医学影像检测系统添加背景颜色调整标签控件调整 单行文本编辑器控件再添加图片嵌入项目运行第一个BUG第二个BUG系统展示 添加背景颜色开始添加背景图片，选择在GroupBox中添加背景图片，点击选中GroupBox右键----->选择样式表------>添加资源下拉框------->backgroup-image------->弹出新窗口选择铅笔✏工具----->左下
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2024-07-06 21:30:28
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文章目录一、摘要二、介绍三、R-CNN目标检测3.1 模型设计3.1 测试3.3 训练3.3.1 CNN（AlexNet）的训练3.3.2 SVM的训练3.4 实验结果四、可视化、消除研究和误差分析4.1 可视化学习到的特征4.2 消除研究4.3 网络架构4.4 边界框回归 一、摘要 （1）过去：PASCAL VOC数据集上目标检测性能在过去几年中趋于稳定，没有很大的提升。并且这些性能最好的方
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、两阶段深度学习算法二、单阶段深度学习方法实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
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2024-08-12 17:32:11
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记录一些略看的视频目标检测论文，持续更新。。。github:https://github.com/breezelj/video_object_detection_paper视频目标检测(video object detection)简单综述：概要：目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目
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2024-03-14 08:45:00
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现在开始学习有关深度学习的东西，同学推荐我看计算机视觉目标检测方面，看完论文后还有很多细节不是很懂，网上找也有很多模棱两可的，经过几天的查阅资料，总结出一篇较详细的关于RCNN的细节的实现，以此来证明我学习过。计算机视觉（目标检测的兴起） 自从12年某大神用CNN（卷积神经网络）在imageNet的
摘要：本文首先介绍了轻量化目标检测及其发展历程，接着又对常见的轻量化目标检测算法以及网络进行概述，在此基础上引出近三年来最新的轻量化目标检测算法，最后对轻量化目标检测的发展和研究做出总结。关键字：目标检测；轻量化；卷积神经网络；深度学习引言 近年来，随着深度学习技术的不断发展，神经网络凭借强大的特征表达能
CVPR 2020目标检测方向最新论文 CVPR 2020的录用结果已经出来好久了，这篇博客汇集了各方资料，下面应该是目前放出来的比较全的paper和code，我会大致介绍一下文章在做什么，方便大家更快地去选择性阅读。持续更新…… [1] EfficientDet: Scalable and Efficient Object DetectionMotivation： Goo
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2024-05-05 22:03:08
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目录前言算法模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN: R-CNN系列的开山之作Fast R-CNN: 共享卷积运算Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化单阶段（1-stage）检测模型YOLOSSD: Single Shot Multibox Detector模型的评测与训练技巧检测模型的评测指标标准评测数据集检测模型中的Bells and wisthles基础网络演进
物体检测是目标跟踪、人脸识别以及行人再辨识等高层视觉任务的基础。解决了计算机视觉任务中的基本问题： What objects are where？图像中有什么物体？在哪里？随着深度学习的发展与应用，物体检测精度不断提高，成为当下大家研究的热潮。但是当下主流的物体检测方法有哪些？又该如何应用呢？文末分享了张士峰博士在博士期间发表的论文集。个人简介张士峰博士，毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室
Ⅰ R-CNN参考文章及视频： ①https://www.bilibili.com/video/BV1af4y1m7iL/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click ②https://zhuanlan.zhihu.com/p/60794316①R-CNN算法流程⭐使用Selective Search方法在一张图像生成1K~2K个候选区域 ⭐对每个候选区域，
DetNet: A Backbone network for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06215.pdf 代码链接：无，不过感觉也没有太大的必要 之前一直在看一篇综述类的文章，这周最开始也是想分享那篇文章的，但内容实在太多外加全是论述看得非常吃力。所以这周来看这篇改进Backbone的文章。这篇整体的思路还是比较简单易懂的，相
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2024-06-26 08:39:26
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标题：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 会议：CVPR2019 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8953703/ 这篇文章研究了目标检测中极具代表性的三个方面，正负样本采样、特征金字塔和损失函数，通过发现这三个方面的不平衡问题，针对性地提出解决方案。文章的思路十
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2024-02-19 11:29:29
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文章目录1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.OverFeat5.GoogLeNet6.ResNet7.DenseNet8.R-CNN9.SPP-Net10.Fast R-CNN11.Cascade R-CNN12.Faster R-CNN13.R-FCN14.MaskRCNN15.TridentNet小结：16.YOLOv117.YOLOv218.YOLO900019.YOLOv3
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2024-03-14 18:11:48
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作者：Derrick Mwiti导读最近的CVPR 2020在推动物体检测前进方面有相当多的贡献。在这篇文章中，我们将看到几篇特别令人印象深刻的论文。A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds这篇文章提出了一种基于图卷积(GConv)的层次图网络(HGNet)用于三维目标检测。它直接处理原始点云来预测3D
目录：目标检测—SPP-Net论文一、初步认识二、研究背景三、研究动机1. 关于图像尺寸的理解2. 关于为何全连接层需要固定输入四、SPP-Net作出的改进1. 与传统CNN的对比2. 与R-CNN的对比1）R-CNN模型2）SPP-Net模型五、SPP-Net中的难点六、原始图像中的ROI如何映射到特征图七、ROI池化层八、总结 一、初步认识SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文
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2024-04-01 22:00:28
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论文名称：Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection 论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf 开源代码：https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020Abstract&nb
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2024-04-10 10:31:20
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来自华中科技大学白翔教授组的刘哲的 AAAI Oral 论文《TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention》，本文对此论文进行了详细解读。该研究提出了新型三元注意力模块和 Coarse-to-Fine Regression，实现了检测性能和稳健性的提升。论文链接：https://arxiv.org
文章目录一 Preface二 Fast R-CNN architecture三 Core details3.1 RoI Pooling Layer3.2 预训练网络初始化3.3 Multi-task Loss3.4 截断SVD分解3.5 Step Cutting四 End五 Reference 一 Preface背景： 之所以会出现复杂性，是因为检测需要对象的准确定位，从而带来两个主要挑战。 首
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2024-03-18 08:10:05
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解决什么问题解决的是目标检测的任务目标检测任务往往需要借口任务来进行帮助，但是作者说他不需要，他这个思路比较直接（我觉得这里就是作者强找的一个创新，但是我也不是研究目标检测的实在是没看懂）主要的创新点应该还是diffusion用在目标检测的第一篇怎么生成谈到diffusion怎么生成，其实主要还是两个方面：1.怎么控制2.从什么出发怎么控制？这里是目标检测，自然需要图像信息控制，图像信息提取有很多
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2024-03-26 11:22:44
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说明：本文是对上次论文的第四章做以总结。论文出处：基于视觉引导的机械臂定位抓取研究与实现-刘继宗（知网可查）目录1.点云预处理2. 基于RANSAC和欧式聚类融合算法的平面分割与目标提取2.1基于RNASAC算法的平面分割2.2改进的欧式聚类算法的目标分割3. 基于全局不变特征的目标识别注：内容均为原论文作者所有，我只是个大自然的搬运工第四章在进行点云分割时对使用比较普遍的 RANSAC 算法和欧
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2024-06-09 01:04:40
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