object detection

最新推荐文章于 2024-07-15 14:30:54 发布
转载 最新推荐文章于 2024-07-15 14:30:54 发布 · 136 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://my.oschina.net/u/4017456/blog/2874926

本文介绍了IoU(Intersection over Union)的概念，这是一种衡量两个边界框重叠程度的指标。当有两个边界框A和B时，IoU等于A和B交集的面积除以A或B并集的面积。

IoU(Intersectin over Union): It's a measure of the overlap between two bounding boxes.

there are two bounding boxes A and B, then IoU=size(A and B)/size(A or B)

reference to https://www.youtube.com/watch?v=fqTyP5KILFg

c30637132c8747992c34fd5a7c0f086ab6f.jpg

转载于:https://my.oschina.net/u/4017456/blog/2874926

choupeng8596
关注
Tiny Object Detection
qihshe的博客
12-21 1787
作者，。
incremental few shot object detection
RockJim的博客
09-02 1628
这篇文章主要继续调研到关于iFSD这个方向的所有论文，以及自己在阅读每一篇论文过程中的略微见解，供大家参考，欢迎与大家进行商讨！
目标检测必须要OpenCV？10行Python代码也能实现，亲测好用！
weixin_33924220的博客
07-03 1962
短短10行代码就可以实现目标检测？！ 本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！ 无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。 听起来似乎是个很难实...
ImageAI (二) 使用Python快速简单实现物体检测 Object Detection
AlphaTao的博客
07-14 1万+
上一篇已经讲解了ImageAI实现图片预测的方法，现在再来讲解一下ImageAI的第二个功能物体检测。 ImageAI提供了非常方便和强大的方法来对图像执行对象检测并从图像中提取每个对象。 ImageAI使用的模型是RetinaNet，并提供了已经训练完成的模型文件。 同样，仅需几行代码就能完成物体检测的过程。 ImageAI github地址 准备工作以及ImageAI的安装可以想见上一...
目标检测（Object Detection）入门概要
热门推荐
hyfine
07-12 6万+
Objection Detection Tasks Methods Algorithms Region Proposal Selective Search EdgeBoxes R-CNN SPP-Net Fast R-CNN Faster R-CNN SSD YOLO references 本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster...
Object Detection
weixin_44504134的博客
07-15 1136
backbone: 一般使用VoVNet，研究发现在ImageNet上ConvNext-XL主干性能大大超越，但是用在BEV detection中达不到相应效果，原因: 1) general CV和自动驾驶上的domain gap：backbone一般在二维任务上预训练 2) BEV detector结构过于复杂：输出bbox和输入backbone之间隔着encoder(生成bev特征)和object decoder（省略在head中）, 都是多层attention。从多图像传感器到BEV的任务；
Salient object detection 显著图检测
liguandong
03-12 1636
这篇论文提出了一个预测-优化的框架，BASNet，以及一个新的针对边界感知显著目标检测的混合损失。1.为了捕获全局和局部的信息，提出了一个新的预测-优化网络，将unet的深度监督的encoder-decoder网络和一个新的残差模块结合，encoder-decoder将输入图像转换为一个概率图，而优化模块则通过学习粗糙的特征图和gt之间的残差来优化预测的输出.将全卷积应用到显著性检测，显著性检测的2个挑战，1.显著性检测主要是由整张图像的全局的明暗对比度定义而来，而不是局部或像素点的特征；
CVPR 2021 Object Detection
qq_36846729的博客
04-25 1837
目标检测论文
Object Detection Summary
zhangyifei0115
05-31 640
List of paper about Object Detection. Detector Backbone VOC07 VOC12 COCO Speed Publish R-CNN AlexNet 58.5 53.3 CVPR14 R-CNN VGG16 66 CVPR14 SPP-Net ZF-5 54.2 ECCV14 DeepID-Net 6...
Detection-Friendly Dehazing: Object Detection in Real-World Hazy
10-16
Detection-Friendly Dehazing: Object Detection in Real-World Hazy Scenes Detection-Friendly Dehazing 是一种结合了图像去雾和目标检测的方法，该方法旨在解决现实世界恶劣天气条件下的目标检测问题。该方法...
tensorflow object detection API models.zip
05-26
TensorFlow Object Detection API 是一个强大的工具包，专为在图像数据上执行目标检测任务而设计。这个API构建在TensorFlow深度学习框架之上，允许开发者和研究人员轻松地训练和部署多种预训练模型，以识别和定位...
Center-based 3D Object Detection and Tracking译文
03-02
Center-based 3D Object Detection and Tracking译文 本文提出了一种基于中心的三维对象检测和跟踪方法，称为CenterPoint。该方法将三维对象表示为点云中的点，而不是传统的基于框的表示方法。这种表示方法可以减少...
Google MediaPipe Objectron (3D Object Detection) 三维目标检测.zip
03-17
- `objectdetection3d_shoe_1stage.apk` 和 `objectdetection3d_shoe.apk` 专注于鞋子的检测，同样区分了一阶段和可能更精确的多阶段检测器。 - `objectdetection3d_cup.apk` 和 `objectdetection3d_camera.apk` ...
YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception提供源码
07-11
内容概要：本文介绍了一种先进的实时目标检测模型YOLOv13，它通过引入基于超图的自适应相关性增强机制（HyperACE）克服了现有YOLO系列模型只能建模局部二阶相关性的局限，实现了对复杂场景下多对多高阶相关性的有效...
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
12-05
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
12-05
内容概要：本文详细介绍了Windows自带记事本（Notepad）和功能增强型文本编辑器Notepad++的下载、安装、配置及使用方法。重点讲解了Notepad++的官方下载渠道、安装步骤（包括安装版与便携版）、首次使用时的语言与编码设置、插件安装、主题优化以及特色功能如多标签编辑、语法高亮、搜索替换和宏录制等。同时提供了常见问题解决方案，并对比了Notepad++与其他主流编辑器（如VS Code、Sublime Text等）的功能差异，给出了不同使用场景下的选择建议。; 适合人群：需要进行简单文本编辑或代码编写的初学者、程序员及IT技术人员，尤其适合希望提升编辑效率的办公人员和开发者；; 使用场景及目标：①快速安装并配置Notepad++用于编程和文本处理；②解决中文乱码、右键菜单缺失、插件安装失败等问题；③根据实际需求选择合适的文本编辑工具；④实现便携式编辑环境搭建； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，优先从官网下载软件以确保安全，安装过程中注意选项勾选，首次使用时应完成基本配置以优化体验，同时可结合插件扩展功能，提升工作效率。
AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
12-05
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述，并对其进行线性化处理，以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现，展示了建模与仿真过程，有助于研究人员理解和复现相关技术，推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群：具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网的动态建模方法；②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧；③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计（如电压稳定控制、功率分配等）；④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程，重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程，同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中，提升系统分析与设计能力。
Object detection
02-25
Object detection是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别图像或视频中的物体，并确定它们的位置和类别。Object detection可以应用于许多实际场景，如智能监控、自动驾驶、人脸识别等。 Object detection的主要...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值