下面是YoloV4论文中给出的目标检测算法的整体架构：主要包含以下几个部分：输入层用来处理输入数据，如数据增强Backbone主干网络用来提取特征Neck层用来做多尺度特征融合，提升特征的表达能力，如SPP、FPN、BiFPN、PAN等预测输出层用来预测输出结果，输出层又分为密集预测（如RPN，SSD，
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2024-05-10 17:25:30
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## 寻找相似图片的Java实现
在实际应用中，我们经常需要对大量的图片进行比对和相似度匹配。通过计算机视觉技术，我们可以利用Java编程语言来识别和比较这些图片，找到相似的图片。
### 图像相似度计算算法
为了找到相似的图片，我们需要首先定义图像相似度计算算法。常用的图像相似度计算算法有：结构相似性(SSIM)指标、均方误差(MSE)、哈希算法等。这里我们以SSIM算法为例进行说明。
原创
2024-05-24 07:03:41
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Objection Detection TasksMethodsAlgorithmsRegion ProposalSelective SearchEdgeBoxesR-CNNSPP-NetFast R-CNNFaster R-CNNSSDYOLOreferences 本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内
给定一张图片，如何从一组图片中找到与它最相近的图片呢？相信很多小伙伴跟我一样，第一想到的解决办法就是遍历比较每张图片的像素点，找到差异最小的那张图片。这种方法虽然可行，但时间复杂度高，只适用于像素点较少的图片，对于像素点较多的图片，我们需要另寻他路，即通过获取图片指纹，计算两张图片编码数的汉明距离，从而找出最相近的图片。步骤一：将图片转为int类型的二维数组public int[][] getpi
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2024-06-13 12:51:56
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首先，这里先声明一下由于论文和代码没有一并放出，所以以下内容全是个人学习RTMDet代码的一个结果，整个过程时间也比较紧凑，难免会有所遗漏和错误，一切关于RTMDet的工作，最终以OpenMMLab官方论文为主，因为看到开源代码的速度表，小编很难不爱，小模型就可以把YOLO全系列按在地上摩擦，因此也就有了下面的故事。0、直接上架构图吧！ 看着上面的图，熟悉不？是不是满满的YOLO系列的味道？是的
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2024-02-24 12:26:16
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异常检测—task 04 基于相似度的方法 数据通常被嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指那些具有特定也无意义的哪一类特殊的异常值，噪声可以被视为较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声与异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的利群程度分数值，同时也更具有可解释性。 在普通数据的处理中，我们常常需要保留正常数据，而对噪声和异常值的特性基本忽略，但在异常检测中，我
相似图片检测 Python
在处理图像数据时，相似图片检测是一个常见的需求。无论是在社交媒体应用中，还是在大型图片库的管理方面，快速准确地找出相似图片都非常重要。这篇博文将分享如何使用 Python 实现相似图片检测过程，并详细记录下我们在这个过程中所做的每一步，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和一些常见错误。
## 环境配置
首先，我们需要为项目搭建合适的环境。以下是环
Google Play，作为全球最大的 Android 应用市场，每天都有无数的新应用上传。在这个过程中，确保新上传的应用不是现有应用的复制版本是至关重要的。这就引出了一个问题：Google Play 是如何检测应用之间的相似性的？本文将详细解释一种可能的方式，但请注意 Google Play 的确切算法是未公开的，这只是基于一般的软件相似性检测方法的推测。账号、IP、设备等必须要独立的问题我就不
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2023-09-27 09:58:45
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Introduction 今年2月份，Yolo之父Joseph Redmon由于Yolo被用于军事和隐私窥探退出CV界表示抗议，就当我们以为Yolo系列就此终结的时候，4月24日，Yolov4横空出世，新的接棒者出现，而一作正是赫赫有名的AB大神。 paper github 在本篇文章里，我们先不急去探究Yolov4的原理，而是从工程的角度来使用Yolov4。首先我们来看一下，Yolov
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2024-08-22 20:32:53
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背景以图搜图，是日常生活中我们经常会用到，例如在选购一款商品时，想要对比价格，往往会在各个购物app上通过搜图的形式来看同一款产品的价格；当你碰到某种不认识的植物时，也可以通过以图搜图的方式来获取该种植物的名称。而这些功能大都是通过计算图像的相似度来实现的。通过计算待搜索图片与图片数据库中图片之间的相似度，并对相似度进行排序为用户推荐相似图像的搜索结果。同时，通过检测图片是否相似也可用于判断商标是
