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微小的物体以其极其有限的像素数量为特点，在计算机视觉社区中始终是一个难以破解的难题。微小目标检测 （TOD） 是最具挑战性的任务之一，由于微小目标缺乏区分特征，通用目标检测器通常无法在 TOD 任务中提供令人满意的结果。
显著性目标检测（Saliency Object Detection，简称 SOD）是众多领域（如计算机视觉、计算机图形学和机器人学）中的一项基础研究任务，其目标是在图像中精确定位那些能够吸引人类视觉注意力的像素级目标或区域。近年来，显著性目标检测已成功应用于众多下游领域 [3]、[4]、[5]、[6]。特别是在基于 RGB 的显著性目标检测任务中 [7]、[8]，已经取得了重大进展。然而，尽管 R
本文详细介绍了如何快速搞定Python库和环境配置，节省大量时间避免踩坑。主要内容涵盖使用conda配合pip命令进行环境配置和包安装的重要性，结尾处以实现手指关节识别为例，使按教程操作的同学具有成就感。
【100个深度学习实战项目】目标检测、语义分割、目标追踪、图像分类等应有尽有，持续更新~~~
MMDetection是一个由商汤科技和香港中文大学MMLab实验室联合开发的一种基于Pytorch的目标检测开源项目。这个项目中集成了众多经典以及最新的目标检测器，包括一阶段、二阶段以及基于transformer的检测器。由于这个项目文件较为庞大且复杂，对于小白来说比较难上手。但是熟练使用之后，无论是工作需要使用自制数据集训练一个目标检测器，又或者是科研工作者需要修改模型印证自己的idea，他都
人工智能专业毕业设计选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索
目标检测是当前计算机视觉领域内研究的一个热点，与图像分类不一样的是，目标检测不仅要准确地识别出图像中目标的类别，还要准确的定位该目标的位置，并用边界框把目标框起来。基于深度学习的目标检测算法可以分为两类：二阶算法（Two Stage）和一阶算法（One Stage）二阶算法：先生成区域候选框，再通过卷积神经网络进行分类和回归修正。常见算法有 RCNN、SPPNet、Fast RCNN，Faster
在计算机视觉应用中，光线变化一直是图像标注领域的重要挑战。尤其在自动驾驶、安防监控等包含人、车的高精度场景以及农业等户外监控场景中，复杂的光线变化不仅直接影响数据质量，更会引发特征提取偏差与标注置信度下降。本文将通过实际的案例阐述光线变化会对图像细节造成哪些具体的影响。
KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创建的一个大规模自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。KITTI数据集采集自德国卡尔斯鲁厄市，涵盖了市区、郊区、高速公路等多种交通场景。数据采集时间为 2011 年 09 月 26 日、28 日、29 日、30 日及 10 月 03 日的白天。KITTI数据采集平台如下图所示：IMU/GPS总结来说，KITTI数据集由 4 个相
【数据集】【YOLO】【目标检测】垃圾分类识别数据集 2020 张，YOLO垃圾分类识别算法实战训练教程，yolo垃圾分类识别毕业设计。包含5种分类：names:['glass', 'metal', 'paper', 'plastic', 'uht carton']，表示"玻璃瓶、易拉罐、纸、塑料、纸盒"。数据集图片来自国内外网站、网络爬虫等；检测场景为城市道路、公园、办公场所、垃圾回收工厂等需要
浮点数（Floating Point Number）是一种用于表示实数（包括小数）的数值格式，广泛应用于计算机科学和工程计算中。浮点数通过将数字表示为“尾数”和“指数”的形式能够在有限的位数内表示非常大或非常小的数值。在大模型中的各种参数都是以浮点数的形式保存的。大模型量化并不是简单地对所有参数进行量化，而是根据模型的结构、性能需求和应用场景，灵活选择量化策略和量化范围。通过部分量化、混合精度量化
1. 引言雷达系统在军事和民用领域扮演着至关重要的角色，其核心功能在于探测、定位和跟踪目标。然而，随着现代战争环境的复杂化和技术的进步，雷达系统面临着日益严峻的挑战，其中之一便是对弱小点目标的有效检测。所谓弱小点目标，通常指雷达散射截面积（RCS）较小、距离较远或处于复杂背景下的目标，其回波信号强度微弱，易被环境噪声、杂波或干扰淹没。
