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RSS订阅原创 小目标检测方法——基于距离相似度SimD的标签分配策略（附论文及源码）
小物体检测正成为计算机视觉中最具挑战性的任务之一，这是因为物体尺寸有限以及信息不足。标签分配策略是影响物体检测准确性的一个关键因素。尽管存在一些针对小物体有效的标签分配策略，但大多数策略侧重于降低对边界框的敏感度以增加正样本的数量，并且具有一些需要设置的固定超参数。然而，更多的正样本并不一定带来更好的检测结果；实际上，过多的正样本可能导致更多的假阳性。在本文中，我们介绍了一种简单而有效的策略，名为相似距离（SimD），用于评估边界框之间的相似度。
2024-10-31 14:19:40
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原创 中科大D-FINE开源，重新定义目标检测边界框回归任务（附论文及源码）
D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP)，远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手，成为实时目标检测领域新的领跑者。此外，D-FINE 将定位知识 (Localization Knowledge) 融入到模型输出，通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识，因而在不增加额外训练成本的前提下，实现了性能的进一步显著提升。可以看出，面对这些具有挑战性的场景，D-FINE 能够产生准确的定位结果。
2024-10-31 09:49:44
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原创 VS2017 vs c++ 调用python文件封装成.dll文件，供c#使用（亲测可用，欢迎留言！！）
看标题，咱就是说，c# 直接调用python 不就行了吗？不好意思，上述简单的咱没试出来……所以转来转去（哭唧唧）如果有后续试出来了再更新记录。起因在于做图像分析时，甲方爸爸嫌弃halcon的许可证贵，所以要从简，这不就用开源的opencv了吗。但是c# 的opencv 没咋试过(事实是没啥人用，维护人少)，工期紧，就看看python版的opencv能否被调用呗。话不多说，一步一步来吧，至少是实现了，错了勿喷接受指摘。
2023-12-08 17:34:16
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原创 Dataframe以及简单数据处理的操作合集（随手记版）
4.dataframe的第一列作为key值，第二列作为value值。8. 封装的接口，用于用户自己设定的比较符号，去筛选的数据的方法。5. df中可能会出现要去除list字段中的引号、空格等情况。7. df 需要筛选两个条件 或 语句。3.dataframe 转json。1. 普通的筛选数据。2. 两个df 拼接。
2023-10-26 13:24:41
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原创 Lossy Compression for Robust Unsupervised Time-Series Anomaly Detection 翻译（有PPT）自留学习
我们的实验表明，我们的 RDO 方案在实施过程中的熵瓶颈 我们的 RDO 方案有效地规整了使整个系统对训练过程中出现的异常值保持稳健。相比之下，我们的 RDO 方案则不会出现这种情况，而且 它的异常检测性能优于目前的技术水平 在多达 10%的异常数据下，我们的 RDO 方案在异常检测方面优于目前的技术水平。我们推测，有损模型性能的改善很可能是由信号信息的改进和噪声的相对较小增加所致，探索有损模型性能与源信号噪声比之间的关系将是未来工作的研究主题。节中，我们详细介绍了本文中使用的时间卷积神经网络自编码器（
2023-07-26 10:36:08
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原创 神经网络 AI torch 构造自己的数据集（包含标签或者不包含标签）
AI learning 用于学习train，验证val的图片目录结构形式如下：(一般为自己构造的图像数据的目录)这是一个简单的图像二分类问题，两个类别为正常（normal）或者异常（abnormal）。数据集分为：train 训练集，val 验证集，test 测试集。data------train -----abnormal ----001.jpg
2023-01-09 14:38:42
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有损压缩-Unsupervised Time-Series Anomaly Detection.pptx
2023-07-26
深度学习 神经网络 模型学习 手写数字分类
2023-03-03
傍晚过后 南京 监控视频角度 车辆道路视频数据 可用作目标检测
2019-01-18
空空如也
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