• 2024-12-20论文速读,YOLOX:anchor free的单阶段目标检测模型
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  • 2024-11-30基于特征子空间的高维异常检测:一种高效且可解释的方法
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  • 2024-11-24xdoj 637 拉普拉斯变换
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  • 2024-10-17论文精读:多源域自适应目标检测中的目标相关知识保存(CVPR2022)
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    AbstractInthispaper,wepresentanopen-setobjectdetector,calledGroundingDINO,bymarryingTransformer-baseddetectorDINOwithgroundedpre-training,whichcandetectarbitraryobjectswithhumaninputssuchascategorynamesorreferringexpre
  • 2024-08-17MATLAB基于深度学习的车辆检测系统
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  • 2024-08-07RetinaNet 论文总结
    日期:2024年08月05日目录前言论文摘要FocalLossCrossEntropyLossBalancedCrossEntropy FocalLossRetinaNet网络架构ResNet FeaturePyramidNetwork(FPN)ClassSubnetBoxSubnet前言一般来说,one-stage的目标检测器在检测速度上有着明显优势,而two-stag
  • 2024-08-02插入式粉尘检测仪的选型和保养
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  • 2024-07-14Doping:使用精心设计的合成数据测试和评估异常检测器的技术
    在这篇文章中,我们将探讨测试和评估异常检测器的问题(这是一个众所周知的难题),并提出了一种解决方案被称为“Doping”方法。使用Doping方法,真实数据行会被(通常是)随机修改,修改的方式是确保它们在某些方面可能成为异常值,这时应该被异常检测器检测到。然后通过评估检测器检测Doping记录
  • 2024-06-07【YOLOv8改进】SlideLoss损失函数,解决样本不平衡问题
    YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要近年来,基于深度学习的人脸检测算法取得了很大进展。这些
  • 2024-05-28yolo 算法 易主
    标题:YOLOv10:Real-TimeEnd-to-EndObjectDetection论文:https://arxiv.org/pdf/2405.14458et=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458源码:https://github.com/THU-MIG/yolov10分析这篇论文介绍了一种新的实时端到
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    Chardet:通用字符编码检测器构建状态图片PyPI上的最新版本许可证检测ASCII、UTF-8、UTF-16(2个变体)、UTF-32(4个变体)Big5、GB2312、EUC-TW、HZ-GB-2312、ISO-2022-CN(繁体和简体中文)EUC-JP、SHIFT_JIS、CP932、ISO-2022-JP(日语)EUC-KR、ISO-2022-KR、Johab(韩语)KOI8-R、MacCy
  • 2024-05-20《Object Detection Using ClusteringAlgorithm Adaptive Searching Regions in Aerial Images》论文10问
    《ObjectDetectionUsingClusteringAlgorithmAdaptiveSearchingRegionsinAerialImages》论文10问Q1论文试图解决什么问题?小物体分布不均匀,主要问题是分辨率低、信息量小,导致特征表达能力弱;传统方法如放大图像,会增加处理时间和存储大型特征图所需的内存,图像统一均匀裁
  • 2024-05-08[综述阅读笔记]目标检测20年
    目标检测二十年:一项综述摘要—目标检测是计算机视觉中最基本的挑战之一,近年来受到了极大的关注。过去二十年的发展可以视为计算机视觉历史的缩影。如果我们将今天的目标检测视为深度学习技术美学的体现,那么回溯到20年前,我们将见证“冷兵器时代”的智慧。本文广泛回顾了400多篇
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    Sw-YoloXAnanchor-freedetectorbasedtransformerforseasurfaceobjectdetection基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器:Sw-YoloX1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵,我们基于2022年1月至3月在中国厦门的实际海面测量,构建了XM-10000基准数据集。
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  • 2023-09-11Lnton羚通视频分析算法开发平台关于AI智能识别操作行为流程规范识别算法分析展示
    Lnton羚通的算法算力云平台是一款优秀的解决方案,具有突出的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的特性,使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外,平台还提供丰富的算法库和工具,并支持用户上传和部署自定义算法,提升了平台的灵活性和个性化能力。AI工人操作行为流程规范