listview添加完headerView后position纠正

最新推荐文章于 2024-09-24 22:22:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-24 22:22:00 发布 · 489 阅读 · 0 ·
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本文介绍了一个关于ListView中带有Header视图时position计算错误的问题，并提供了解决方案。通过获取Header视图的数量并从原始position中减去这个数量，可以得到正确的position。
// TODO 修正有Header的ListView的position的BUG
int headerViewsCount = mListNews.getHeaderViewsCount();//得到header的总数量
//得到新的修正后的position
int newPosition = position - headerViewsCount;
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基于centernet的关键点检测
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
11-12 3352
文章目录1. 数据准备2. 模型架构3. 检测效果可视化4. 代码地址 1. 数据准备 本篇博文将以飞机关键点检测来介绍。飞机结构比较固定，方方正正，其关键点可取自检测框中心点。 2. 模型架构 修改centernet，对于关键点检测而言，只需要留下“hm”, “reg”。关于centernet，请看https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42990464/article/details/106988753 class CTRBOX(nn.Module): def __init_
目标检测中的关键点检测：CenterNet应用
最新发布
AIGC应用创新大全的博客
06-21 933
在计算机视觉的世界里，目标检测是一项非常重要的任务。而关键点检测作为目标检测的一个细分领域，有着广泛的应用，比如人脸识别、人体姿态估计等。我们这篇文章的目的就是详细介绍CenterNet在关键点检测中的应用，范围涵盖从基本概念到实际项目开发的各个方面。接下来我们会先介绍相关的核心概念，让大家对目标检测、关键点检测和CenterNet有一个初步的认识。然后详细讲解CenterNet的核心算法原理和具体操作步骤，包括数学模型和公式。接着通过一个项目实战，展示如何使用CenterNet进行关键点检测。
Python-CenterNet用于对象检测的关键点三元组
08-09
CenterNet:用于对象检测的关键点三元组
猫脸关键点检测Baseline【阿水】
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
02-18 2239
关键点检测是许多计算机视觉任务的基础，例如表情分析、异常行为检测。大家接触最多的可能是人脸关键点检测，广泛应用于人脸识别、美颜、换妆等。 本次AI研习社举办猫脸关键点检测，训练集有10468张，测试集9526张，目标是检测猫脸的9个关键点。其实我在读书期间就看到过这个猫脸数据，来自CUHK。猫脸关键点检测也是比较新的一个方向，例子比较直接，也非常方便用于例子讲解。 猫脸关键点和人脸关键点类似，每...
西北大学发布猴脸识别论文，公开 10 种动物面部数据集
HyperAI超神经
02-26 9516
内容提要：在人脸识别日趋成熟的今天，研究人员已经开始将这一技术扩展到动物研究中。最近，西北大学 研究团队提出的「猴脸识别技术」，不仅能识别出金丝猴，还能具体到是哪只猴。这对于金丝猴的保护有着重要意义。 原创：HyperAI超神经 关键词：猴脸识别 深度学习 神经网络 在中国的四川、陕西及甘肃的山林深处，生活着一批珍稀物种，它们因长着一身金色的皮毛，而得名「金丝猴」。 但漂亮的皮毛，却让金丝猴家族成为了盗猎者的目标。此外，树木砍伐、毁林开荒等人类生产活动，也对金丝猴的生存造成严重影响，让它们陷入濒危境地.
猫脸检测—12种猫分类数据集.zip
05-03
猫脸检测—12种猫分类数据集.zip 训练集共有2160张猫的图片, 分为12类. train_list.txt是其标注文件 测试集共有240张猫的图片. 不含标注信息.
详解Centernet训练自己的数据集（win10 + cuda10 + pytorch1.0.1）
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无悔丶的博客
01-10 1万+
centernet训练自己的数据集（win10 + cuda10 + pytorch1.0.1） Centernet 避免本文太长，先分几部分分别介绍 1、centernet论文和理论 2、搭建centernet环境（win10+pytorch1.0.1） 3、训练自己的数据集（报错问题） AttributeError: Can't pickle local object 'get_dataset...
物体检测经典算法实战资源集：YOLOv7、EfficientDet与CenterNet
本资料集“人工智能&深度学习：物体检测经典算法实战资料集”系统性地整合了当前主流且具有代表性的物体检测算法资源，涵盖YOLOv7、EfficientDet、CenterNet以及DETR等前沿模型，不仅提供了详尽的理论文档和代码实现...
YOLOx-基于Pytorch实现的YOLOX目标检测算法-支持训练自己的模型-附项目源码-优质项目实战.zip
05-09
2. **Anchor-free设计**：摒弃了传统的预设 anchor box，采用Center-Net类的中心关键点预测，简化了网络结构。 3. **Deformable Convolution**：利用可变形卷积层提高对目标几何形状变化的适应性。 4. **Global ...
