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以下是用Verilog实现一个5bit序列检测器的代码：modulefive_bit_sequence_detector(inputclk,inputreset,input[4:0]in,outputregdetected);//定义状态参数localparamIDLE=4'b0000;localparamSTATE1=4'b0001;local

近期在大规模基础模型上的进展引发了对训练高效大型视觉模型的广泛关注。一个普遍的共识是必须聚合大量高质量的带注释数据。然而，鉴于计算机视觉中密集任务（如目标检测和分割）标注的固有挑战，实际的策略是结合并利用所有可用的数据进行训练。论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应

原文标题：Target-RelevantKnowledgePreservationforMulti-SourceDomainAdaptiveObjectDetection中文标题：多源域自适应目标检测中的目标相关知识保存论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.07964代码地址：无官方实现？我有点纳闷难道顶会不公布代码的吗这篇文章是由北

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1. SEAM介绍1.1 摘要：近年来，基于深度学习的人脸检测算法取得了长足的进步。这些算法通常可以分为两类，即像FasterR-CNN这样的两级检测器和像YOLO这样的一级检测器。由于精度和速度之间具有更好的平衡，一级探测器已广泛应用于许多应用中。在本文中，我们提出了一种基于

AbstractInthispaper,wepresentanopen-setobjectdetector,calledGroundingDINO,bymarryingTransformer-baseddetectorDINOwithgroundedpre-training,whichcandetectarbitraryobjectswithhumaninputssuchascategorynamesorreferringexpre

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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

插入式粉尘检测仪选用的测量方法具有快速、简便、准确及能够连续监测等优点，产品的关键部件均选用进口优质器件，灵敏度高，稳定性好，特别适宜于无外电源场合的雾霾、粉尘浓度测量。粉尘检测仪选购注意：1、用户在选购插入式粉尘检测仪时，需注意管道内的粉尘颗粒物直径大小，提供给

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

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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

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

《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

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

问题的引出：雷达目标检测雷达在接收到回波信号后，需要区分目标与噪声。目标检测方法的核心是阈值法。如果雷达回波大于阈值，则显示检测到目标，否则视为噪声。假设将当前单元的功率为\(Y\)，噪声功率为\(\mu\)，使用的阈值因子为\(\alpha\)，则：\[\begin{cases}\text{target}&Y\ge\al

目标检测雷达在接收到回波信号后，需要区分目标与噪声。目标检测方法的核心是阈值法。如果雷达回波大于阈值，则显示检测到目标，否则视为噪声。采用恒定阈值采用固定门限进行目标检测时可能会产生一定的虚警。虚警，没有目标时判断为有目标漏警，有目标时判断为没有目标因此，需要

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