助力打造清洁环境,基于YOLOv4开发构建公共场景下垃圾堆放垃圾桶溢出检测识别系统
助力打造清洁环境,基于YOLOv4开发构建公共场景下垃圾堆放垃圾桶溢出检测识别系统
YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们全面分析了YOLO的演变,研究了从原始YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和带有Transformer的YOLO的每次迭代的创新和贡献。我们首先描述了标准指标和...
实验采用DET曲线评测法对模型性能进行测试,实验结果显示,调整后的权重计算可在一定程度上提高新模型的性能,与向量空间模型相比,在相同阈值下新模型的漏报率与误报率有所降低。 相关下载链接://download.csdn...
一个重要的前提:灌电流和拉电流是针对端口而言的。 名词解释——灌:注入、填充,由外向内、由虚而实。渴了,来一大杯鲜榨橙汁,一饮而尽,饱了,这叫“灌”。 灌电流(sink current) : 对一个端口而言,如果电流...
关键点提取,属于模式识别人体姿态估计的下游任务:行为识别(比如:拥抱。。下游任务:CG和动画,这个是最常见的应用下游任务:人机交互(手势识别,依据收拾做出不同的响应,比如:HoloLens会对五指手势(3D)做出...
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 在微观世界里,由于自然界中各种运动与变化的规律性、不确定性以及不可预测性等特性,导致人类认识和预测自然界的许多现象都存在着难以克服的困难。而在宏观层面上,由于全球...
【目标检测】基于yolov5的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
为了寻找尺度空间的极值点,每个像素点要和其图像域(同一尺度空间)和尺度域(相邻的尺度空间)的所有相邻点进行比较,当其大于(或者小于)所有相邻点时,该点就是极值点。如下图所示,中间的检测点要和其所在图像...
【目标检测】基于yolov5的红细胞检测和计数(附代码和数据集,Ubuntu系统)
1956年,艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”,作为计算机科学的里程碑事件。“图灵测试”要求参加者要通过一个测试,让机器模仿人的语言表达能力、思维速度和决策准确率。在这项测试中,图灵给出的答案基本都是正确...
Newton方法是Newton型方法的基础.本文主要讨论基本Newton方法、阻尼Newton方法及修正Newton方法的构造与性质.这类方法适宜于解决中小型最优化问题.
摘要 我们将基于锚的区域建议网络(RPN)应用于端到端关键字发现(KWS)。 RPN已被广泛用于图像和视频处理中的目标检测。在这里,它用于联合建模关键字分类和本地化。该方法提出了多个锚点作为话语中关键词的粗略...
在跑faster r-cnn(tensorflow)需要用到precision-recall的曲线,所以自己写了相关代码,如果有不对的地方望指出。生成prec-rec曲线是在pascal_voc.py添加代码就可以,很简单。代码如下所示:# -------------------...
无监督学习之深度学习生成模型
OTB的标准: 平均像素误差APE(Average Pixel Error),平均像素误差就是根据预测目标中心位置与真实位置的像素距离作为误差值,最终结果取平均。 平均重叠率EAO(Average Overlap Rate),每帧的预测的区域与真实...
实验采用TDT4测试集合和DET曲线进行评测,通过反复实验获得了误报检测因子δ的阈值,与基于信念网络的动态话题追踪模型相比,使用误报检测后模型的最优(Cdet)norm降低了5.032%。 相关下载链接://download.csdn...
在前文【opencv dnn模块 示例(16) 目标检测 object_detection 之 yolov4】介绍的yolo v4后的2个月,Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本,其性能与YOLO V4不相伯仲。 Yolo v5 实际和 Yolo v4 并无继承关系,都...
Markdown中使用 LaTeX 编辑数学公式
基于yolov5的道路坑洼检测(附代码和数据集)
【声纹识别】attention在声纹识别中的应用Paper1:Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker EmbeddingAbstractIntroduction功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何...
【目标检测】基于yolov5的水下垃圾检测(附代码和数据集)
DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS摘要:数据:时序信号的时序建模: 摘要: 在本章中,我们将讨论各种深度学习架构在自动捕获检测中的应用,研究的体系结构包括多层感知器(MLPs)、卷积神经...
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函数、符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} ... \hat{\alpha}
基于yolov5的布匹表面缺陷检测(附代码和数据集)