FPN(Feature Pyramid Network)论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 在物体检测里面，有限计算量情况下，网络的深度（对应到感受野）与stride通常是一对矛盾的东西，常用的网络结构对应的stride一般会比较大（如32），而图像中的小物体甚至会小于stride的大小，造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降。传统解决这个问题的思路
©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
文章目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 方法3.1 Ranking Task 和 AP-loss3.1.1 Ranking Task3.1.2 AP-loss3.2 最优化准则3.2.1 误差驱动更新3.2.2 反向传播3.3 分析3.4 训练方法的细节4. 实验4.1 实验设置4.2 消融学习4.2.1 不同参数的对比4.2.2 不同 loss 的对比4.2.3 不同优化方法的对比4.3 基
红外小目标检测的评价指标为了评价不同红外小目标检测方法的背景抑制和增强目标效果，通常采用**信杂比（SCR）、信杂比增益(SCRG)、背景抑制因子(BSF)**作为评价指标。小目标的SCR越高，越容易被检测到，SCRG反映了目标的输入输出相对于背景的增强程度，也可以用来描述小目标检测的难度。, 其中 表示目标的平均像素值大小,表示目标周围区域的像素值大小，表示目标周围的像素值标准差。表示输入图像
在前一篇目标检测(R-CNN，SPP，Fast R-CNN，Faster R-CNN),所整理的R-CNN，SPP，Fast R-CNN，Faster R-CNN中，这些目标检测技术都只是两阶段网络，比如性能相对来说最好的Faster R-CNN，是先用RPN生成候选目标区域，然后再进行Fast R-CNN的方法，继续目标对象的分类和边框的回归预测。但是那有办法一步做完这些事吗？YOLO YOL
1. 创新点 论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2. 实现方法 本
本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》 做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码；另外，原文中的数据处理部分排版先后顺序个人感觉较为凌乱，在此给出梳理。在作者所给代码的基础上增加的内容包括：1）在数据规约部分： 书中提到：规约掉热水器"开关机状态"=="关"且”水流量”==0的数据，说明热水器不处于工
目录 前言：一、VOC数据集的制作1、数据的标注工具：labelIImg ----我也是在github上下载的，这里我提供我的链接2、数据集的文件夹：由于我的只涉及目标检测，故只需以下几个文件目录：二、实现1、Pascal_label_map.pbtxt文件格式：2、将数据集转换为tfrecord格式，书中提供了create_pascal_tf_record.py，在这里，需要对书中的代
文章目录一.前言1. 目标检测目的2. 如何定位？3. 目标检测方法4. 一些概念介绍：二、滑动窗口检测1.识别流程2.方法缺点三、R-CNN模型1.算法流程2.如何选出候选区域？3.如何分类？4.非极大抑制（NMS）5.修正候选区域6.目标检测评估指标7.RCNN缺点四、SPP-Net1.为什么要输入固定尺寸？2.算法流程3.SPP-Net优缺点五、Fast-RCNN1.算法流程2.改进部分3
一、原理 对于一个稳定的监控场景而言，在没有运动目标，光照没有变化的情况下，视频图像中各个像素点的灰度值是符合随机概率分布的。由于摄像机在采集图像的过程中，会不可避免地引入噪声，这些灰度值以某一个均值为基准线，在附近做一定范围内的随机振荡，这种场景就是所谓的“背景”。
记录某次恶意宏分析可以用取巧的方式来进行宏调试，纯粹的宏能做到事情实际上是有限的，一般是对文档或 模板的操作。而宏往往是作为payload的载体，通过创建其他例程，释放运行payload。无论宏前面执行了 多么复杂的操作，最后肯定会运行payload，而运行payload的方式可能是Shell、WScript.Shell、Application.Run等 （以及前面提到的winmgmts方
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2023-06-08 21:39:13
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Learning Motion Priors for Efficient Video Object Detection视频中的目标检测方法，基于RFCN(Dai et al. 2016)的单帧图像检测方法。 首先视频帧被分为关键帧和非关键帧(Zhu et al. 2017b)。对于关键帧通过整个网络来提取更深的深度特征，而非关键帧提取浅层的信息，从而加快inference的速度。非关键帧的深度特征
目标检测综述 论文参考：[Object Detection in 20 Years: A Survey][https://arxiv.org/abs/1905.05055]引言 目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系
Paperreading之一 目标检测专用backbone—DetNet 1.前言：一个专门用于目标检测的backbone—DetNet，目前大多数用于目标检测的backbone都是使用在ImageNet上预训练的网络，比如常用的vgg，resnet系列等等，但是这些网络都是为图像分类而设计的，把这些网络用于目标检测领域，通常不能完美贴合，会或多或少的增加一些层。这样会有两个
睿智的目标检测——PyQt5搭建目标检测界面学习前言基于B导开源的YoloV4-Pytorch源码开发了戴口罩人脸检测系统（21年完成的本科毕设，较为老旧，可自行替换为最新的目标检测算法）。源码下载https://github.com/Egrt/YOLO_PyQt5 喜欢的可以点个star噢。支持功能支持读取本地图片支持读取本地视频支持打开摄像头实时检测支持多线程，防止卡顿支持检测到人脸未佩戴口罩
Pyqt搭建YOLOV3目标检测界面（超详细+源代码）2022.5.25更新2021.11.23 更新2021.11.22 更新实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。0.准备工作1.单张图片检测2. 视频、摄像头检测源代码链接注意事项 大家有问题的话尽量在评论区问，问之前可以看一下评论区有没有类似错误的解决方法。2021.11.23 更新由于yolov3模型较大、且检测速度也相
红外跟随电路 红外跟随电路由电位器R17，R28；发光二极管D8，D9；红外发射管 D2，D4和红外接收管D3，D5和芯片LM324等组成,LM234用于信号的比较，并产生比较结果输出给单片机进行处理。 智能小车红外跟随运动的原理如下。红外光线具有反射特性，红外发射管发出红外信号，经物体反射后被红外接收管接收。但距离不同的物体反射量是不一样的。对距离近的物体，红外光线的反射量就会
检测到目标URL存在SQL注入漏洞3详细描述本漏洞属于Web应用安全中的常见漏洞，属于OWASP TOP 10 （2007）中的注入类漏洞。很多WEB应用中都存在SQL注入漏洞。SQL注入是一种攻击者利用代码缺陷进行攻击的方式，可在任何能够影响数据库查询的应用程序参数中利用。例如url本身的参数、post数据或cookie值。正常的SQL注入攻击很大程度上取决于攻击者使用从
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精选
2014-06-04 08:55:47
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# Python检测目标的行并输出
在本文中，我们将学习如何使用Python来检测特定行中的目标内容，并将该行输出。此过程将分为几个步骤，从理解需求到最终实现代码。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 说明 |
|------|---------------------|
| 1 | 理解需求 |
| 2 | 编写读取文件代
# uniapp 没有检测到设备 Android 可以检测到
在开发移动应用程序时，我们经常遇到需要检测设备的情况。设备检测可以帮助我们根据不同的设备类型执行特定的操作或逻辑。然而，在使用 uniapp 开发跨平台应用时，我们可能会遇到一个问题：uniapp 无法检测到设备类型，而在 Android 平台上却能够正常检测到设备。
## 问题描述
uniapp 是一个基于 Vue.js 的跨平
原创
2023-09-07 19:58:12
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