Netlogo 中检测边界

最新推荐文章于 2025-04-29 10:29:50 发布
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分类专栏： 分布式人工智能 人工智能 群体智能 文章标签： Netlogo 边界 群体智能 群智 仿真
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版权

;; if a turtle gets to a wall, it turns around
to avoid-walls ;; turtle procedure
  if not can-move? 1
  [ rt 180 ]
end

人工智能 | 增强小目标检测（Augmentation for small object detection）
尘世冰封的专栏
06-10 1万+
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主优快云：https://blog.youkuaiyun.com/u011344545 Augmentation for small object detection Mate Kisantal kisantal.mate@gmail.com Zbigniew Wojna zbigniewwojna@gmail.co...
Netlogo入门（一）
weixin_43587550的博客
08-12 1万+
为什么要学习Netlogo？ netlogo属于多主体的建模，从未接触过 受张江老师的《复杂性系统》的启发，想对复杂性系统有一定的了解和认识 为数学建模做准备 开拓自己的兴趣 Netlogo安装与下载 Netlogo官网：http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ Netlogo官方手册：file:///E:/NetLogo/app/docs/index2.html 安装步骤在此不做赘述，一路Next即可。 Netlogo界面简介 ...
Netlogo 简化版Scatter 分散
Jerry_liu20080504的专栏
08-26 196
Netlogo 简化版Scatter 分散
Netlogo基础知识和入门讲解
忽逢桃林的博客
12-25 7388
netlogo是一个仿真软件，大量可移动主体在二维空间中的交互作用，随着时间推进，微观个体的属性不断发生变化，系统的宏观特性也因此发生变化 主体 netlogo有三类主体：turtles 海龟；patches 瓦片；observer 观察者。 turtles：在世界中可以移动的主体。 patches：世界是二维的，划分为由patches组成的网格，每个patch占据一个矩形小块。 ob...
Netlogo笔记05：火灾扩散模型样例
qq_42418728的博客
02-27 3573
globals [ initial-trees ;; how many trees (green patches) we started with burned-trees ;; how many have burned so far ] breed [fires fire] ;; bright red turtles -- the leading edge of th...
NetLogo编程的几个小技巧
迂者-贺利坚的专栏
12-25 2万+
NetLogo是一个用来对自然和社会现象进行仿真的可编程建模环境。NetLogo特别适合对随时间演化的复杂系统进行建模。建模人员能够向成百上千的独立运行的“主体”(agent)发出指令。这就使得探究微观层面上的个体行为与宏观模式之间的联系成为可能，这些宏观模式是由许多个体之间的交互涌现出来的。NetLogo足够简单，可以非常容易的进行仿真，或者创建自己的模型。并且它也足够先进，在许多领域都可以做为
工业产品表面缺陷检测方法——综述
热门推荐
qq_40716944的博客
09-03 5万+
摘要 制造业的全面智能化发展对工业产品的质量检测提出了新的要求。本文总结了机器学习方法在表面缺陷检测中的研究现状，表面缺陷检测是工业产品质量检测的关键部分。首先，根据表面特征的用途，从纹理特征、颜色特征、形状特征三个方面总结了传统机器视觉表面缺陷检测方法在工业产品表面缺陷检测中的应用。其次，从监督法、无监督法、弱监督法三个方面论述了近年来基于深度学习技术的工业产品表面缺陷检测的研究现状。然后，系统总结了工业表面缺陷检测中常见的关键问题及其解决方法；关键问题包括实时问题、小样本问题、小目标问...
目标检测和目标跟踪的区别与联系
最新发布
阿旭的博客
04-29 1084
目标检测和目标跟踪的区别与联系
基于YOLOv4的目标检测系统（附MATLAB代码+GUI实现）
思绪无限的博客
05-04 1万+
本文介绍了一种MATLAB实现的目标检测系统代码，采用 YOLOv4 检测网络作为核心模型，用于训练和检测各种任务下的目标，并在GUI界面中对各种目标检测结果可视化。文章详细介绍了YOLOv4的实现过程，包括算法原理、MATLAB 实现代码、训练数据集、训练过程和图形用户界面。在GUI界面中，用户可以选择各种图片、视频、摄像头进行检测识别，可更换检测模型。本文提供了完整的 MATLAB 代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。完整代码资源文件请参见文末的下载链接。
基于深度学习的火焰检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
思绪无限的博客
03-15 2万+
火焰检测系统用于检测日常是否出现火情，支持图片、视频、摄像头等多方式检测火焰、实现火灾警报功能，提供了登录注册界面。在介绍系统实现原理的同时，给出部分Python的实现代码以及PyQt的UI界面。火焰检测系统主要用于日常生活中火情图像的识别，基于YOLOv5模型识别图像中可能出现火灾的位置、着火点数目、置信度等；可分析图片、视频和摄像画面中的火焰情况，自由切换火焰检测模型；系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用；火焰识别结果实时显示，单个目标可逐个标注、显示和数据展示，结果可通过菜单按钮保存。