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2023-10-07 12:58:00
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# Android 图片相似度检测实现指南
图片相似度检测是计算机视觉中的一个重要任务，特别是在开发 Android 应用时。本文将引导您一步一步实现 Android 图片相似度检测功能，从基本流程到每一个代码细节都有详细讲解。
## 整体流程
在开始具体的开发之前，我们先看一下实现 Android 图片相似度检测的总体流程。请参考以下表格，了解每一步的内容和目标：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 04:24:44
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上个月，Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。 你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。一个对话框会出现。你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。上传后，Google返回如下结果：类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。=====
原文：目标检测 - Faster R-CNN 详解[译] - AIUAI原文: Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection - 2018.01.18 作者：Javier ReyObject detection: an overview in the age of Deep Learning 已经对基于深度学习的目标检测
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2024-08-08 12:03:17
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基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转换，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目
前言 这篇文档会介绍如何用 darknet 训练一个 YOLOv2 目标检测模型，看完这篇文档会发现：模型训练和预测都非常简单，最花时间的精力的往往是训练集的数据预处理。 下面先简单介绍一下以下两个问题：
1、目标分类 (Classification) 和 目标
# 深度学习中的高相似度目标检测
随着深度学习技术的发展，目标检测领域也得到了极大的提升。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像中的对象并为其标注位置。在现实应用中，我们常常需要检测高度相似的对象，例如同一品牌的鞋子、同一款式的衣服等。本文将探讨如何使用深度学习进行高相似度目标检测，并提供相关的代码示例以加深理解。
## 目标检测的基本概念
目标检测不仅要识别图像中的对象，还需要
提供了一种矩形斜框标注方式，可以用作样本标注和模型的回归目标。该标注方式没有冗余量，同一个范围框只有一种数值表示，作为回归目标时不会出现损失异常，有利于模型训练。本文还将此标注方式与多种其他倾斜范围框标注方式在目标检测任务上进行了对比验证。对比实验证明此标注方式对于朝向任意、密集排布的目标检测具有一定的优势。
前言最常用的斜框标注
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务，其一是输出这一目标的类别信息，属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息，属于定位任务。分类的结果是一个类别标签，对于单分类任务而言，它就是一个数，对于多分类任务，就是一个向量。定位任务的输出是一个位置，用矩形框表示，包含矩形框左上角或中间位置的x，y坐标和矩形框的宽度高度
定位 + 分类 定义+分类问题是分类到目标检测的一个过度问题，从单纯的图片分类到分类后给出目标所处的位置，再到多目标的类别和位置。定位问题需要模型返回目标所在的外界矩形框，即目标的(x,y,w,h)四元组。接下来介绍一种比较容易想到的实现思路，将定位当作回归问题，具体步骤如下。训练(或下载) 一个分类模型，例如，AlexNet、VGGNet或ResNet在分类网络最后一个卷积层的特征层(
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2024-08-08 16:54:42
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1亮点在哪里？引入QARepVGG同时利用重参数与8-bit量化的优势；采用AutoNAC搜索最优尺寸、每个stage的结构，含模块类型、数量以及通道数；采用混合量化机制进行模型量化，既考虑了每一层对精度与延迟的影响，也考虑了8-bit与16-bit之间切换对整体延迟的影响；预训练方案：automatically labeled data, self-distillation, and large
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2024-05-10 23:32:27
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