- 2025-01-06DINO-X环境搭建&推理测试
引子开放世界检测,前文也写OV-DINO(感兴趣的童鞋,请移步OV-DINO开放词检测环境安装与推理-CSDN博客)。这不,DINO系列又更新了。OK,那就让我们开始吧。 一、模型介绍IDEA开发了一个通用物体提示来支持无提示的开放世界检测,从而无需用户提供任何提示即可检测图像中的任何内容。发
- 2025-01-05YOLOv11改进策略【Neck】| PRCV 2023,SBA:特征融合模块,描绘物体轮廓重新校准物体位置,解决边界模糊问题
一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路,通过创新性的结构设计,在维持合理计算复杂度的基础上,巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息,实现边界特征的精准提取与语义信息的有效
- 2025-01-04【从零开始入门unity游戏开发之——unity篇04】unity6基础入门——场景窗口(Scene)和层级窗口(Hierarchy)介绍
文章目录场景窗口(Scene)和层级窗口(Hierarchy)一、层级窗口(`Hierarchy`)1、添加新的对象(物体)2、`Hierarchy`层级窗口快捷键3、搜索二、Scene场景窗口1、工具栏控制台2、操作物体位置角度和缩放工具栏(1)平移(2)移动(3)旋转(4)缩放(5)矩形工具(6)综合(7)编辑碰撞体积3、窗口上方工具条内
- 2025-01-04yolo11卫星影像and光学遥感图像船舶与飞机等检测
文章目录卫星图像中的目标检测:基于YOLOv8和DIOR数据集的实现项目结构引言目标数据集数据预处理模型训练与测试结论卫星图像中的目标检测:基于YOLOv8和DIOR数据集的实现项目结构完整的代码位于名为yolov8.ipynb`的JupyterNotebook中。所有模型训练和测试的结果
- 2025-01-023dsmax将两个物体整合成一个物体
在3dsMax中,将两个物体合并成一个物体,可以通过多种方法实现,具体取决于您想要的效果和物体的特性。以下是几种常用的方法:方法一:使用布尔运算调整物体位置:首先,将两个物体移动到想要合并的位置。选中其中一个物体:在视图中单击选中其中一个物体。打开复合对象:在修改面
- 2025-01-02深入浅出 YOLO 物体检测算法:实战融合注意力机制
摘要:本文呈上一份超详细的YOLO物体检测算法指南,先深挖其运行与数学原理,助您吃透底层逻辑。接着展开框架实战,从环境搭建、数据集处理,到经典模型的训练、测试,均有实操步骤与代码示例。重点来了,我们还会融入注意力机制,解读原理、设计融合方案并给出完整代码。一文在手,新手能
- 2024-12-31yolov5单目测距与相机标定流程和c++单目测距RKNN部署
相机模型、相机标定及基于YOLOv5的单目测距实现1.前言注意此方法不需要预先知道物体尺寸,不需要参照物体!!!!在摄像头成像的过程中,物体反射的光线通过摄像头的凸透镜聚焦到成像器件上,形成一张二维图像。这一过程将三维世界中的物体转换为二维图像,导致深度信息丢失,因此单目摄
- 2024-12-30ThreeJs-10光线投射与物体交互
要拿到three中的物体去做出处理比如点击事件等等,那么需要类似于打一束光下来,穿透物体通过这个数组拿到先创建1000个立方体创建光线投射与物体交互大概步骤如下
- 2024-12-28物理复习
分子动理论与内能+热机易错点:1.热量是在热传递过程中,转移内能的多少(所有说物体含有的热量是多少多少都是错的) 2.物体内所有分子作无规则运动的动能和分子势能的总和(改变方式:做功和热传递) 3.内能由质量和温度等变量共同决定(内能高的物体不一定传递热量给内能低的
- 2024-12-23重塑跨智能体灵巧手抓取,NUS邵林团队提出全新交互式表征,斩获CoRL Workshop最佳机器人论文奖
本文的作者均来自新加坡国立大学LinSLab。本文的共同第一作者为上海交通大学实习生卫振宇和新加坡国立大学博士生徐志轩,主要研究方向为机器人学习和灵巧操纵,其余作者分别为实习生郭京翔,博士生侯懿文、高崇凯,以及硕士生蔡哲豪、罗嘉宇。本文的通讯作者为新加坡国立大学助理教
- 2024-12-21我们谈一下碰撞检测话题
多边形碰撞检测多边形碰撞检测是计算机图形学和物理引擎中的一个重要问题,尤其是在处理复杂形状时。分离轴定理(SeparatingAxisTheorem,SAT)是一种有效的方法,用于判断两个凸多边形是否相交。以下是关于SAT的详细说明,包括其原理、步骤和示例。分离轴定理(SAT)概述分离轴定理
- 2024-12-21连续碰撞检测(Continuous Collision Detection, CCD)
连续碰撞检测(ContinuousCollisionDetection,CCD)是一种用于处理物体在运动过程中可能发生的碰撞的技术。与传统的离散碰撞检测(DiscreteCollisionDetection,DCD)不同,CCD旨在解决快速移动物体在帧与帧之间可能“穿透”其他物体的问题。以下是关于CCD的详细讨论,包括其原理
- 2024-12-21碰撞检测的优化技术
