Python介绍 python是一种解释型、面向对象的编程语言。由Guido von Rossum于1989年发明，1991年正式公布。 python官网：https://www.python.org/一、关于python的一些关键点常识Python的发音与拼写Python的意思是蟒蛇，源于作者喜欢的一部电视剧 (Monty Python’s Flying Circus)Python的作者是Gu
tornadomeet前景检测算法_4(opencv自带GMM) 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) opencv实现背景减图法2(帧差法) opencv实现背景减图法3(GMM) 工程环境open
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2024-04-15 11:29:01
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KNN即K个最近邻，网上有很多关于KNN的文章。我大概总结下核心：假设有A图片，让A与训练样本依次计算相似度（可用欧式距离），挑选出K个与A图片相似度最大的图片，这K个图片中，哪种类型最多那么定义A图片也属于该类型。首先，需要有数字的训练样本 KNN的数字识别代码与基于SVM的数字识别大体一致核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就
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2024-09-23 12:04:25
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讨论在前面几篇文章中的几类能有效提高小目标检测精度的方法中，数据增强作为普适性最好的提高小目标检测效果的方法，能够用于不同的场景、不同类型的小目标检测，普适性较好；多尺度融合、锚框设计、IOU 阈值匹配、超参数调优也能够用于不同场景下的小目标检测，但是都存在着一定程度上的可迁移性问题，即在某一场景下设计的多尺度融合策略、锚框、IOU 阈值和超参数组合并不适合迁移用于其他场景；利用 GAN 网络进行
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2024-02-15 14:40:46
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1论文主要贡献论文针对三维激光雷达点云的有效目标检测问题开展了研究，为了减少内存和计算成本，现有的基于point的pipeline通常采用任务无关随机采样或最远点采样来逐步向下采样输入pointset，然而并非所有点对目标检测任务都同等重要。对于detector来说，前景点本质上比背景点更重要。基于此，论文提出了一种高效的单级基于point的3D目标检测器，称为IA-SSD。IA-SSD利用两种可
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2024-07-06 10:06:57
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#今日论文推荐#ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。Detection Transformer
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2024-05-20 19:12:16
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（1）结合一阶段二阶段由单一阶段的算法框架向一阶段二阶段结合的框架发展。二阶段需要密集的尾迹处理才能获得尽可能多的参考箱，既费时又低效和一阶段处理速度快但精度较低的问题，提出将一阶段和二阶段结合的方法解决这个问题，实现在保持高精确度的同时消除较多冗余的效果。如何将一阶段和二阶段的优点结合起来仍然是一个很大的挑战。 两阶段检测器中对特征进行细粒度刻画的思想移植到单阶段检测中。具体来说，在训
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2024-02-04 10:08:01
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运动检测（前景检测）之（
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2013-07-30 19:47:00
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边缘检测通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测。边缘是一幅图像中不同区域之间的边界线。边缘检测的目的是检测灰度急剧变化的区域。 目录前言一、Canny步骤二、实例 前言 &n
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2024-01-06 05:33:17
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近年来，Python一直是当仁不让的开发入行首选，无论是职位数量、就业广度还是使用排行都远超其他语言，而且Python语言接近自然语言，学习起来非常的轻松简便，因此也越来越受到人们的欢迎。进入到2019年之后，Python这个行业的前景又出现了哪些变化，还有没有学习的价值？今天我们就来了解一下。随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能
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2023-09-19 11:34:36
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??? 目标检测-前沿及研究背景一、目标检测任务简述二、目标检测重要工作回顾（简述）1.两阶段（2-stage）检测模型1）R-CNN2）Fast R-CNN3）Faster R-CNN2.一阶段（1-stage）检测模型1）YOLO(You Only Look Once)2）SSD(Single Shot Multibox Detector) 一、目标检测任务简述目标检测关注特定的物体目标，要求
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2024-05-23 15:06:07
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R-CNN -2014 -two stage候选区域生成： 一张图像生成1K~2K个候选区域 （采用Selective Search 方法）特征提取： 对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征 （CNN）类别判断： 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类位置精修： 使用回归器精细修正候选框位置缺点： RoI（Region Proposal/Region of Interest）的获取太麻
基于yolov5算法的安全帽头盔检测|Pytorch开发+源码+模型本期给大家打开的是YOLOv5在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。完整代码下载地址：基于yolov5算法的安全帽头盔检测源码+模型可视化界面演示：???新增可视化界面上线啦！！！！来一波演示！！！演示指标yolov5s 为基础训练，epoch = 50
分类PRmAP0.5总体0.8840.8990.888人体0.8460.8
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2013-07-30 19:28:00
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目标检测综述 论文参考：[Object Detection in 20 Years: A Survey][https://arxiv.org/abs/1905.05055]引言 目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系
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2024-08-24 20:00:20
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1. 创新点 论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2. 实现方法 本
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2024-06-05 10:00:27
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Python的前景 有些人可能关注这个问题 遂转载在此Python在编程领域的占有率一直处于稳步上升之中，根据最新的数据，Python排名第六。前五名分别是Java、C、VB、PHP和C++. 作为一个很年轻的语言，Python的位置已经相当令人振奋了。随着微软将Python纳入.Net 平台，相信Python的将来会更加强劲发展。Python 很可能会成为.Net平台快速开发的主流语言。 著名的
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精选
2013-03-08 22:32:12
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记住，你不是一个人在战斗。加入这个个 Python 技术交流群 733736235 跟大牛一起学习！！！
