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最新推荐文章于 2025-11-19 08:51:14 发布
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#深度学习

本文介绍了一种名为GBD-Net的目标检测方法，该方法旨在提高物体检测的准确性和效率。通过深入探讨其工作原理和技术细节，为读者提供了对该主题全面的理解。
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html#gbd-net  目标检测
2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用
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2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文聚焦2025年弱监督目标检测新方向，阐述其基础概念，包括弱监督学习定义、标注形式及面临的定位不准等挑战。介绍最新论文研究的多种算法，如基于点标注的算法等，还涉及相关模型、应用领域，以及评价指标、数据集、实现工具框架，分析未来趋势与补充挑战及解决方案，为该领域研究提供全面参考。
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
目标检测
chanleoo的博客
12-15 1272
检测：不但分类而且还有定位盒子（通过盒子中心点和长宽） 分类：建立输入与输出的关系（比如特征），输入是图片，输出是标签，此物的特征；所以说呢，此物的特征是需要做的，而大量训练过后，就找到了特征和联系，再次输入，检测到特征，即输出 目标特征检测：通过训练大量目标物的坐标，之后输入新的，也会得到特征点 滑动窗口的目标检测算法：缺点：框的大小小了，步长小了，切片变多，框数量多，计算成本高；框的大小...
深度学习：目标检测（Object Detection）详解
最新发布
sweet_ran的博客
11-19 872
摘要：本文系统阐述了目标检测技术的关键概念与发展脉络，详细解析了图像分类、物体定位与检测的递进关系。重点分析了传统滑动窗口方法的局限性及其卷积化改进方案，深入剖析了YOLO算法"一次检测"的核心思想。同时介绍了评价指标IoU、NMS去重机制和Anchor Box多尺度检测技术，完整呈现了从滑动窗口到现代YOLO系列的技术演进路线。通过对比不同方法的优缺点，指出当前YOLO系列已成为工业应用的主流选择，并强调目标检测技术对实现计算机视觉智能的重要价值。
阅读笔记：Gated Bi-directional CNN for Object Detection
douhua4335的博客
05-05 3760
背景 在目标检测中，不同尺寸和分辨率下的多个区域中的视觉线索对待定区域的分类具有互补作用。由此引出目标检测的一个基本问题：如何有效地整合从这些区域中得到的局部和上下文视觉线索。目前大多数的成果仅仅是将从这些区域得到的特征或分数简单结合，本文提出了一个新的双向门控CNN网络（GBD-Net），用于特征学习和特征提取时在不同支持区域的特征间传递信息。这种信息传递可以通过两个方向的卷积实现，并且可以在
目标 检测
yunxinan的专栏
12-16 224
目标检测
伪装目标检测评估指标代码及数据集下载链接.zip
09-30
在本压缩包文件中，包含了伪装目标检测评价指标的代码实现以及数据集的下载链接。代码实现部分可能包含用于计算评估指标的函数或脚本，它们能够自动读取检测结果和标注信息，并输出相应的评估指标数值。数据集下载...
数据集-目标检测系列-自行车检测数据集 - DataBall
09-24
数据集-目标检测系列-自行车检测数据集 - DataBall是一个专门为自行车检测任务设计的数据集，共包含100个样本，这些样本可用于训练和测试目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的重要分支，其目的在于识别图像或...
canny.rar_canny目标检测_局部高斯平滑_目标幅度_目标检测_边缘链接
07-14
canny检测器是很有效的边缘检测器，该函数可以实现对目标图像的边缘提取。该方法总结如下：1.图像使用带有指定标准差的高斯滤波器来平滑，以此减少噪声；2.在每一点计算局部梯度和边缘方向；3.第二步中确定的边缘点...
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