写这篇文章是为了让大家弄明白MSDN文档中的一个比较让人难懂的词句。 不知道大家在平时翻看MSDN文档的TextBox.Multiline属性的时候是否注意到下面这段话： http://msdn.microsoft.com/en-us/library/12w624ff.aspx When the font is changed, any indentation that you have defi
请看原文文章目录TextBoxes一、网络结构二、损失函数的定义TextBoxes++一、网络结构二、网络的输出及ground truth的表示三、损失函数的定义自己的总结textboxestextboxes++疑问TextBoxes《TextBoxes: A Fast Text Detector with a Singl...
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2021-09-07 11:39:04
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TextBoxes 论文关键idea 本文和SegLink一样，也是在SSD的基础上进行改进的．相比SSD做了以下的改进： 修改了default box的apect ratio，分别为[1 2 3 5 7 10]，目的是适应文本行长度比较长，宽度比较短的特性，也就是说现在的default box是长
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2018-11-07 20:41:00
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写多少都不嫌烦写论文的时候，一定要时刻牢记你的contribution，所有的一切，都以contribution为核心，众星捧月。写论文的时候，时刻牢记两个角色，作者和读者。作为作者，完美地表达要表达的；作为读者，要让写出的文章易懂不是能懂（假设读者不愿意多思考）。 写论文的时候，一定要严格要求自己，所有地方都要做到极致，做到自己认为的完美。写论文是有规律可循的，刚开始要多读、多借鉴别人
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2024-05-08 20:40:27
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.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:23:35: fatal error: google/protobuf/arena.h: 没有那个文件或目录在编译caffe的时候出现以下问题。CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.ccCXX src/caffe/blob.cppCXX src/caff...
原创
2021-09-07 11:37:34
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SegNet网络结构网络架构EncoderDecoder贴一张我的处理结果吧 刚刚接触深度学习–semantic segmentation相关的研究，对SegNet的网络结构进行了学习，虽然已经有了很多的解释，还是想要自己写一下，将整体结构做一个梳理。博客底部附有参考链接，感谢大神们的分析以及代码的赞助。SegNet是通过对图像中每一个像素点进行分类，识别每一个像素点的类别来实现图像的分割。其思
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2024-04-28 22:29:59
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感想这是一篇关于自然场景下文本检测的论文，用了一个深度神经网络来对图片文本进行顶会文章，
原创
2022-08-12 07:43:31
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文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
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2024-08-19 11:36:38
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大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根
原创
2022-01-13 11:20:08
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疲劳检测
原创
2022-07-01 17:06:28
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目标检测网络-yolo本文将根据论文“基于深度学习的户外施工人员违规行为检测”需要掌握的知识进行讲解。常见3大数据集ImgNet、COCO 、VOC目标检测框相关的专业术语ground truth box（以下简称GT box）：又称为GT box，是指人工标注的正确的目标检测框 bounding box（以下简称B box）：预测目标边界框，也就是最终产生预测结果的边界框 anchor box/
目标检测需要同时解决分类和定位两个任务，利用深度学习进行目标检测首先需要学习的是R-CNN。 一些基础知识1、R-CNNSelective Search（选择候选区域） 选择性搜索对图像中最有可能包含目标的区域进行搜索以提高效率，首先对输入图像进行分割产生很多小区域（如2000个），根据这些小区域的相似性（颜色、纹理、大小等）采用子区域合并的方法进行区域迭代合并，生成外切矩形，也就是候选框。非极大
目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
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2024-04-17 13:51:01
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1.研究背景 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将目标检测任务按照目标尺寸不同，分成若干个检测子任务。 2.存在
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2024-05-27 17:28:09
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
边缘检测是图像处理和计算机视觉中基本的问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 一、边缘检测的分类图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性，有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：（1）基于搜索（2）基于零穿越的注：两类边缘检测方法都
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2024-03-25 10:12:53
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本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
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2024-04-22 14:35:18
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文章目录一、背景二、方法2.1 Ground-truth and loss2.2 Online Feature Selection2.3 将 RetinaNet 和 FSAF 联合后如何训练和测试三、效果 论文：Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection代码：https://github.com/op
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2024-04-07 11:07:57
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边缘检测与圆心检测是计算机视觉领域中两个重要的任务，广泛应用于图像处理、人工智能等多个领域。在本篇博文中，将详细记录如何在Python环境中进行边缘检测和圆心检测的实现过程。
## 协议背景
在图像处理的领域中，边缘检测和圆心检测在很多应用场景下都是基础而重要的操作。边缘检测能够帮助提取图像的结构信息，而圆心检测则常用于识别形状与图案。
我们可以将这一过程用四象限图的方式进行表示，展示边缘检
# Nmap检测jQuery版本的实现指南
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Nmap工具进行jQuery版本的检测。Nmap（网络映射器）是一个开源的网络扫描工具，广泛用于网络探测和安全审核。通过结合使用HTTP请求和特定的脚本，我们可以检测网页中使用的jQuery版本。
## 整体流程
任务的整体流程可以按以下步骤进行总结：
| 步骤 | 描述
