文章目录OCR算法检测类1. DBNet特征融合模型输出处理DBNet的二值化处理损失函数标签生成2. SAST模型介绍方法介绍代码标注3. PGNet模型介绍识别模型1. CTC(1). CRNN编码器介绍 OCR算法检测类1. DBNet属于分割类文本检测算法。其基于对模型预测出的特征图进行复制筛选的朴素思想，创新提出使用模型预测其阈值特征图，利用两者获得二值图，从而获取文本位置信息。其流程
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2023-11-22 18:50:05
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### Python 摔倒检测模型实现指南
在本篇文章中，我们将教你如何实现一个简单的摔倒检测模型。此模型可以用来识别视频流中的摔倒行为。接下来的内容将按照步骤详细说明实现流程，并附上相应的代码实现。
#### 1. 流程概述
在实现摔倒检测模型之前，我们首先了解整个流程。以下表格清晰地列出了每一步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-13 04:02:28
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异常是指与普通实例具有不同数据特征的数据模式。
大多数现有的基于模型的异常检测方法构建了正常实例的概要，然后将不符合正常概要的实例标识为异常。种方法的两个主要缺点是：（i）异常检测器被优化以分析正常情况，但未针对异常情况进行优化 - 因此，异常检测的结果可能不如预期的那么好导致过多的误报（正常情况被识别为异常）或检测到的异常太少; （ii）许多现有方法由于其高计算复杂性而受限于低维数据和小数据大小
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2023-12-05 14:29:56
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Model Inspector （MI）原厂商是韩国 Suresoft，是 KOLAS 公认测评机构，旨在提升安全关键领域软件可信度。 MI 用于开发过程中模型的静态检查，包括规范检查、复杂度度量，提供 MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE 标准规范及检查，检查 Targetlink 等模型是否符合建模标准、评估模型设计的合
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2023-10-04 21:09:50
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2024-02-02 17:52:03
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还是学习啊 勿怪勿怪 给自己好保存而已哦论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.11892.pdf此分享中调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它还涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，我们比较了这些架构在多个指标上的性能。背景问题陈述目标检测是物体分类的自然延伸，其目
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2023-11-01 23:00:02
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two-stage模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三个模型都是Ross Girshick教授分别在2014、2015年提出来的，在PASCAL VOC 2007数据集上取得不错的进展。 目标检测方法分类两个阶段：分类定位一、原始方法操作流程：如下图（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最后确定出目标类别和位置。缺
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2023-11-02 09:02:53
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CenterNet是一种端到端的基于free-anchor的目标检测模型，其继承自CornerNet目标检测模型，可以很容易迁移到例如3D目标检测和人体关键点检测等任务。该模型发表自2019年，在MS COCO 数据集上在速度与准确率方面取得了最好的平衡, 142 FPS时有28.1% AP , 52 FPS时有37.4% AP，多尺度测试时可以达到45.1% AP和 1.4 FPS。Center
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2023-06-15 19:16:24
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只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelP
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2023-09-26 15:29:09
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本节的学习目标如何设置两个物理之间碰撞,有如何让两个物体不能进行碰撞怎么能检测到两个物体进行了接触(注意是接触不是碰撞)解析
让学习成为一种习惯
首先确定一个问题: 是要用A去碰撞B 呢? 还是B 去碰撞A？我用A去碰撞B 来讲解这个问题能够实现物理碰撞的前提条件是什么?两个物体都要有物理身体,我们知道游戏中物理身体有三种dynimic,static,
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。
在实际应用中，最小实体原则应用的相对较少，但是有些情况下，还会遇到最小实体原则的标识，为了便于大家对最小实体原则有个详细的认识，今天对最小实体原则进行阐述。最小实体状态(LMC)尺寸要素在规定的尺寸极限范围内所含有的材料最少的状态。即尺寸特征在规定极限允许时，包含最小材料的状态。对于外部尺寸特征（轴），是最小极限尺寸。对于内部尺寸特征（孔），是最大极限尺寸当FOS的公差框架的公差部分出现LMC修正
单色图像的分割算法通常基于图像亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。在第一种类别中，处理方法是基于亮度的突变来分割一幅图像，如图像的边缘。在第二种类别中，主要方法是根据事先定义的准则把图像分割成相似的区域。今天小白介绍一下MATLAB中常用边缘检测的方法。掩膜的概念常用的点、线、边缘检测首先需要对检测的工具——掩模这一概念需要了解。拿3 x 3的掩模来说，该过程为计算系数和由掩模覆盖
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2023-10-19 23:47:05
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1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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目标检测结构理解 文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1 Backbone1.2 Neck1.3 Head1.4 总结2. 目标检测其他组成部分2.1 Bottleneck2.2 GAP2.3 Embedding2.4 Skip-connections2.5 正则化和BN方式2.6 损失函数2.7 激活函数3. 举例3.1 YOLOv4目标检测网络结构3.2 说明4. 其他概念4.1
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2024-04-29 20:55:45
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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异常值检测常用方法对历史数据进行异常值检测，对突发情况或者异常情况进行识别，避免因为异常值导致预测性能降低，并对其进行调整便于后续预测。一、3-sigma原则异常值检测3-Sigma原则又称为拉依达准则，该准则定义如下：假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中
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2023-09-04 22:23:08
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我司提供行移动端人检测/人体检测/人体抓拍海思解决方案，同时还有ARM行人检测摄像机方案。人体检测自动识别摄像机基于视频图像智能分析技术原理研制，采用公司自主研发的人体轮廓识别技术，综合识别人体头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，可区分人与物体，具有较高的识别精度。本技术综合识别头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，而不仅仅采用头部信息，识别精度更准确；不采用颜色信息或位移信息，可以准确
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2023-11-22 17:36:06
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原理如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高低频分布。如果图片有少量的高频成分，那么该图片就可以被认为是模糊的。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰度。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷
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2024-04-16 12:47:35
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短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
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2024-04-30 01:23:24
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