2012目标

最新推荐文章于 2022-08-24 18:08:52 发布
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分类专栏： 生活
该博客列出了2012年的目标，包括购买两套房，追求升职加薪掌权以获得自主决策环境，以及阅读一百本书。这些目标涵盖生活、职业和自我提升方面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.买两套房,很俗很现实的问题.
2.升职加薪掌权,我需要一个我说了算的环境.
3.读一百本书
PascalVOC2012目标检测数据集中的问题
gusui7202的博客
05-14 1931
PascalVoc2012的目标检测数据集一共有20类，每一类目标的具体情况如下： person:17401个 aeroplane:1002个 tvmonitor:893个 train:704个 boat:1059个 dog:1598个 chair:3056个 bird:1271个 bicycle:837个 bottle:1561个 sheep:1084个 diningtable:800个 ho...
公司总裁办2011年年度工作总结及2012目标
12-18
这一款整理收录发布的公司总裁办2011年年度工作总结及2012目标，可用于学习、参考、借鉴公司总...该文档为公司总裁办2011年年度工作总结及2012目标，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看...
一、目标检测入门VOC2012
qq_56551150的博客
08-24 3075
本文介绍的网络可以理解为SSD目标检测的简化版本，可以让我们很好的入门。
PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道
Nicholas_Liu2017的博客
07-11 3538
原文地址：http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5894054.html 有些图看不太清楚，但是大概了解一下实验设计思路。 近年来，随着深度学习的崛起，计算机视觉得到飞速发展。目标检测作为计算机视觉的基础算法，也搭上了深度学习的快车。基于Proposal的检测框架，从R-CNN到Faster R-CNN，算法性能越来越高，速度越来越快。
目标检测（Object Detection）
热门推荐
yegeli的博客
11-20 26万+
文章目录目标检测（Object Detection）一、基本概念1. 什么是目标检测2. 目标检测的核心问题3. 目标检测算法分类1）Tow Stage2）One Stage4. 目标检测应用1）人脸检测2）行人检测3）车辆检测4）遥感检测二、目标检测原理1. 候选区域产生1）滑动窗口2）选择性搜索① 什么是选择性搜索② 选择搜索流程③ 选择搜索优点2. 数据表示3. 效果评估4. 非极大值抑制三、目标检测模型1. R-CNN系列1）R-CNN① 定义② 流程③ 效果④ 缺点2）Fast R-CNN① 定义
pascal voc2012数据集与主机制作数据集(目标检测篇)
栋哥修炼日记
02-26 2399
一、官方数据集 官方源 进去看到一下页面： 下载得到的文件进行解压缩得到实际的文件 进入文件，箭头是需要我们呢重点关注的 我们呢上面说了anotation里面有许多的XML文件（一个文件对应一张图片，目的就是为了描述一张图片中的对象） JPEGImage俩里面保存的都是我们采集的图片 main下面有各类对象的图片，其中我们关注下面三个 train.txt中的图片和val.txt的数据是互斥的，trainval.txt将train.txt和val.txt融合在一起 在看一下其它的特定类的txt文
技术揭秘：海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道
QQ843604066 的博客
10-10 1476
近年来，随着深度学习的崛起，计算机视觉得到飞速发展。目标检测作为计算机视觉的基础算法，也搭上了深度学习的快车。基于Proposal的检测框架，从R-CNN到Faster R-CNN，算法性能越来越高，速度越来越快。另一方面，直接回归Bounding Box的框架，从YOLO到SSD，在保持速度优势的同时，性能也逐渐得到提升。 近期，我们在PASCAL VOC2012目标检测上提交的结果mAP性能
【YOLO】目标检测第三步——用Pascal voc 2012 数据集训练YOLO网络
weixin_42442319的博客
12-11 1万+
0. 引言 一般博主都会说对YOLO网络训练都是通过自制的训练集，这是能一次性完成YOLO网络的参数设置，但对于之前根本没有接触过这类知识的小白，我决定慢慢来，用其他数据集尝试训练网络。 此步骤的目的在于： 1. 认识Pascal voc 2012 数据集； 2. 了解数据集的格式； 3. YOLO训练参数的配置； 4. 训练一次的大致时间。 训练的环境：CPU为Intel® Core™ i7-6700HQ CPU，GPU0为Inte® HD Graphics 530，GPU1为NVIDIA Geforce
目标检测数据集
m0_45850873的博客
04-18 4803
1.3分类 目标检测算法方法可以分为两大类：两阶段目标检测算法和端到端目标检测算法。 两阶段目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类。 端到端目标检测：采用一个网络一步到位 1.4数据集 计算机视觉算法的发展离不开数据集。近十年，目标检测领域出现了许多知名的数据集，包括PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集，这些数据集用于研究者测试算法性能或者用于竞赛。目标检测的性能指标要考虑检测物体的位置以及预测类别的准确性。 Pascal VOC数据集：Pascal VOC早期是计算机视觉领
目标检测数据集VOC 2007/2012 整理
liguiyuan的博客
02-29 9305
