表格识别技术主要使用基于注意力机制的图片描述模型 RARE，整体流程如下图所示，对于其中的表格区域进行表格识别处理。表格识别的难点主要在于表格结构的提取，以及将表格信息与 OCR 信息融合。整体流程可以分为上下两部分，其中上半部分（黑色支路）是普通的 OCR 过程，通过（1）文本检测模块对表格图片进行单行文字检测，获得坐标，然后通过（2）文本识别模块识别模型得到文字结果。而在下半部分的在蓝色支路中

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航拍无人机视角下车流量检测车流量多车型计数无人机车流检测yolov5.序言最近在研究告诉高速公路无人机航拍多车型车流量检测，分为car和bus，这里主要说一下遇到的问题以及想法，如有问题欢迎大家指正。2.设计思路以及遇到的问题第一步是完成物体（也就是车辆）的检测，这里有两种解决办法，第一种办法是使用opencv的形态学处理，比如背景消除、做帧差、膨胀腐蚀等等，这个办法比较基础，但是要处理好需要调整

python红绿灯检测opencv识别红绿灯信号灯检测交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别，但这类方法

u本项目是使用pytorch作为深度学习框架的智能交通检测系统。可以识别并处理路口交通状况，目前完成的功能有：u车辆、行人、摩托车、斑马线检测识别。u红绿灯检测识别u车辆跟踪u车速判断，超速行为识别，交通拥堵状况识别。u车流量统计u车牌检测识别u行人、车辆闯红灯检测u未按导向行驶、车辆压线u交通检测数据可视化u违规行为抓拍目录1 引言................................

AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估标注，表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积。今天我们就和大家一起来梳理一下有关ROC/AUC的基本知识。在正式介绍ROC/AUC之前，我们还要再了解几个指标。

open 开盘价；close 收盘价；high 最高价low 最低价；volume 交易量；label 涨/跌。

然而，在此过程中，我们生成了两组不同的软标签，即粗标签和细标签，其中，细标签与铅头引导标签分配者生成的软标签相同，粗标签是通过允许更多的网格被视为积极样本分配过程的约束而生成的。然后，构建了杂物数据集，通过LableImg工具完成标签制作工作，为避免训练模型时出现过拟合或泛化性不足的问题，提出用离线数据增强方法扩充数据量，并用K-means算法对标签文件重聚类，得到适用于杂物数据集的先验框，有利于

最近一段时间在做流行病数据的分析，期间学习DLNM模型的过程中碰到了挺多问题百度搜不到，笔者通过慢慢读原文献、看代码解决了一部分，当然还是有一些没太搞懂hhh。本文使用数据集进行建模分析演示，该数据集包含1987-2000年芝加哥每日的死亡率、天气（温度、露点温度、相对湿度）和污染（PM10和臭氧）等情况。year: Yearpm10: PM10o3: Ozone很早之前就想写一篇 DLNM 的推

因此，重构误差可以作为异常评分。更重要的是，相比于传统的separate setting，在unified setting下，正常样本的分布更加复杂，这加剧了“恒等映射”的问题 (详见paper的实验及分析)。我们认为，在传统的Attention中，一个token是可以利用自己的信息的，这可能会防止信息泄漏，即，直接将输入进行输出，形成“恒等映射”。我们的异常检测的可视化结果如下图所示，从左到右依