6.24.4.2 YOLO- logo:一种基于变压器的YOLO分割模型，用于数字乳房x光片中乳腺肿块的检测和分割
qq_47896523的博客
06-28 894
在过去的几年中，大多数基于深度学习的图像分割模型都使用基于深度卷积神经网络(cnn)的U-Net (Olaf[6])架构来实现其最佳性能，如U-Net+[7]、Attention U-Net[8]、DenseUNet[9]、R2U-Net[10]、UNet 3+[11]、connected_unet[12]等[13-15]。CNN可以从不同抽象层次的不同领域的数据中自动生成重要特征。这一优势使其成为近年来基于深度学习的计算机视觉研究中最受欢迎的技术。
模式识别与图像处理课程实验二：基于UNet的目标检测网络
m0_47419053的博客
09-21 5875
从运行结果可以看出，用Unet网络训练目标数据集，可以对数据集的道路目标实现准确的检测。从大量的数据集中进行测试，在CPU上运行，Unet网络测试数据用了将近10小时的训练时间。但是，得到的目标检测的结果是非常准确的。
来自不同行业领域的50多个对象检测数据集
TensorFlowNews
11-07 4063
作者|Abhishek Annamraju 编译|Flin 来源|medium 计算机视觉是一个快速发展的领域，每天都有大量的新技术和算法出现在不同的会议和期刊上。说到目标检测，理论上你会学到很多算法，比如Faster-rcnn、Mask rcnn、Yolo、SSD、Retinenet、级联rcnn、Peleenet、EfficientDet、CornerNet…。这张算法清单是永远列不完的！ 通过将其应用到不同的数据集来巩固你的学习经验总是有益的！！！ 这样一来，你往往会更好地理解算法，并且可以直观了解
基于YOLOV8结合LPRNet的复杂道路环境下车牌识别检测系统
AI算法爱好者角落
07-17 1694
本文尝试了利用深度学习技术开发一个先进的车牌检测系统，并附上了完整的实现代码。系统核心采用了强大的YOLOv8及LPRNet算法，包括mAP和F1 Score等关键指标的对比分析。文章深入探讨了YOLOv8的基础理论，并提供了相关的Python代码以及用于训练的数据集，增加了基于PySide6的直观用户界面（UI）以提升用户体验。该检测系统能够高效识别和分类图像中的各类车牌，支持从静态图片、图片集、视频文件以及实时摄像头输入进行检测。特色功能包括目标标注框、类别统计、可调节的置信度和IOU阈值、以及结果的可
深度学习之强调一下数据的重要性
Jerry_liu20080504的专栏
06-10 6667
在深度学习模型的测试过程中，数据集的选择很重要。在构造数据集的时候，要注意做好数据的清洗和标注，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。在缺乏数据的情况下，可以尝试寻找一些公开数据集，特别是得到公认的被普遍使用的数据集。对于常见的任务，比如：图像识别、目标检测和图像分割的任务方面，均有对应的公开数据集可以使用。模型的选择、构建很重要，训练数据对模型也是非常重要的，在改变模型架构来尝试提高模型预测准确率的同时，也需要注意提高输入数据的质量，同时也考虑增加输入数据的数量，看是否能够提高模型的
pycharm安装pytorch失败的解决办法
Jerry_liu20080504的专栏
06-02 2369
通过pycharm->File->settings->Project Interpreter 方式未找到合适的库进行安装。 只能够使用官方推荐的命令pip3安装，命令如下： pip3 install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 参考： pycharm安装pytorch失败的问题 - 今夜无风 - 博客园 http...
将数据集NWPU VHR-10转成pascal voc的格式
Jerry_liu20080504的专栏
05-24 2239
最近开始鼓捣TensorFlow object detection api（以下简称TFODA）相关的东西，主要面向遥感数据。训练无外乎是数据集、预训练模型和训练平台。由于是刚接触python、tensorflow相关内容，为了降低难度，当然是越少diy越好，尽量先参考现有成功方案再进一步自定义训练过程和内容。能用现有方案就用现有方案，先把平台搭建，预训练模型选取，数据集准备，训练，导出训练模型并...
面向遥图像数据的Image Caption研究附源码
Jerry_liu20080504的专栏
06-15 1583
面向遥感图像数据的Image Caption 相关理论知识请参见其他文章，这里只从工程角度进行描写，重点是源代码。 参考网址： 1.面向遥感图像的Image caption 数据集： 【干货】让遥感图像活起来：遥感图像描述生成的模型与数据集探索—遥感系统(RS)—地信网论坛 - http://bbs.3s001.com/thread-264038-1-1.html Exploring Models and Data for Remote Sensing Image Caption Generatio
Netlogo 之 Extension
Jerry_liu20080504的专栏
09-09 1077
我是学过C/C++、Java、Python 的，这三种语言中的某些基础功能 Netlogo 是没有的，比如java 的map，sql、web通信操作等。Netlogo 的主业就是ABM，这些功能对于它来说可能是无关紧要的，可以不做为核心功能。但有些时候还需要，为了方便编程，则增加了Extension，让全世界的网友们去扩展。当然了，这里面比较权威的是netlogo 官网和CCL 的贡献。 下面我把可能会用到的，java等其他语言有的Netlogo 核心功能里没有的扩展列一下。
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