简介 图1：论文原文 该篇论文是对经典多尺度目标检测模型的改进，提出一种隐式特征金字塔网络，实验结果为在多种目标检测模型上均有较大幅度的提升。0. Abstract当前，许多通过堆叠多尺度模块以获得更大的感受野。基于深度均衡模型（），作者提出引入隐函数对进行建模，同时使用类似残差的迭代结构更新隐态。论文贡献：（一）提出隐式金字塔结构-；（二）引入类似残差模块以有效更新隐态，非线性转换器将提高模型的
转载
2024-08-08 20:00:38
58阅读
AXI4协议高性能、高带宽、低延迟的片内总线，较一般总线复杂。
特点：
1）单项通道体系结构：
信息流只以单向传输，减少时钟域间的桥接，减少门数量。在复杂的soc时，减少延时。
2）支持多项数据交换：
多种并发操作，超高数据吞吐量，满足高性能、低功耗的要求。
3）5个独立通道：
写地址通道、写数据通道、写响应通道、读地址通道、读数据通道
其中写地址、写响应、读地址有效周期都是1个cycle。每个通
针对小目标的检测有提升的文章。 未完待续~Feature Pyramid Networks for Object DetectionFPN是一种多尺度的目标检测算法。大多数目标检测算法都是采用顶层特征来做预测的，但是我们知道：低层的特征语义信息较少，但是位置信息丰富；高层的特征语义信息丰富，位置信息粗略。虽然也有些多尺度特征融合的方法，但是一般采用融合后的特征做预测，但是FPN是在不同特征层独立进
转载
2024-05-05 15:41:33
69阅读
摘要 工业生产过程自动化系统中，多通道模拟采集是现场物理量监测的常用方法，本文列出了多通道模拟采集的几种隔离方案，分析了各种隔离方案的可靠性。一、引言 在工业生产过程自动化系统中，工业现场需要监测电压、电流、温度、压力、应力及流量等多种现场物理量，综合成本和适用性考虑，DCS 的I/O 板卡以及信号传输等涉及到信号采集的部分都采用多通道的模拟采集的技术。工业现场应用环境常会涉及危险级电压、瞬态信号
文章目录1. 中断/通道技术和多道程序概念2. 访管指令和访管中断 1. 中断/通道技术和多道程序概念多道程序依赖于中断技术/通道技术，多道程序并发执行是指有的程序正在CPU上执行，而另一些则在I/O设备上进行传输，即通过CPU操作与外设传输在时间上的重叠必须有中断和通道技术的支持，其原因有如下：通道是一种控制一台或多台外部设备的硬件机构，一旦被启动，就会独立于CPU运行，因而做到了输入/输出操
视频AI分析系统v1.0（纯cpu版）OPENCV 不支持cudaonnxruntime 不支持cuda支持yolov8支持libfacedetection
文章目录学习论文：YOLO: Unified, Real-Time Object Detection一、核心思想二、实现思路三、YOLO网络结构四、目标损失函数五、性能分析 学习论文：YOLO: Unified, Real-Time Object Detection一、核心思想YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到boundin
转载
2024-03-25 20:32:52
151阅读
文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
转载
2024-04-26 18:10:37
178阅读
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
转载
2024-08-19 11:36:38
166阅读
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
转载
2024-08-20 17:42:20
100阅读
文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
在深度学习更讲究实用和落地的今天，构建一个简单的，可以利用浏览器和后端交互的演示性 Demo 可以说非常重要且实用了。本文我们将简单的介绍如何用几十行核心代码构建一个好用的、前后端分离的Demo。2020年，可以说真的是流年不利。对于人工智能行业来说，本来就面临着落地考验，再加上疫情打击，很多 AI 企业甚至面临现金流压力。今天元峰得知，“CV四小龙”中两家，竟然以疫情和集中入职为借口，阻止4月份
转载
2024-08-20 19:36:06
359阅读
期望的模型：速度快，内存小，精度高Detection 评价指标精度指标：MAP 平均准确度均值速度指标： 速度评价指标必须在同一个硬件上进行。FPS ： frames per second 帧率 每秒处理的图片数量或处理每张图片所需的时间（同一硬件下比较） 影响因素：模型参数量 ，激活函数，损失函数FLOPS： floating point operations per second.每秒运算浮点
转载
2024-05-29 12:41:12
217阅读
计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）1. DN DETR1.1 Stablize Hungarian Matching1.2 Denoising1.3 Attention Mask2. DINO2.1 Contrastive Denoising3.2 Mix Q
转载
2024-08-28 21:12:04
167阅读
论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。本文指出，在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如果我们平均蒸馏它们，特征图之间的不均匀差异将对蒸馏产生负面影响。因此，我
转载
2024-03-21 22:52:43
69阅读
开源代码：https://github.com/TuSimple/simpledet/tree/master/models/tridentnetFacebook detectron2 官方收录：https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/TridentNet算法思路将网路backbone最后一个改成三个不同
转载
2024-05-19 17:34:23
88阅读
目录论文相关信息Transformer介绍更新：（新的理解）Related workSet PredictionTransformers and Parallel DecodingObject detectionThe DETR modelObject detection set prediction lossDETR architectureExperiments 论文相关信息1.论文题目：E
转载
2024-04-26 09:25:55
144阅读
Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征，进行再加工及合理利用，有利于下一步head的具体任务学习，如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。本文将对主流Neck进行阶段性总结。总体概要：根据它们各自的论文创新点，大体上分为六种，这些方法当然可以同时属于多个类别。上下采样：SSD (ECCV 2016)，STDN&nb
转载
2024-03-05 19:56:57
140阅读
深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务，主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的不足，最
转载
2024-03-27 23:04:15
77阅读
