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人工智能目标检测总结(五)——深入理解one-stage目标检测模型

本文翻译自One-shot object detection,原作者保留版权。作为计算机视觉领域的一项重要任务,目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体:这比图像分类任务更高级,因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么,然而目标检测要找到多个物体,不仅要分类,而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框(bounding boxes),还要给出每个物体的分类概率。通常情况下

#人工智能#目标检测
人工智能目标检测模型总结(三)——yolov1模型(2)

前言当我们谈起计算机视觉时,首先想到的就是图像分类,没错,图像分类是计算机视觉最基本的任务之一,但是在图像分类的基础上,还有更复杂和有意思的任务,如目标检测,物体定位,图像分割等,见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务,其可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,且要给出目标的精确位置,目标检

#人工智能#深度学习#目标检测
Qt总结:QMessageBox(原生态弹出框及究极超nice封装自定义弹出框)

一、前言在Qt中经常需要弹出窗口,QMessageBox可以实现此功能,一共有三种窗口,information, question, 和 warning,critical, about分别对应感叹号,问号和叉号等等,使用方法很简单,一共有三个参数,第一个是父窗口句柄,剩下两个分别为窗口名称和显示内容,显示内容为QString类型。二、常用弹出框提示型:QMessageBox::i...

Qt总结之二十三:QByteArray与char、int、float(及其数组)之间的互相转化

前言因项目中,进程间通信使用UDP+TCP双通信方式,去传输大量数据(nTB数据),并在前端界面用OpenGL显示并绘制其波形。为防止丢帧导致图形出现波动,这里采用TCP确保数能够正常显示且刷新频率稳定。客户端和服务端之间通信,UDP中:发送:qint64    writeDatagram(const char * data, qint64 size, const QHostA...

Qt总结之十五:QByteArray详解

一、QByteArray类提供一个字节数组,QByteArray可用于存储原始字节(包括“\ 0” )和传统的8位 “\ 0” 端接字符串 . 使用QByteArray比使用const char *更方便.除了QByteArray之外,Qt还提供了QString类来存储字符串数据。对于大多数用途,QString是您要使用的类。它存储16位Unicode字符,使您可以轻松地在应用程序中存储...

Qt总结二十一:Qt控件一(QWidget)

构造函数QWidget(QWidget *parent = 0, Qt::WindowFlags f = 0);   其中参数 parent 指向父窗口,如果这个参数为 0,则窗口就成为一个顶级窗口       参数 f 是构造窗口的标志,主要用于控制窗口的类型和外观等,有以下常用值。 Qt::FramelessWindowHint:没有边框的窗口。 Qt::WindowSta...

Qt总结之二十:加载字体库

一、字体文件如果想直接用系统的字体,在UI文件中拖一个Font Combo Box,QFontComboBox显示的字体可以设置,如果觉得系统的字体太多,想自己定义字体,就得找一些字体文件,我这里用的是win10在C:\Windows\Fonts下面可以找到一些字体文件,自己挑一些用的着的复制出来 二、设计方式系统提供的QFontComboBox提供的字体太多,并且不能提供删...

Qt多线程通信

前言1 Qt线程间共享数据主要有两种方式:1)使用共享内存。即使用一个两个线程都能够共享的变量(如全局变量),这样两个线程都能够访问和修改该变量,从而达到共享数据的目的。2)使用singal/slot机制,把数据从一个线程传递到另外一个线程。第一种方法在各个编程语言都普遍使用,而第二种方法是QT的特有的,本文主要介绍第二种。2 槽参数类型1) 在线程间使用信号槽进行...

Qt总结之十一:内存泄漏(汇总)

一、简介       Qt内存管理机制:Qt 在内部能够维护对象的层次结构。对于可视元素,这种层次结构就是子组件与父组件的关系;对于非可视元素,则是一个对象与另一个对象的从属关系。在 Qt 中,在 Qt 中,删除父对象会将其子对象一起删除。       C++中delete 和 new 必须配对使用(一 一对应):delete少了,则内存泄露,多了麻烦更大。Qt中使用了new却很少del...

人工智能目标检测模型总结(三)——yolov1模型(2)

前言当我们谈起计算机视觉时,首先想到的就是图像分类,没错,图像分类是计算机视觉最基本的任务之一,但是在图像分类的基础上,还有更复杂和有意思的任务,如目标检测,物体定位,图像分割等,见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务,其可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,且要给出目标的精确位置,目标检

#人工智能#深度学习#目标检测
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