目标检测实战技巧 目标检测综述
RTD-Net是一个单阶段检测网络，它直接从输入图像预测目标的位置和类别，然后通过非最大抑制（NMS）处理来获取最终检测结果。网络设计考虑了检测精度和速度的平衡，特别适用于资源受限的嵌入式设备。
目标检测是一项基本的视觉任务，涉及识别和定位图像中的目标。现代目标检测器有两种典型的体系结构：基于CNN，基于Transformer。在过去的几年里，人们对基于CNN的目标检测器进行了广泛的研究。这些检测器的架构已经从最初的两阶段发展到一阶段，并且出现了两种检测范式，Anchor-Base和Anchor-Free。这些研究在检测速度和准确性方面都取得了重大进展。基于Transformer的目标检测
本节课学习了目标检测项目，目标检测是计算机视觉领域的重要任务，主要是识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置。多任务：位置 + 类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题 遮挡、声等外部环境干扰。
水果和蔬菜目标检测系统，主要应用于智能厨房、自动化采摘和食品安全监测等场景。通过自制数据集和深度学习算法（结合CNN与YOLO），实现对多种食材（如苹果、香蕉、甜椒等）的实时检测与识别。数据集的构建过程涉及数据采集、清洗、标注和预处理，确保数据的多样性和准确性。在算法模型方面，采用YOLO作为基础框架，通过结合卷积神经网络的特征提取能力，提升了检测精度和速度。
本文将基于腾讯优图实验室的NCNN以及飞哥的开源项目，主要介绍YOLO-Detect，NCNN-Android，以及一些Android的知识。力求教会大家如何使用YOLO以及如何基于ncnn，在Android端部署自己的YOLO模型。
图像压缩：通过SVD分解图像矩阵，保留最大的几个奇异值及其对应的奇异向量，重构图像以实现压缩。将图像矩阵分解为。保留前 k 个奇异值及其对应的奇异向量。通过近似重构图像。评估压缩效果。特征提取：通过PCA计算数据的协方差矩阵的特征值和特征向量，选择最重要的特征向量作为新的特征空间，实现降维。标准化数据。计算协方差矩阵并求解特征值和特征向量。选择前 k 个主成分。将数据投影到主成分空间。评估特征提取
Faster R-CNN 的结构设计通过结合特征提取、候选区域生成、RoI处理以及目标分类和回归，大幅提高了目标检测的速度和精度。每个组成部分相辅相成，使得整个模型能够有效处理复杂的视觉场景，广泛应用于自动驾驶、视频监控和智能医疗等领域。
YOLO系列：YOLO v1-v5（YOLO 11不一定比YOLO 8好，因为过拟合和欠拟合方面的原因，模型选择应遵循简单有效原则，避免过拟合，不同数据集适合不同的模型，没有绝对的“最好”模型）经典发展线：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、 Faster R-CNN。：(Xmin, Ymin, W, H)，其中x,y,w,h均不是归一化后的数值，分别代表左上角坐标和宽、高。：(x,
红外-可见光目标检测（IVOD）旨在利用红外和可见光图像中的互补信息，从而提升检测器在复杂环境中的性能。然而，现有方法往往忽略了互补信息的频率特性，例如可见光图像中丰富的高频细节和红外图像中有价值的低频热信息，从而限制了检测性能。为了解决这一问题，我们提出了一种新颖的频率驱动特征分解网络，称为FD2-Net，它能够有效捕捉跨模态视觉空间中互补信息的独特频率表示。
摘要—本文研究了利用单目摄像头进行空中对微型无人机（UAV）视觉检测的问题。该问题在许多应用中具有重要意义，例如基于视觉的无人机集群、恶意无人机检测以及无人机的“看见并避让”系统。尽管深度学习方法在许多目标检测任务中表现出色，但其在无人机检测中的潜力尚未得到充分探索。作为本文的第一个主要贡献，我们提出了一个名为Det-Fly的新数据集，该数据集包含由另一架飞行无人机获取的超过13,000张目标无人
yolov8使用gpu进行训练可以大幅度加快训练速度以及检测速度
目标检测
——目标检测
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