺寸的输入上运行，并在速度和精度上很容易找到平衡。当处理速度为40FPS时，YOLOv2取得76.8mAP的成绩，超过了当时最好的检测方法Faster RCNN with ResNet和SSD接着，作者提出了一种在object de
目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。 我们要求检测器输出5个 value：物体类别 class、boundin
目标检测最常用的三个模型：Faster R-CNN、SSD和YOLOFaster R-CNN架构在Faster RCNN中，候选框是经过RPN产生的，然后再把各个“候选框”映射到特征图上，得到RoIs。Faster R-CNN步骤： (1) 由输入图片产生的区域候选 (2) 最后一层卷积输出的所有通道 (3) ROI pooling注解：ROI Pooling的意义 ROIs Pooling。顾名
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2024-02-04 02:50:43
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