近两年目标

最新推荐文章于 2025-12-01 15:38:25 发布
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#生活 #工作

本文分享了作者在2010年至2011年的个人发展计划，包括工作上的技能提升、英语学习、职业发展以及生活中的体验拓展、身体健康和个人成长等方面的目标。

近两年目标（2010-2011）

工作上：
1、将你现在会的东西学来，工作中能够有底气说话，争口气
2、报英语托福班，参加一次考试
3、今年绩效评级争取B+，提薪500
4、明年年底前换工作（外企）

生活上：
1、世博会，开眼界
2、养好身体，锻炼（羽毛球）
3、希望有机会去上海或出国
4、30岁前结婚（双剑合璧、仗剑天涯）

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目标检测算法综述（近20年）
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近几年VOT大赛目标跟踪算法思维导图
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此图详细构建了从深度学习和相关滤波框架两大分支的近几年最火热的目标跟踪算法，树状图很好的展现了各个算法之间的延伸性，让目标跟踪领域的初涉者有一目了然的感觉。
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目标检测近几年形成如下发展趋势： 参考前段时间一个文章总结发现目标检测由两阶段向一阶段转移，2018CVPR、ECCV、ICCV和2019年近期开源文章看一阶段是接下来重点方向。而目前在模型结构上基本形成如下稳定的趋势： 1、二维方向 一、Backbone特征提取器 从新设计感受野和分类器，因为过多的下采用导致特征图很小而这种小的特征图具有丰富的语义信息丢失来浅层的高分辨信息小目标容易漏检。在特征...
大合集！近两年目标跟踪资源全汇总（论文、模型代码、优秀实验室）
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导读：目标跟踪是计算机视觉领域中非常热门且具有挑战性的研究主题之一。近年来，基于深度学的的目标跟踪取得了巨大的进展，为了方便大家研究学习，这里为大家整理了一份2019年至2020年的目标...
2023年目标检测研究进展
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1：本文主要总结近两年的部分目标检测成果2：本文通过这些研究给出学派发展方向参考3：本文针对理论基础研究进行探索性的分析4：个人目前相关工作内容的一些基本的介绍（命名实体识别，文献情报分析，摘要内容生成，亚像素图像处理，超分辨图像处理，编码器，解码器，生成器，判别器，基于加瓦罗定理与海涅定理的认知计算理论研究，基于多模态可编程异构的下一代芯片设计，互联式实时芯片操作系统）
目标检测（Object Detection）
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近几年目标跟踪算法发展综述（上）
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本文旨在对本人对近几年跟踪算法的了解以及看过的论文的一个总结，可能有些遗漏之处，还望读者大大们不要鄙视我，有什么缺漏请提出。 2009年先说2009年，这算是我了解的算法当中年龄最大的一些了，在09年出现的算法在我这已经算是元老级的算法了，09年了解的比较少，列举一下自己的理解。 Boris Babenko, Visual Tracking with Online Multiple Insta
近几年目标跟踪算法发展综述（中）
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2014 今年可谓是算法发展的一年，今年的主要的亮点就是相关滤波CF类算法。 在介绍各个算法之前不得不介绍一下今年的一个新的标准VOT【VOT】的问世，VOT选取了25个序列集，使用的标准和Benchmark有略微的差别，使用精度，鲁棒性，总的误差率，速度等。接下来介绍今年的论文 High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters
2023年目标检测综述文章解读——Object Detection in 20 Years: A Survey
lishanlu136的博客
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2016年VOT2016【Index】今年算法比赛结果没什么特别大的意外，CNN和结合深度特征的算法都排名靠前，没毛病。今年你知道主办方干了一件大好事，就是把所能搜集到的算法代码都给公布了，良心啊~~~【下载地址】 需要的自己去拿吧。 下面是今年的比赛结果： 接下来就挨个介绍吧，先从第一开始。 不得不佩服Martin大神啊，今年都窜到第一了， C-COTBeyond Corre
