模板匹配(Template Matching)算法模板匹配（Template Matching）是图像识别中最具代表性的方法之一。它从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较，计算图像与模板特征向量之间的距离，用最小距离法判定所属类别。模板匹配通常事先建立好标准模板库。一、简单计算样本之间距离的方法在工作过程中遇到一个判断样本距离的方法，先把他记录如下： 循环计算待测样本和训练集中
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2023-12-11 13:55:33
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目标检测（后处理）：从 NMS 到 Soft-NMS 到 Softer NMS1、NMS2、Soft-NMS3、Softer-NMS4、总结 1、NMS非最大抑制（NMS）主要用于基于深度学习的目标检测模型输出的后处理，从而去除冗余的检测框，获得正确的检测结果。示意图如下：算法流程：将网络输出框集合 按照置信度分数 从高到低的顺序排序，定义 为最终检测框集合， 为 当 为置信度分数最高的
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2024-09-05 16:39:58
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目录Soft-NMSDIoU-NMS YOLOv4中采用了DIoU-NMS 非极值抑制方法，本文就YOLOv4中涉及的Soft-NMS和DIoU-NMS方法做解读学习。 Soft-NMS论文：https://arxiv.org/abs/1704.04503 代码：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms Pytorch版本：https://githu
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2024-07-26 19:17:49
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在机器视觉实际应用中，不良品检测是经常遇到的任务之一。从客户关心的实际应用角度，我们定义了误剔率、漏剔率去描述视觉系统的检测能力，同时准确率作为量测整个系统的检测能力，推导出准确率和误剔率、漏剔率的关系。 在机器视觉实际应用中，缺陷品或称不良品检测是经常遇到的任务之一。随着深度学习技术的大量应用，一些传统机器视觉难以检测的缺陷也能够被很好的检测处
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2024-04-12 14:18:46
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查准率和查全率是信息检索效率评价的两个定量指标，不仅可以用来评价每次检索的准确性和全面性，也是在信息检索系统评价中衡量系统检索性能的重要方面。（1）查准率（Precision ratio，简称为P），是指检出的相关文献数占检出文献总数的百分比。查准率反映检索准确性，其补数就是误检率。查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）*100%（2）查全率（Recall ratio，简称为R），是指检
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2024-10-08 09:17:23
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目录1.准确率（Accuracy）2.召回率（Recall）3.精确率（Precision）4.召回率与精确率的关系5.误报率（FPR）与漏报率（FNR）1.准确率（Accuracy）准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下：对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率： 其中，TP = 真正例，
漏检、少检、检测不及时现象难杜绝质量检验不是单独的存在，它渗透到企业的各个环节，需要质检部门与其他部门保持高度的信息协同，及时对来料、对半成品、对成品进行质量检验。但各部门之间的的信息传递存在时差，质检部门难以及时跟进检测。在质检过程中，缺少对质检人员的监督体系，产品检验存在不可控性。产品是否检测全面，是否每个流程都跟进检测，企业管理者无从知晓。 没有完善的质量追溯系统在传统的企业车间生
目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果（部分展示）五、实验结论六、投稿期刊介绍 前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点
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2024-07-30 18:17:09
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HTTP3QUIC(想用udp替代tcp。)特点零RTT建立连接拥塞控制流量控制多路复用V8垃圾回收v8内存结构 垃圾回收主要集中在新生代和老生代新生代：由两个半空间组成，采用Scavenge（牺牲空间换取时间的算法）1、激活空间称为from，未激活称为to。程序被分配到from空间，2、进行垃圾回收时，若from空间有存活对象将其复制到to。其余垃圾回收，角色互换。3、对象晋升：当一个
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2024-07-03 14:28:32
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一：准确率（Accuracy）、错误率 （Error rate）准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数错误率 = 错误分类的样本数 / 总样本数 = 1 - 准确率Top-1准确率：预测类别按置信度从高到低排序，取排名第一的类别作为预测结果，计算准确率Top-5准确率：取排名前五的类别作为预测结果（只要包含真实类别，就算分类正确），计算准确率二：混淆矩阵（Confusi
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2024-05-04 22:25:39
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人脸检测是二分类问题，误检指的是非人脸被认为是人脸，漏检指的是人脸被认为是非人脸，误检和漏检的理论解释有一些，本文尝试从下面这个角度与童鞋们探讨一下误检漏检的原因。如果训练样本比较少（小样本问题），会造成人脸检测的误检还是漏检？答案应该是漏检，请看下面这个图，假设特征在二维空间中进行表征（w1，w2），黑色圆圈代表正样本（人脸），黑色叉叉代表负样本（非人脸）。红色圆圈和绿色圆圈代表不同训练样本集合
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 杭州市疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率
一，原理公式主要的事说三遍，精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！我们平时在衡量一个模型的性能的时候，通常用的是精确率和召回率。 TP是正样本预测出正样本数量。 FP是负样本预测出正样本数量。 FN是正样本预测出负样本数量。二，对于多目标检测任务，怎样自己码代码求precision和recall？ （前提必须有标注信息。） 1，思路解析：对于多目标检测
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2024-09-09 16:05:19
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Step1: BBF算法，在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~1. 什么是KD-tree（from wiki）K-Dimension tree，实际上是一棵平衡二叉树。一般的KD-tree构造过程： function kdtree (list of points pointList, int depth)
{
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2024-04-11 20:02:09
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在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比
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2024-09-23 06:49:10
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背景建模跟踪目标学习opencv3（P393）分析背景不怎么变化的视频的时候可以用BSM 基本原理：利用前几帧(或一帧)的图像作为背景模型，后续的帧图像与背景模型比较，得到的差异就是前景对象了。 两个常用的算法：图像分割(GMM – 高斯混合模型)， 机器学习(KNN –K个最近邻)一、帧间差分 主要是前一帧（或之后的几帧）减去另一帧，将足够不同的地方标位前景；缺点：对于移动的物体，无法区分移动后
一、帧差法1.概念： 帧差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。 当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对
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2023-11-25 11:06:39
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总体流程前言了解 VOC 数据集0、VOC数据集下载1、VOC 数据集的20个类别及其层级结构：2、下载文件的架构3、标签文件Annotations4、评估指标5、建立自己的VOC类型数据集5.1、建立文件夹5.2、将训练图片放到JPEGImages5.3、标注图片，标注文件保存到Annotations5.4、生成ImageSets\Main里的四个txt文件处理 VOC 数据集操作1、合并 V
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2024-08-15 13:39:03
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负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。以识别限速牌为例，如下所示，左图包含限速牌，为正样本，右图不包含限速牌，为背景图，即负样本增加负样本。
原创
2022-10-15 22:42:25
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目录：（一）原理（二）代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文：（一）原理在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像
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2023-05-23 19:39:58
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