[链接]开方检验原理

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基于边缘检测的车道检测算法matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
06-03 213
随着自动驾驶技术的不断发展，车道检测技术也变得越来越重要。车道检测是自动驾驶中的一个基础技术，主要用于识别道路上的车道线，为自动驾驶提供导航信息。在车道检测中，基于边缘检测的算法是一种常用的方法，它可以通过检测道路边缘来确定车道线的位置。本文将详细介绍基于边缘检测的车道检测算法。首先，我们将介绍边缘检测的基本原理和常用的边缘检测算法。接着，我们将介绍车道检测的具体流程和基于边缘检测的车道检测算法的实现细节。最后，我们将讨论该算法的优缺点和未来发展方向。二、边缘检测。
文末含资料链接和视频讲解！YOLOv5性能天花板再被捅破：融合二阶通道注意力SOCA，实现小目标与复杂背景下的检测精度新飞跃
FJN110的博客
07-01 69
本文介绍了二阶注意力机制（SOCA）在YOLOv5目标检测模型中的应用方案。SOCA通过计算特征通道间的二阶统计信息（协方差）来建立更丰富的特征关联性，相比传统的一阶注意力机制（如SENet）具有更强的判别能力。文章提出两种集成方案：一是在Backbone末端全局添加SOCA模块，适用于全局语义特征优化；二是在每个C3模块后分层添加SOCA，实现更细粒度的特征增强。两种方案均通过修改模型代码、配置文件等步骤实现，并分析了各自的优势与适用场景，为提升YOLOv5在复杂场景下的检测性能提供了有效思路。
【yolov8系列】yolov8的目标检测、实例分割、关节点估计的原理解析
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对前两者进行解析可得到，有效的gridceil预测出了目标的类别 和 目标的box，此时可以很容易获取该gridceil中的目标的mask_coef，维度为32，刚好与Proto输出的channel维度32相一致。不同mask为网络学习到不同的掩码信息，值得注意的是单张mask并不意味着mask中只有一个目标的mask。2 仅保留该gridceil检测出的box内的mask，然后再对mask框内的mask的每个像素进行阈值过滤（工程中阈值设为0.5），即得到该目标的最终的mask。
详解Transformer模型及相关的数学原理
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声明：本文参考了许多相关资料，视频，博客，结合《Attention is All You Need》这篇文章的每一个细节，从一个初学者的角度出发详细解读Transformer模型，无代码。原文链接及参考资料放在文末，若有错误或不当之处请多多包涵，如有侵权请联系我删除。Transformer模型是谷歌在2017年提出的继卷积神经网络（CNN）模型之后新一代网络架构，最初用于自然语言处理（NLP），如今在计算机视觉领域的很多下游任务（如图像分类，目标检测，图像分割等）及其他领域也有很出色的表现，因此，理解了最基
卡尔曼滤波原理及matlab仿真
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【LINUX网络】TCP原理
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网卡组成工作原理
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1.认识网卡，我们上网必备组件之一。    网卡工作在osi的最后两层，物理层和数据链路层，物理层定义了数据传送与接收所需要的电与光信号、线路状态、时钟基准、数据编码和电路等，并向数据链路层设备提供标准接口。物理层的芯片称之为PHY。数据链路层则提供寻址机构、数据帧的构建、数据差错检查、传送控制、向网络层提供标准的数据接口等功能。以太网卡中数据链路层的芯片称之为MAC控制器。很多网卡的这两个部分是...
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01-12 1444
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目标检测学习--YoLov1
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06-21 2372
论文地址：《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》官方代码地址：GitHub链接地址 目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。对于一张图片有多个目标的目标检测任务主要有以下难点：(1). deformable parts models (DPM)利用滑
在envi做随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）
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一句话介绍随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。Bagging结构BaggingBagging也叫自举汇聚法（bootstrap aggregating），是一种...
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AI工具包（AI在线工具）
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AI-PPT 一键生成 PPT：用户输入主题关键词，AI-PPT 可快速生成完整 PPT，涵盖标题、正文、段落结构等，还支持对话式生成，用户可在 AI 交互窗口边查看边修改。 文档导入转 PPT：支持导入 Word、Excel、PDF 等多种格式文档，自动解析文档结构，将其转换为结构清晰、排版规范的 PPT，有保持原文和智能优化两种模式。 AI-PPT 对话 实时问答：用户上传 PPT 或 PPTX 文件后，可针对演示内容进行提问，AI 实时提供解答，帮助用户快速理解内容。 多角度内容分析：对 PPT 内容进行多角度分析，提供全面视野，帮助用户更好地把握内容结构和重点。 多语言对话支持：支持多语言对话，打破语言障碍，方便不同语言背景的用户使用。 AI - 绘图 文生图：用户输入文字描述，即可生成符合语义的不同风格图像，如油画、水彩、中国画等，支持中英文双语输入。 图生图：用户上传图片并输入描述，AI - 绘图能够根据参考图和描述生成新的风格化图像，适用于需要特定风格或元素的创作需求。 图像编辑：提供如 AI 超清、AI 扩图、AI 无痕消除等功能，用户可以上传图片进行细节修改和优化，提升图片质量。 AI - 文稿 文案生成：能够根据用户需求生成多种类型的文章，如市场营销文案、技术文档、内部沟通内容等，提升文案质量和创作效率。 文章润色：对已有文章进行改善和优化，包括语言表达、逻辑连贯性、内容流畅度等方面，使文章更符合用户期望和风格。 文章续写：AI 技术理解文本语境，为用户提供新的想法、补充资料或更深层次的见解，帮助用户丰富文档内容。 AI - 医生 智能健康咨询：包括症状自查，用户输入不适症状，AI 结合病史等信息提供疾病可能性分析与初步建议；用药指导，支持查询药品适应症、禁忌症等，并预警潜在冲突；中医辨证，提供体质辨识与调理建议。 医学报告解读：用户上传体检报告
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