Java的基础知识又来了，今天我们一起来了解一下Java相关的标识符、关键字和运算符。标识符标识符，可以用来标识变量名、类名、类中的方法名和文件名等。命名规则为：1、由字母、数字、下划线、$组成，不能以数字开头2、大小写敏感3、不得使用Java中的关键字和保留字而一般开发过程中，Java程序员都会有以下习惯：1、标识符要符合语义信息2、包名所有字母都为小写3、类名每个单词首字母为大写，其他都为小写
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2024-06-24 05:39:46
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目标检测领域，又迎来新突破。 目标检测，简而言之就是检测出图像中所有感兴趣的物体，并确定它们的类别和位置，它在自动驾驶、图像理解、智慧城市等领域都有非常广泛的应用。 然而，现有的基于深度学习的目标检测方法成本甚高——需要标注每个图片/视频中的所有目标物体的类别和位置信息，这种方法也叫强监督目标检测方法。 商汤科技视频大数据研究团队提出了一
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2024-04-04 19:28:43
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Abstract生成模型来处理新的可视化任务需要额外的数据集，这需要花费大量的精力来创建。我们提出了一种域自适应的方法来合并多个模型，比创建一个额外的数据集更省力。该方法将预先训练好的模型与生成模型相结合，在不增加数据集的情况下，将潜在特征反馈给粘合层进行训练。我们还提出了一个生成模型，它是通过从预先训练的模型中提取知识来创建的。这使得数据集能够被重用，以创建用于训练粘合层的潜在特征。我们将此方法
人像摄影_测光技巧
对于拍人像,我相信这是一个大家都感兴趣和非常喜欢的一个主题。但我相信对于绝大多数人來说,要想拍好它,绝非易事!所以意在抛砖引玉,所谓八仙过海各显神通!有不少拍人像的行家,以下是我拍人像的一些体会，希望对有此兴趣影友能有些帮助。 拍人像常用逆光拍摄,为不使高光过曝,采用点测光,测光点在脸的正中位置。因为,此处正处于最亮
1： 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。 上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用: • 由运动重建结构 • 视频压缩 • Video Stabilization 等光流是基于一下假设的: 1. 在连续的两帧图像之间(
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：
（1）基于区域或者基于特
本文参考自 第八章_目标检测.mdTwo stage目标检测算法：先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。任务：特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。一、目标追踪分类分类+位
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2024-02-19 17:22:47
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静态背景下运动目标检测方法主要有帧间差分法、高斯背景建模（GMM）、光流法、Vibe算法等。但上述几种方法对于弱小目标的检测效果比较有限。帧差法无法有效区分噪声和运动目标，且对阈值选取非常敏感，在进行开闭运算时会将背景噪声去除的同时将弱小目标滤除。背景建模方法以及光流法计算量大，无法满足大尺寸图像实时检测的要求。k在(x,y)处存在弱小目标，则弱小目
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2024-05-02 11:42:18
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目标检测 two-stage复习目标检测什么是目标检测，核心问题是什么Two-stage 目标检测算法(1)R-CNN特征提取/深度学习：区域生成/机器学习：分类/机器学习：回归(2) Fast-RCNN特征提取：区域生成：分类(3) Faster-RCNN特征提取：trick：锚框实验结果： 复习目标检测什么是目标检测，核心问题是什么目标检测就是从图像中找到目标，确定其类别和位置。 难点：各类
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2024-06-28 19:06:40
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小目标检测 FPN（一）小目标的介绍：有两种定义方式，一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标，另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 方法一：FPN论文：feature pyramid networks for object detection主要思想： 在FPN之前，大多数目标检测的方法和分类网络一样，用特征提取网络的最后一
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2024-04-25 13:50:38
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光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变； ②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。算法原理假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为
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2024-09-02 13:35:46
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光流法简介光流光流法光流的物理意义光流场光流法基本原理金字塔方法基于光流的运动目标检测（前景检测）算法实现原理 光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变
实际上，无论您使用的是千元以下的廉价DC还是数万元天价的DSLR，都不能保证在所有情况下得到准确的测光值。根本原因在于这些相机使用的测光方式都是相同的，即反射光测光方式。反射光测光方式的原理是照相机的测光元件接收被摄物体的反射光，并以此作为决定曝光的依据。通俗地说，反射光测光方式的评价依据是物体的反射光强度的高低。但往往这样的测光方式不能适应所有的拍摄场景。因为测量反射光毕竟是一种被动的测量方
光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。一般情况下，光流由相机运动、场景中目标运动或两者的共同运动产生。光流计算方法大致可分为三类：基于匹配的、频域的和梯度的方法。 (1) 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和基于区域两种。基于特征的
文章目录介绍光流法数学过程：直接法数学过程：直接法示例程序参考 介绍特征点法：提取图像特征点，计算特征点图像描述子(图像灰度/变化梯度等)，通过描述子来匹配特征点，确定特征点的匹配关系，利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。计算精度高，但是耗时。光流法：提取图像特征点，与特征点法不同的是，光流法通过图像灰度值(RGB)值匹配特征点，光流描述了像素在图像中的运动，再利用三角/对极几何/Pn
opencv 光流法sample code:https://docs.opencv.org/3.3.1/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网
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2024-01-07 18:43:33
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0. 目标检测网络分类One-stage，如SSD、YOLOTwo-stage，如Faster R-CNN0.2 One-stage（以SSD、YOLO为例）检测过程：基于anchors直接进行分类以及调整边界框0.3. Two-stage（以Faster R-CNN为例）检测过程：通过专门模块生成候选框（Region Proposal Network，RPN）去寻找前景和调整边界框（基于anch
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2024-08-12 11:47:42
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▌01 简介1.课程内容背景 本文给出面向清华新雅书院2021春季学期的CDIE（Creative Design & Intelligent Engineering）方向的三年级同学开设一门八周时间的综合设计课程。针对CDIE本科同学既有扎实的工程基础和设计功底，由于专业审美能力的复合型能力，该课程内容拓展同学们以智能工程为中心的创新设计能力。 设计出课程时间内容主要从两方
一、 光流场定义场景中景物的运动会导致运动期间所获得的图像中景物处在不同的相对位置，这种位置的差别可以称之为视差，它对应景物运动反应在图像上的位移矢量。如果用视差除以时差，就得到速度矢量。一幅图像所有速度矢量构成一个矢量场，在很多情况下也可称为光流场利用图像差可以获得运动轨迹，利用光流不能获得运动轨迹，但可以获得对图像有用的信息。光流分析可以用于解决各种运动问题——摄像机静止目标运动、摄像机运动目
它的原理是：首先系统会在脸上选取十几个点作为数据采集点，然后用人工智能算法挨个分析，最后把每个点包含的信息连起来，形成一张脸部星网图，推测出人脸图像。 英国和印度的研究人员联合研发了一项识别人脸伪装的技术(Disguisedfaceidentification，简称DFI)，在这套系统下，戴着面罩、帽子、眼镜，蓄着络腮胡子的人也可能会被识别