近两年跟踪速度较快的算法总结
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洗漱台上的日常，藏着生活的温度
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我店生活模式是一个近年来发展迅速的​本地生活服务平台​​，它通过整合线上线下资源，连接消费者与实体商家，致力于打造一个多方共赢的消费生态。其背后的运营主体主要是​​等相关企业。
如何用ai把特定领域的生活成本归零
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它描绘了一个后稀缺经济的愿景：在AI和自动化的支撑下，人类生存所需的物质基础被极大丰富，获取它们的边际成本变得极低。· 食物分配优化：AI平台预测城市各区域的食物需求，动态调配从农场到社区的供应，将超市和物流的浪费降到零。· AI医生助手：穿戴设备持续监测你的健康数据，AI进行实时分析，对大多数常见病做出比人类医生更准确的初步诊断和建议，实现早发现、早治疗，避免大病开销。· 个性化营养：AI根据你的健康数据，为你精准配制最基础、最高效的营养膏或代餐，以近乎原材料的成本满足生存需求。
目标检测近两年顶刊顶会论文复现
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### 近两年目标检测领域顶刊顶会论文及其代码实现 近年来，目标检测领域的研究取得了显著进展，尤其是在顶级期刊和会议上发布的高质量研究成果。以下是几个具有代表性的方向以及对应的论文和代码资源。 #### ECCV 2018 和 CVPR 2019 的重要贡献 CornerNet 是一种无锚框 (anchor-free) 类别的目标检测算法，在 ECCV 2018 上获得了广泛关注并位列最具影响力的前二十名之一[^1]。尽管 CornerNet 并未完全主导市场，但它开创了 anchor-free 方法的新思路，启发了许多后续的研究工作。此外，CVPR 2019 中出现了两篇关于 3D 目标的检测算法，这表明三维视觉技术正在成为新的热点领域[^1]。 #### OCR 领域的目标检测创新 在光学字符识别 (OCR) 方面，《TextSnake》是一篇重要的文章，它提出了用于任意形状文本定位的端到端可训练神经网络 Mask TextSpotter[^2]。另一项由华中科技大学团队完成的工作则进一步探索了如何通过近似二值化的操作来优化性能，从而实现了更快更精确的效果。这类方法不仅提升了效率还简化了流程，因此值得深入学习与实践。 #### DETR 及其变体 Focus-DETR 《Focus-DETR: Fast Online Object Detection via Dual Attention Transformers》探讨了解决传统 Transformer 编码器计算成本过高问题的有效途径，并提出了一种双注意机制以提高速度而不牺牲精度[^3]。具体来说，该方案利用稀疏表示减少了不必要的冗余运算量，最终验证了这种方法确实能够带来更好的实际表现。对于希望尝试最新框架的人来说，这是一个很好的起点。 --- ### 复现建议及工具链准备 为了顺利复现上述提到的各项成果，请按照以下指南搭建开发环境： 1. **Python 版本**: 推荐使用 Python >= 3.7, 因为大多数现代机器学习库都支持这一版本及以上。 2. **依赖管理**: 使用 `conda` 或者虚拟环境隔离不同项目的依赖关系可以有效避免冲突情况发生。例如创建一个新的 conda environment: ```bash conda create -n det_env python=3.8 conda activate det_env ``` 3. **核心库安装**: - PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架是最基本的要求； - Albumentations 提供丰富的图像增强功能； - COCO API 对于处理标注数据集非常方便实用。 4. **硬件需求评估**: 如果计划运行大规模实验，则需考虑 GPU 资源分配状况；NVIDIA CUDA Toolkit 应当匹配所选显卡驱动程序版本号。 5. **调试技巧分享** 当遇到难以解决的技术难题时，查阅官方文档或者社区论坛往往能找到答案。另外记得保存每次修改后的最佳权重文件以便回溯历史记录。 ```python import torch print(torch.__version__) if not torch.cuda.is_available(): raise Exception('CUDA is required to run this code.') else: device = 'cuda' if torch.cuda.device_count() > 0 else 'cpu' ``` --- ###
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