百度AI 汽车识别今天我对百度ai的汽车车型识别进行了上手，发现和百度ai的人脸识别流程没有相差很大，在学习过人脸识别后，对照百度的教程就很容易对汽车识别进行上手了。我们直接进入正题1.申请自己的百度app 2.申请access_token码 3.代码进行调用 4.成品展示 5.解析json1.申请自己的百度app我们依然打开老网址：http://ai.baidu.com找到车型识别，点击进入 进
文章目录源代码准备数据集使用官方数据集制作自己的数据集划分数据集写自己的配置文件聚类生成先验框修改配置文件训练测试 源代码我所使用的是yolov5-v6.1版本，下载地址：yolov5-6.1代码 解压完成后，在Anaconda Prompt中进入代码所在文件夹，执行以下代码：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsingh
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2024-04-22 09:46:13
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yoloV3以V1，V2为基础进行的改进，主要有：利用多尺度特征进行目标检测；先验框更丰富；调整了网络结构；对象分类使用logistic代替了softmax,更适用于多标签分类任务。1.算法简介YOLOv3是YOLO (You Only Look Once)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升。yoloV3的流程如下图所示，对于每一幅输入图像，YOLOv3会
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2023-12-15 09:47:58
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mAP: mean Average Precision, 是多标签图像分类任务中的评价指标。 AP衡量的是学出来的模型在给定类别上的好坏，而mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏。参考添加链接描述，写的很好一 首先关注 TP\FP\FN\TNTP、FP、FN、TNTrue Positive (TP): ----正确地判定为正类False Positive (FP): IoU<=阈值 的检
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2024-03-17 14:24:27
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本文通过解读OneNet的源码，顺便就把detectron2看了，带有详细注释的代码在这里。 注意，detectron2 集成了object detection, semantic segmentation, perosn keypoints detection。 但是我只分析跟object detection 有关的分支。 好的下面正式时开始，从OneNet 的源码执行指导可以发现代码的启动在/
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2024-04-15 23:51:10
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文章目录摘要一、创新点二、方法1.Adaptive Flood Filling2.Non-Salient object Suppression (NSS)3.Network Details（网络详情）Transformer partEdge-preserving Decoder(边缘保留解码器)Loss Function三、实验 摘要目前最先进的显著性检测模型严重依赖于精确的像素级注释的大型数据
Face++ 2017年的作品。主要基于RFCN的改进，基于2种基础框架backbone得出2种模型。以ResNet101为基础网络的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以类似Xception为基础网络的小模型，比SSD，YOLO更快。 类似Xception的网络结构如下图所示。 下图分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三个检测
文章目录一、 基本过程和思想二 、视频理解还有哪些优秀框架三、效果体验~使用手势：python run_gesture_recognition.py健身_跟踪器：卡路里计算三、训练自己数据集步骤然后，打开这个网址：点击一下start new project但是官方的制作方法是有着严重bug的~我们该怎么做呢！原代码解读 大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士
# PyTorch 摔倒检测实现指南
在本篇文章中，我将指导你如何在PyTorch中实现摔倒检测。对于刚入行的小白来说，这可能看起来有些复杂，但只要按照步骤操作，逐步实现，就会变得简单许多。接下来，我会给出详细的步骤、所需代码，以及这项工作的完整流程。
## 流程概述
下面是实现“PyTorch 摔倒检测”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-08 04:41:23
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近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。正是因为标注的简单，一个大型行人重识别数据集也诞生了，即 SYSU-3
如有疑问，欢迎与我探讨，联系邮箱：1103540209@qq.com代码：链接: https://pan.baidu.com/s/1nwqzpFggGmDlwYXDUX2RxQ 提取码: g8wn识别效果：
原创
2022-01-07 17:18:05
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原创
2021-06-18 14:16:37
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# 使用Python实现五辆车的目标检测
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它能够识别图像中的物体并标记其位置。本教程将指导你如何使用Python进行五辆车的目标检测。在这个过程中，我们将使用YOLO（You Only Look Once）算法，OpenCV库，以及一些其他有用的工具。
## 流程概述
首先，让我们概述一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格，逐步引导你完成目标检测的
近日，用户 Linzaer 在 Github 上推出了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅 1MB，320x240 输入下计算量仅 90MFlops。项目推出不久即引起了大家的关注，登上了本周的 GitHub trending。项目地址：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Fa
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2023-08-30 19:24:05
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行人检测模型是计算机视觉领域的重要任务，尤其在自动驾驶、智能监控等场景中有着广泛的应用。在这篇博文中，我们将详细探讨利用 GitHub 上的 Python 行人检测模型，并介绍相关的备份策略、恢复流程、灾难场景应对、工具链集成和最佳实践。我们会使用多种图表和代码示例，确保信息清晰易懂。
## 备份策略
对于行人检测模型的开发和部署，备份策略是至关重要的。我们需要定期备份模型文件、数据集和代码。
上一次的博客提到了我们实验室发表在CVPR2018以及IEEE TPAMI上的工作MELM[1]，这一次的博客进一步介绍基于MELM的最新的工作C-MIL，也是实验室今年被CVPR2019接收的4篇论文之一，《C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection》。论文也是今年CV
序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业，而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”，有着非常重要的地位和作用。为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标，如汽车、行人等，我们需要提前对这些目标的进行训练，从而能够有效地避开，防止事故的发生。 目录:目标检测之车辆检测（基于darknet框架的yolov3）一、目标检测的概念二、Darknet整体框架与安装测试三、y
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2023-10-31 14:47:03
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re1. github_lane_detection; end
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2022-07-10 00:17:53
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# iOS 卡顿检测的实现指南
## 一、概述
在开发 iOS 应用时，卡顿现象是一种常见但可能严重影响用户体验的问题。卡顿通常是因为主线程被阻塞，导致界面无法及时响应用户的操作。为了解决这个问题，开发者需要建立一种检测机制，以便能够在发生卡顿时及时捕捉并进行优化。本文将逐步介绍如何在 iOS 中实现卡顿检测机制，并将实现步骤与代码进行详尽展示。
## 二、流程步骤
下面的表格展示了实现
Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.09867.pdf 论文里面提供了GitHub链接但是似乎有些问题，直接转到另外一个 https://github.com/feiyuhuahuo/Anomaly_Prediction 这个是经过测试了，可以正
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2024-04-16 10:01:34
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