深度学习实战：使用PyTorch复现CenterNet目标检测项目
- 训练模型：利用准备好的数据集训练CenterNet模型，并调整超参数以达到更好的性能。 - 评估与测试：使用验证集和测试集评估训练好的模型的性能。 - 应用部署：将训练好的模型部署到实际应用中。 5. 技术要点 - ...
猫脸目标检测：猫脸图片集 + 训练模型（python 和 C++）+ 运行方法
03-07
猫脸目标检测：猫脸图片集+训练模型（python 和 C++）+ 运行方法。链接：https://pan.baidu.com/s/1Z0BOnXTtAFPQSg3Fb1LMrg 提取码：
机器学习笔记 - 使用dlib进行训练对猫脸进行识别
学以致用 知行合一
12-18 2279
是从猫脸关键点检测大赛下载的猫的数据集，训练集和测试集各上万张图片，不光含有图片，还有标记好的猫脸关键点的数据（用于关键点检测），我们先用图片自行打标记自行识别。
yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
qz1992的专栏
09-24 1844
yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】yolov8模型在猫脸关键点检测识别中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】背景意义猫脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它基于深度学习、机器学习等技术，通过训练模型来识别和定位猫脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这一技术类似于人脸识别，但针对的是猫咪的面部特征。随着计算机视觉技术的不断发展和深度学习算法的日益成熟，猫脸关键点检测的准确性和鲁棒性得到了显著提升。
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection
weixin_36670529的博客
02-16 1796
摘要 尽管近年来从点云进行三维物体检测取得了快速进展，但是缺乏灵活且高性能的建议细化仍然是现有最先进的两级检测器的一大障碍。以前关于改进3D方案的工作依赖于人类设计的组件，例如关键点采样、集合抽象和多尺度特征融合，以产生强大的3D目标表示。然而，这种方法捕捉点之间丰富的上下文相关性的能力有限。在本文中，我们利用高质量的区域提议网络和通道式Transformer架构，以最少的手工设计构建了我们的两阶段3D目标检测框架(CT3D)。所提出的CT3D同时对每个建议中的点要素执行建议感知嵌入和通道式上下文聚合。具
CenterNet: 基于关键点中心检测的物体识别框架
gitblog_00773的博客
08-08 1239
CenterNet: 基于关键点中心检测的物体识别框架 项目介绍 CenterNet 是一个由 Kaiwen Duan 和其他五位作者共同研发的一站式关键点基目标检测器. 它基于CornerNet并改进了传统的检测方法中可能存在的大量错误框的问题. CenterNet通过在裁剪区域内部探索视觉模式来提高检测精度,成本极低. 关键特性 对象表示: 将每个对象视为单个点——该对象边界框的中心点。 端...
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection（中心网络：目标检测的三个关键点）
绘视科技
10-21 520
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection（中心网络：目标检测的三个关键点） 摘要 triplets（三点），而非关键点：中心点，两个角点 cascade corner pooling（级联角点池化） center pooling（中心点池化） 1 目的 anchor free存在缺点：1往往需要大量锚点从而确保与GT目标有较高的IOU；2框的尺寸和比例需要手动设计；3锚点框往往不与实际框对其，这不利于Bbox做分类任务； CornerNet 优点：以
论文阅读-目标检测(2019)-CenterNet:目标检测转化为关键点检测及其属性回归
kevin_zhao_zl的博客
04-14 1032
CenterNet将目标检测问题转换为一个标准的关键点估计问题，首先将图像喂给一个全卷积网络产生热点图，图上的峰值点对应目标的中心，每个峰值点附近的图像特征来预测目标的宽高，模型训练的方法使用的是标准的密集任务有监督学习，推断则是完全端到端没有nms后处理的方法。
【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-S3-N8R8 猫脸检测 class cat_detection
雕爷学编程
10-31 564
接着调用模型进行推理，获取猫脸检测结果并将检测到的猫脸用矩形框标出，最后输出检测到的猫脸数量。在无限循环中，不断捕获摄像头画面并使用猫脸检测模型进行检测，将检测到的猫脸用矩形框标出，并输出检测到的猫脸数量。在使用cat_detection类时，需要注意选择合适的环境和摄像设备，以及进行必要的光照控制和背景净化，以提高检测的稳定性和可靠性。通过在ESP32-S3-N8R8上使用cat_detection类，可以实现对宠物活动区域的监控和猫脸的识别，帮助主人了解宠物的行为和健康状况。
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