- 2025-01-15LeetCode题练习与总结:移除盒子--546
一、题目描述给出一些不同颜色的盒子 boxes ,盒子的颜色由不同的正数表示。你将经过若干轮操作去去掉盒子,直到所有的盒子都去掉为止。每一轮你可以移除具有相同颜色的连续 k 个盒子(k >=1),这样一轮之后你将得到 k*k 个积分。返回 你能获得的最大积分和 。示例1:
- 2025-01-05paddleocr 识别的核心部分的代码
Lib\site-packages\paddleocr\tools\infer\predict_system.py(用的python39目录里边的库def__call__(self,img,cls=True,slice={}):time_dict={"det":0,"rec":0,"cls":0,"all":0}ifimgisNone:logg
- 2024-12-282024.12.27 周五
2024.12.27周五Q1.1100AlexisparticipatinginthefilmingofanothervideoofBrMeast,andBrMeastaskedAlextoprepare250thousandtonsofTNT,butAlexdidn'thearhimwell,soheprepared$n$boxesandarrangedtheminarowwaitingfortruck
- 2024-12-26用Detr训练自定义数据
前面记录了Detr及其改进DeformableDetr。这一篇记录一下用Detr训练自己的数据集。先看下Detr附录中给出的大体源码,整体非常清晰。接下来记录大体实现过程一、数据准备借助labelme对数据进行标注然后将标注数据转换成COCO格式,得到以下几个文件其中JPEGImages存放所有图片,V
- 2024-12-15YOLOv8目标检测——详细记录使用ONNX Runtime进行推理部署C++/Python实现
概述在之前博客中有介绍YOLOv8从环境安装到训练的完整过程,本节主要介绍ONNXRuntime的原理以及使用其进行推理加速,使用Python、C++两种编程语言来实现。https://blog.csdn.net/MariLN/article/details/143924548?spm=1001.2014.3001.55011.ONNXRuntimeONNXRuntime是
- 2024-12-03使用 Go 语言与 OpenCV 进行物体检测
GoCV是一个Go语言绑定的OpenCV库,我们可以用它来处理图像、视频并进行物体检测。通过GoCV,我们能够加载预训练的YOLO模型,并在实时视频流中进行物体检测。环境准备安装GoCV库首先,我们需要安装GoCV。GoCV是Go语言的OpenCV绑定,可以通过以下命令安装:bash安装GoC
- 2024-12-02使用 C 语言实现物体检测(YOLO)
物体检测是计算机视觉中的核心任务之一。在这篇文章中,我们将使用C语言结合OpenCV和YOLO模型,展示如何在图像中检测物体的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种高效的深度学习模型,广泛应用于物体检测任务。虽然C语言本身不具备深度学习库,但OpenCV提供了足够的支持来加载、
- 2024-11-28【计算机视觉技术 - 人脸生成】1.人脸数据集构建
一、实验目的 本实验旨在学习如何构建自定义的人脸数据集,并将其应用于图像生成任务中。具体来说,本任务是一个条件生成任务,即给定一个人脸的类别标签(如超模脸、动漫脸、萌娃脸、明星脸等),生成与该类别标签相对应的人脸图像。二、硬件与软件环境以下是我的设备
- 2024-12-13转载:【AI系统】昇腾异构计算架构 CANN
本文将介绍昇腾AI异构计算架构CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks),这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持,旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈,以支撑神经网络在异
- 2024-11-30[GXYCTF2019]禁止套娃
题目链接:[GXYCTF2019]禁止套娃。打开环境后如下所示。经过查看请求包及响应包,均未发现有相关提示,因此使用CTFWeb常用的字典进行目录扫描(不推荐使用太大的字典)。这里使用的工具是dirsearch,扫描发现存在.git目录。因此使用工具GitHack来提取可能存在的泄露的源码。
- 2024-10-08Deformable DETR改进|爆改模型|涨点|在骨干网络和可变形编码器间加入YOLOv10的PSA和SCDown模块(附代码+修改教程)
一、文本介绍本文修改的模型是Deformable-DETR,在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA和SCDown模块。其中PSA是YOLOv10提出的一种高效的自注意力模块,为了避免注意力带来的巨额开销,本文将PSA应用于可变形编码器输入的最高层级特征图。SCConv是一种空间和通道解耦的卷积
- 2024-09-13VOC-YOLO数据集转换,一条龙服务,包含数据增强
