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基于text render生成文字识别训练样本

注:如果用这个类了才在这个类里面改!函数注释掉,新增下面的函数。

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#人工智能
视觉SLAM十四讲学习笔记——三维空间刚体运动(ch3~旋转向量和欧拉角)

无论是旋转矩阵、旋转向量,虽然它们能描述旋转,但是非常不直观的。当我们看到一个旋转矩阵或旋转向量时,很难想象出来这个旋转究竟是什么样的。而欧拉角则提供了一种非常直观的方式来描述旋转一一它使用了三个分离的转角,把一个旋转分解成三次绕不同轴的旋转当然,由于分解方式有许多种,所以欧拉角也存在着不同的定义方法。比如说,当我先绕X 轴旋转,再绕Y轴,最后绕之轴,就得到了一个 XYZ 轴的旋转。假设一个刚体的

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#线性代数#计算机视觉#人工智能
非极大值抑制(NMS)在目标检测中的改进与应用

NMS用于筛选出最佳的候选框,去除多余的检测框,从而提高检测的精度。在目标检测任务中,传统的NMS方法首先需要按照检测框预测的类别进行分类,然后对每个类别内的检测框独立应用NMS算法。为了解决这个问题,研究者们提出了一种改进的NMS方法,其核心思想是在应用NMS之前,先对不同类别的预测框进行空间上的区分。第二轮:在新的S1集合中,C的置信度分数最高,集合S1中的剩余框分别与C计算IoU,因为D、E

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#目标检测#目标跟踪#人工智能 +3
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal

RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal

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#深度学习#pytorch#人工智能
非极大值抑制(NMS)在目标检测中的改进与应用

NMS用于筛选出最佳的候选框,去除多余的检测框,从而提高检测的精度。在目标检测任务中,传统的NMS方法首先需要按照检测框预测的类别进行分类,然后对每个类别内的检测框独立应用NMS算法。为了解决这个问题,研究者们提出了一种改进的NMS方法,其核心思想是在应用NMS之前,先对不同类别的预测框进行空间上的区分。第二轮:在新的S1集合中,C的置信度分数最高,集合S1中的剩余框分别与C计算IoU,因为D、E

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#目标检测#目标跟踪#人工智能 +3
到底了