写之前这里先提供数据集的下载地址，darknet网页的链接： https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ voc 2007 数据集包含 训练集：5011 张，测试集：4952张，共9963张，20个类。 20个类分别为： aeroplane bicycle bird boat bottle bus ca...
Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) 简介
程序猿视角
04-28 2307
介绍Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) 的整体情况。
深度学习之目标检测数据集：VOC2012目标检测数据集(20分类)（YOLO标注格式的txt文件）
02-19
项目包含疲VOC2012目标检测数据集(20分类)（YOLO标注格式的txt文件），数据保存按照文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 数据集介绍：VOC2012的包含08-11年的所有对应图片，共27450个物体，...
深度学习之目标检测数据集：VOC2012目标检测数据集(20分类)（VOC标注格式的xml文件）
02-19
项目包含疲VOC2012目标检测数据集(20分类)（VOC标注格式的xml文件），数据保存按照文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 数据集介绍：VOC2012的t包含08-11年的所有对应图片，共27450个物体，...
VOC2012数据集中提取的人、车，用于目标检测
07-04
VOC2012数据集是计算机视觉领域中一个广泛使用的标准数据集，主要用于目标检测任务。这个数据集由PASCAL Visual Object Classes (VOC)挑战赛组织者创建，旨在推动物体识别和分割技术的发展。VOC2012包含了多类别的...
qt5-qtcanvas3d-5.12.5-3.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
sox-14.4.2.0-29.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【直流微电网】基于预设性能控制的DC/DC升压转换器复合控制策略设计：稳定恒功率负载电压跟踪（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究，提出了一种复合预设性能控制策略。首先，通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型，然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法，设计了具有预设性能的复合非线性控制器，确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制，并分析了它们的优缺点。最后，通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群：从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师，以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标：①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景；②旨在实现快速稳定的电压跟踪，同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力；③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现，还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程，便于读者理解和实践。此外，文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围，为实际工程项目提供了有价值的参考。
光学成像基于偏振敏感强度衍射断层扫描的三维各向异性成像技术研究：PS-IDT在复杂散射样品中的应用与优化（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描（PS-IDT）的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品，利用矢量多层光束传播模型（MSBP）和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描，能够处理多重散射样品，并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验，并提供了Python代码实现，包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群：具备一定光学成像和编程基础的研究人员，尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标：①研究复杂散射样品（如生物组织、复合材料）的三维各向异性结构；②开发新型偏振敏感成像系统，提高成像分辨率和对比度；③验证和优化计算成像算法，应用于实际样品的高精度成像。 其他说明：PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势，如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而，该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向，如采用更高数值孔径（NA）物镜、引入深度学习超分辨率技术等，以进一步提升成像质量和效率。此外，文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具，便于理解和应用该技术。
qt5-qtdeclarative-5.15.2-2.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
ILSVRC2012目标检测