VOC-YOLO数据集转换,一条龙服务,包含数据增强文章目录前言一、VOC转YOLO二、YOLO数据增强1.需要什么增强就保留,不需要就注释三、划分YOLO数据集总结前言VOC-YOLO数据集转换有步骤好上手,跟随脚步修改路径即可一、VOC转YOLOimportxml.etree.ElementTreeasETim
- 2024-08-2728-目标检测
importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympy.physics.control.control_plotsimportmatplotlibfromd2limporttorchasd2l#plt.figure(figsize=(3.5,2.5))img=d2l.plt.imread('./image/catdog.jpg')#plt.imshow(img)#plt.show()de
- 2024-08-17Object Detection: Non-Maximum Suppression (NMS)
ObjectDetection:Non-MaximumSuppression(NMS)https://kikaben.com/object-detection-non-maximum-suppression/ObjectdetectionmodelslikeYOLOv5andSSDpredictobjects’locationsbygeneratingboundingboxes(showninbluerectanglesbelow).However,
- 2024-08-10CF844D Boxes And Balls
题意有\(n\)个箱子、\(n\)种颜色的球,第\(i\)种颜色的球有\(w_i\)个,最开始时都在第\(1\)个箱子中。每次可以从有球的一个箱子中拿出所有球,并随意分割为2部分或3部分,并放入箱子,需要的代价为球的总数。问将每种颜色的球都放在对应的一个箱子中需要的代价最少是多少。
- 2024-08-08点云_图像--坐标中心和角点
图像2D框boundingbox目标框(boundingbox)来描述目标的位置,目标框是矩形的。由矩形左上角的坐标(x1,y1)以及右下角的坐标(x2,y2)进行表示。另外,还可以采用边界框矩形的中心坐标(xc,yc)以及宽高(w,h)进行表示(1)"左上-右下"转换为"中心-宽高"defbox_corner_to_center(boxes):
- 2024-08-07SSD 论文总结
论文摘要我们提出了一种使用单个深度神经网络检测图像中的物体的方法。我们的方法被称为SSD,它将边界框的输出空间离散化为一组在不同特征图位置上具有不同长宽比和尺度的默认框。在预测时,网络为每个默认框生成每种物体类别的存在分数,并对框进行调整,以更好地匹配物体的形状。此
- 2024-08-03人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(Generalized Histogram Loss)全解析
文章目录1.背景介绍2.Loss计算公式3.使用场景4.代码样例5.总结1.背景介绍目标检测作为计算机视觉领域的核心技术之一,其精确度的提升一直是研究者们追求的目标。边界框回归作为目标检测中的关键步骤,其性能直接影响到检测的准确性。本文将详细介绍一种新型的边界
- 2024-07-28【YOLOv8】实战二:手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署(Python实现带界面)
简介UltralyticsYOLOv8是一种前沿的、最先进的(SOTA)模型,它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新,引入了全新的特性和改进,以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计,YOLOv8在广泛的领域中,包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任
- 2024-07-24小目标检测:深度学习中的微观挑战
小目标检测:深度学习中的微观挑战在计算机视觉领域,小目标检测是一个具有挑战性的任务。小目标由于其在图像中占据的像素较少,常常难以被准确识别和定位。这一问题在交通监控、卫星图像分析、医学成像等领域尤为突出。本文将探讨小目标检测面临的主要挑战,并讨论一些流行的解决
- 2024-07-18nms_bev函数
defnms_bev(boxes,scores,thresh,pre_max_size=None,post_max_size=None):"""NMSfunctionGPUimplementation(forBEVboxes).TheoverlapoftwoboxesforIoUcalculationisdefinedastheexactoverlappingareaofthetwo
- 2024-07-12《昇思25天学习打卡营第15天|计算机视觉-SSD目标检测》
FCN图像语义分割&ResNet50迁移学习&ResNet50图像分类SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecisi
- 2024-07-11昇思学习打卡-11-SSD目标检测
文章目录模型介绍模型的特点数据采样网络结构损失函数公式实现NMS训练过程模型介绍SSD是单阶段的目标检测算法,通过卷积神经网络进行特征提取,取不同的特征层进行检测输出,所以SSD是一种多尺度的检测方法。在需要检测的特征层,直接使用一个3×3卷积,进行通道的变换。SSD