【摘要】 YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。在ModelArts 实战营第四期中，我们学习使用了YOLO V3算法进行的物体检测训练和推理，这里
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2023-08-12 21:55:41
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物体检测物体检测算法，按算法结构，可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族，以准确度见长，速度稍慢，一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等，以速度快见长，准确度一般不如two-stage。下面介绍这些经典网络。两阶段模型：【rcnn=region proposals（候选区域） + C
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2024-04-19 06:55:31
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本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程
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2022-11-28 10:20:47
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运动物体检测算法Java的实现
在当今科技快速发展的时代，运动物体检测算法已经在监控、智能交通、无人驾驶等多个领域得到了广泛应用。通过实时检测和分析运动物体，系统可以作出智能判断和决策。这篇博文将带你深入了解如何使用Java实现运动物体检测算法的各个方面。
> 运动物体检测的应用领域包括：
> 1. 智能监控
> 2. 自动驾驶车辆
> 3. 体育赛事分析
> 4. 跟踪与定位
### 技术
在第之前的章节中，已经提出RIMF来检测移动像素。 为了计算RIMF，应首先估算GIMF。 此外，RIMF的不确定性也可以根据自我运动和视差图不确定性来计算。Global Image Motion Flow （GIMF）怎么计算呢？ GIMF用于表示由相机运动引起的图像运动流。 给定前一图像帧中的像素位置pt-1 =（ut-1; vt-1; 1）^T，我们可以根据Eq (1) 预测其当前
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2024-01-30 02:41:58
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要任务，其目的是在图像或视频中检测出物体的位置和范围，为
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2023-07-01 06:15:11
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# 物体检测Python算法入门指南
物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在识别图像中各种物体的位置和类别。对于刚入行的小白而言，学习物体检测可能会感到不知所措。本文将为你提供一个结构化的流程以及具体的代码实现，帮助你轻松上手物体检测。
## 流程概述
以下是实现物体检测的基本步骤：
| 步骤 | 描述
静态测试 以人工为主，测试者通过阅读代码和文档，分析其正确性、一致性及逻辑结构的正确性，从而找出软件中的错误或缺陷。对自动化工具依赖性较小，发挥人的主观能动性。 审查和走查是静态测试常用形式。审查指通过阅读讨论各设计文档及代码来检查其是否有错。审查可独自或会议形式进行。走查对象只是代码，不含文档。代码走查以小组形式，测试人员提供用例，参与者模拟计算机，跟踪程序执行过程，对其逻辑
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2023-12-19 20:09:48
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本次分享主要针对一些对深度学习和物体检测感兴趣的同学。内容主要包括： 第一，什么是物体检测，如何去评价一个物体里系统的好坏。 第二，物体检测整个的框架是怎么样的？它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。 第三，介绍物体检测的历史发展，从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习。 ▼ What’s Computer Vision 介绍物体检测之前，我们首先要知道什么是计算机视觉。计算
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2023-08-24 17:19:14
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物体检测算法，按算法结构，可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族，以准确度见长，速度稍慢，一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等，以速度快见长，准确度一般不如two-stage。本文分享的SSD就是经典的one-stage算法。 上图是物体检测算法整个演化坐标轴，可以看出SSD的发
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2024-03-18 22:11:33
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动态物体检测 | 复杂环境下多目标动态物体实时检测算法实现
原创
2024-05-23 22:45:07
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# Java 活体检测算法
在如今的数字化时代，活体检测（Liveness Detection）技术被广泛应用于身份验证、金融安全等领域。活体检测的目的是确保用户呈现出的身份特征（例如面部特征）是来自于真人，而不是照片、视频或其他仿冒手段。在本文中，我们将探索基于 Java 的活体检测算法，并提供相关代码实例和图示以帮助理解。
## 什么是活体检测？
活体检测是一种生物识别技术，旨在识别和验
人脸识别活体检测在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩
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2023-11-22 20:08:20
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一、项目介绍该示例首先有两部分数据，第一部分准备小黄人数据集，第二部分准备自然图像数据集。将小黄人图片粘贴到自然图像上面，然后检测图片中的小黄人，下面是粘贴好的图片。实验中可以用一个较小的数据集进行训练，准备5000张自然图片，小黄人可以下载10 - 20 多张不同的，将其随机粘贴到5000张自然图像上即可。二、数据预处理import numpy as np
from PIL import Ima
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2023-11-25 19:27:08
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一、R-CNN1.区域卷积神经网络R-CNN首先从输入图像中提取若干个锚框，并标注好它们的类别和偏移量。然后用卷积神经网络对每一个锚框进行前向传播抽取特征。最后用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。①使用启发式搜索算法来选择锚框②使用预训练好的模型来对每个锚框进行特征提取③训练一个SVM对类别分类④训练一个线性回归模型来预测边缘框的偏移缺点：有多少个边缘框就需要多少次特征提取，计算量非常大。2.
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2024-06-27 08:49:31
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这些年，我们可以看到人脸识别在超市、高铁站、机场等场所的应用，大大提高了我们购物和出行的效率，但同时也带来了人脸识别的安全隐患，尤其是在金融支付领域。很多头部大厂都在争夺这方面的制高点，刷脸支付领域是他们的必争之地，都在研发安全性更高的人脸支付产品，彰显了活体检测的重要地位。活体检测更多知识点见文章：https://www.quickconn.net.cn/#/insight/showPaper.
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2023-07-25 13:40:17
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工业级静默活体检测开源算法技术解析（小视科技分享）相关背景定义：无感鉴别镜头前人脸的真伪，人脸识别系统中尤为关键的安全屏障应用场景：高安全级别
刷脸支付刷脸取款人脸门禁一般等级
门禁闸机自助身份核验
互联网专用设备解锁，登录考勤等其他刷脸设备常见攻击手段：电子屏幕攻击2D打印攻击局部无关置换3D打印攻击数据入侵工业方案：数据采集硬件RGB双目结构光温感算法输入视频
在深度学习中有几件重要的事情，我认为数据是最关键的。如果没有合适的数据，要取得好的结果是非常困难的。即使你用强大的预训练模型和GPU训练模型，你的模型也可能表现不佳。在本文中，我将讨论如何获取数据集、分析数据集并使用简单的OpenCV GUI应用程序对其进行清理。我将使用Python作为编程语言。标记的图像获取数据的最佳网站有两种主要方法可以获取数据。第一种方法是生成自己的数据。你可以使用手机相机
，包括Mask R-CNN。 它是用Python编写的，支持Caffe2深度学习框架。 不久前，FAIR才开源了语音识别的工具wav2letter，戳这里看大数据文摘介绍《快讯 | Facebook开源语音识别工具包wav2letter》。 这一系列工具的开源，将使更多研究人员能使用到Faceboo
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2018-01-26 22:37:00
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# Android 物体检测的科普与实现
物体检测（Object Detection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、自动驾驶、增强现实等领域。该技术可以识别和定位图像中的物体，并为每个识别到的物体提供边界框。随着深度学习技术的发展，物体检测的精度和效率都有了显著提升。尤其是在移动设备上，借助Android平台的强大功能，开发者可以轻松实现物体检测应用。
## 物体检测的基本原理