05-06
### ILSVRC2012 数据集在目标检测任务中的使用方法 ILSVRC2012 是 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 的一部分，主要用于分类和目标检测任务。对于目标检测任务，该数据集提供了丰富的标注信息以及开发工具支持。 #### 开发套件概述 ILSVRC2012 提供了专门针对不同任务的开发套件。其中，用于目标检测任务的是 `ILSVRC2012_devkit_t3`[^1]。此开发套件包含了两部分内容： 1. **图片所属 WordNet 类别的元数据**：这些类别定义了目标检测任务中可能涉及的对象种类。相关信息存储在一个 MATLAB 文件 `meta.m` 中，路径为 `ILSVRC2012_devkit_t3/data/meta.m`。 2. **评估脚本**：为了帮助参赛者评估模型性能，开发套件还提供了一组 MATLAB 脚本，位于 `ILSVRC2012_devkit_t3/evaluation/` 目录下。这些脚本可以用来计算常见的目标检测指标，如平均精度（Average Precision, AP）和 mAP（mean Average Precision）。 #### 数据集结构 ILSVRC2012 数据集分为训练集、验证集和测试集三部分。以下是各部分的特点： - **训练集**：包含约 120 万张带标签的图像，每张图像是某个特定类别的实例。这是构建目标检测模型的主要数据源。 - **验证集**：由大约 50,000 张图像组成，命名方式如下所示[^3]: ``` ILSVRC2012_val_00000001.JPEG ILSVRC2012_val_00000002.JPEG ... ``` - **测试集**：总计有 10 万张未公开标签的图像，其文件名格式如下[^2]: ``` ILSVRC2012_test_00000001.JPEG ILSVRC2012_test_00000002.JPEG ... ``` 需要注意的是，测试集的具体标签不会对外公布，因此通常仅用于最终评测阶段。 #### 使用教程 要利用 ILSVRC2012 进行目标检测研究，可按照以下流程操作： ##### 准备环境 确保安装必要的依赖库，例如 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，以及 OpenCV 和 NumPy 工具包。如果计划运行官方提供的 MATLAB 评估脚本，则需配置好 MATLAB 环境。 ##### 加载数据 通过下载链接获取完整的数据集压缩包并解压至本地目录。假设已将所有文件放置于 `/path/to/ilsvrc2012/` 下面，则可以通过 Python 编写简单的加载函数来读取图像及其对应的边界框坐标。 下面展示了一个基于 PyTorch 的简单示例代码片段，演示如何创建自定义的数据加载器: ```python import os from PIL import Image import torch from torchvision.transforms import ToTensor class ILVRC2012Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root_dir, annotations_file, transform=None): self.root_dir = root_dir self.annotations = pd.read_csv(annotations_file) self.transform = transform def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem__(self, idx): img_name = os.path.join(self.root_dir, self.annotations.iloc[idx]['filename']) image = Image.open(img_name).convert('RGB') boxes = [] labels = [] for box_info in eval(self.annotations.iloc[idx]['bboxes']): xmin, ymin, xmax, ymax, label = box_info boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax]) labels.append(label) target = {} target['boxes'] = torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32) target['labels'] = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64) if self.transform: image = self.transform(image) return image, target dataset = ILVRC2012Dataset(root_dir='/path/to/images/', annotations_file='bounding_boxes.csv', transform=ToTensor()) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True) ``` 此处假定存在一个 CSV 文件记录了每幅图像上的物体位置与类别编号之间的映射关系；实际应用时应参照具体标注文档调整解析逻辑。 ##### 训练模型 选用适合的目标检测算法架构，比如 Faster R-CNN、YOLO 或 SSD，并依据项目需求微调超参数设置。借助预训练权重初始化网络层有助于加速收敛过程并提升泛化能力。 完成一轮迭代更新后记得保存当前状态以便后续恢复继续优化或者部署到生产环境中去。 ##### 测试与评估 最后一步就是运用前述提到过的 evaluation 子模块里面的 matlabscript 对预测结果做定量分析比较得出结论。 ---
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