碰撞检测是游戏开发中一个重要的性能瓶颈,尤其是在处理大量物体时。为了提高性能,开发者可以采用多种优化技术。以下是一些常见的碰撞检测优化技术:1.早期退出(BoundingVolumeHierarchy)在进行详细的碰撞检测之前,首先使用简单的边界体(如轴对齐包围盒AABB、球体等)进行初步检
- 2024-12-21计算机视觉:YOLO V1目标检测
1目标检测概述1.1目标检测 目标检测(ObjectDetection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置计算机视觉中关于图像识别的四类任务 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什
- 2024-12-21Unity中实现通过控制Scroll View内物体顺序来做排序
Unity中实现通过控制ScrollView内物体顺序来做在Unity开发中,ScrollView是一个非常常用的UI组件,用于展示一系列可以滚动查看的内容。有时候,我们可能需要允许玩家或用户通过按键来控制这些内容的顺序,比如在一个游戏的选择界面或菜单中。本文将介绍如何实现这一功能。一、
- 2024-12-20【Unity实用技巧】Transform组件位置快速对齐(编辑器扩展)
前言在Unity项目开发中,经常需要调整物体的位置。特别是在处理3D模型时,我们可能需要将一个父物体移动到其所有子物体的中心位置或底部中心位置。本文将介绍如何通过Unity编辑器扩展来实现这个功能,让美术同学在摆放模型时更加方便。一、效果演示二、完整代码这里直接上
- 2024-12-19几种合批
SRPBatchera) 优化原理 通过ConstantBuffer将对象的基本信息存储在GPU上,减少CPU和GPU频繁的数据交互带来的性能损失。b) 限制需要使用可编程渲染管线,不支持内置渲染管线。需要shader兼容。c) 写法参考Shader"Xxxx"{Properties{_BaseMap("Textur
- 2024-12-19江大白 | 无需用户提示,检测万物!开放世界目标检测与理解的视觉模型:DINO-X(附论文及源码)
本文来源公众号“江大白”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:无需用户提示,检测万物!开放世界目标检测与理解的视觉模型:DINO-X(附论文及源码)导读最近,IDEA研发的DINO-X通用视觉大模型在开放世界目标检测上取得突破,无需提示即可检测图像内容,包括长尾物体。它整合多个感知头
- 2024-12-18ThreeJs-07操控物体实现家具编辑器
本章节实现效果,通过gui快速添加场景,家具,并且可以快速设置家具实现一个编辑器效果一.基础设置与物体添加列表用之前做过的一个案例来改首先不要这个模型,然后换个背景颜色,并且添加一个网格辅助器1.1添加场景先往事件对象里面添加一个函数,到时候点击就会调用这个函数,而这个
- 2024-12-17物体类、属性的动态修改
获取激活状态父子孙关系中 代码实例化预制体 start
- 2024-12-13深度剖析 ToF 技术:原理、优劣、数据纠错与工业应用全解析
1 引言飞行时间(Time-of-Flight,简称ToF)技术是一种先进的三维成像技术,其工作机制与三维激光扫描技术有着相似之处。ToF技术的主要优势在于其能够一次性捕获整个场景的深度信息,而不是通过逐点扫描的方式来获取,这使得它特别适合于动态环境的三维成像。ToF相机通过捕捉光脉冲的
- 2024-12-13【每日一题】20241213
【每日一题】伽利略曾设计如图\(1\)所示的一个实验,将摆球拉至\(M\)点放开,摆球会达到同一水平高度上的\(N\)点.如果在\(E\)或\(F\)处钉子,摆球将沿不同的圆弧达到同一高度的对应点;反过来,如果计摆球从这些点下落,它同样会达到原水平高度上的\(M\)点.这个实验可以说明,物体
- 2024-12-08unit引擎渲染管线之场景遍历
在Unity的渲染过程中,场景遍历是一个关键步骤,它直接影响到渲染性能和最终的视觉效果。以下是对场景遍历过程的详细说明,包括对象查找、剔除(Culling)以及后续处理的步骤。1.对象查找在每一帧渲染时,Unity会遍历场景中的所有GameObject,查找具有Renderer组件的物体。这个过程包
- 2024-12-06YOLOv3 (You Only Look Once Version 3)
YOLOv3(YouOnlyLookOnceVersion3)是YOLO系列目标检测算法的第三个版本,继YOLOv1和YOLOv2(YOLO9000)之后的又一次重要改进。YOLOv3在精度、速度、以及对小物体的检测能力上都有显著提升,并且增加了一些新的技术,如更强的网络架构、更有效的目标检测方法等。YOLOv3的主
- 2024-12-05使用 Go 请求 YOLOv3 模型进行物体检测
环境准备安装Go环境:如果你还没有安装Go,可以通过以下链接下载并安装:Go官方下载页面使用HTTP请求:我们将在Go程序中使用net/http包来发送请求和处理响应。如果你的物体检测模型已经部署为一个HTTP服务(例如使用Python和Flask部署),Go程序将向该服务发送HTTP