detect专题

Memorizing Normality to Detect Anomaly ——记忆正常以检测异常

Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection 记忆正常检测异常：记忆增强型深度自动编码器无监督异常检测中国人挂了一堆外国人 Abstract 深度自动编码器在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，

Can't Add Hdfs and Reported Cannot Find CDH's bigtop-detect-javahome

初次尝试，在CDH的使用中，遇到各种错误。让人无助的是，这些错误不好找解决方法。我在启动CDH中的HDFS服务的时候，遇到这个错误： Can't Add Hdfs and Reported Cannot Find CDH's bigtop-detect-javahome 说找不到bigtop-detect-javahome文件，这个文件我在CDH部署的目录下找到的，而且我就是用它部署的呀

YOLOv5改进 | Head | 将yolov5的检测头替换为ASFF_Detect

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 在目标检测中，为了解决尺度变化的问题，通常采用金字塔特征表示。然而，对于基于特征金字塔的单次检测器来说，不同特征尺度之间的不一致性是一个主要限制。为此，研究人员提出了一种新颖的、基于数据的策略，用于金字塔特征融合，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了一种方法，用以在空间上过滤冲突信息，从而抑制不一致性，提高了特征的尺度不变性，

LeetCode-520. Detect Capital

问题： Given a word, you need to judge whether the usage of capitals in it is right or not. We define the usage of capitals in a word to be right when one of the following cases holds: All letters in

解决Cannot detect Web Project version

创建maven web工程，报如下错误： Cannot detect Web Project version. Please specify version of Web Project through <version> configuration property of war plugin. E.g.: <plugin> <artifactId>maven-war-plugin</arti

Detect AI Generated(Kaggle竞赛)

LLM - 检测 AI 生成的文本确定哪篇文章是由大型语言模型撰写的数据集说明竞赛数据集包括大约 10,000 篇论文，其中一些由学生撰写，一些由各种大型语言模型（LLM）生成。比赛的目的是确定论文是否由法学硕士生成。所有的文章都是根据七个论文提示之一写的。在每个提示中，学生被指示阅读一个或多个源文本，然后写一个回答。在生成论文时，这些信息可能已作为 LLM 的输入提供，也可能没有提

NDK编译错误Unknown Application ABI，Unable to detect application ABI’s

出现这个错误，有2个可能：第一个就是，eclipse的NDK目录没有指向，NDK的文件夹。第二就是，NDK_MODULE_PATH目录没有正确设置。首先这是一个环境变量，NDK编译的时候去搜索这个值。 * Due to GNU Make limitations, NDK_MODULE_PATH must not contain any space.The NDK will co

【YOLOV5 入门】——detect.py简单解析模型检测基于torch.hub的检测方法

声明：笔记是毕设时根据B站博主视频学习时自己编写，请勿随意转载！一、打开detect.py（文件解析）打开上节桌面创建的yolov5-7.0文件夹里的detect.py文件（up主使用的是VScode，我这里使用pycharm） YOLOv5中的detect.py文件是用于执行目标检测任务的主要脚本文件。一般来说，detect.py文件包含以下几个主要部分（代码只截取部分）：导

C# Onnx Yolov9 Detect 物体检测

目录介绍效果项目模型信息代码下载 C# Onnx Yolov9 Detect 物体检测介绍 yolov9 github地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9 Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Program

Linux 软raid auto-detect

一、初探 Boot time assembly of RAID arrays---------------------------------Tools that manage md devices can be found athttp://www.kernel.org/pub/linux/utils/raid/You can boot with your md device with th

uniapp 项目浏览器chrome使用vue devtool 识别不了 in not detect

问题 uniapp的项目，vue2， chrome 分析添加了运行时，指定模板h5.html 指定的h5.html重置了运行根目录，导致了vue dev tool在运行时，chrome上识别不了。解决：方法1：只能调试的时候,不加satic/, 等需要打包的时候再把static/目录回来 <script>console.log('|--washing li

YOLOv5 项目：推理代码（detect）

1、前言本章将介绍yolov5项目的推理函数，关于yolov5的下载和配置环境，参考上一篇文章： YOLOv5 项目：环境配置-CSDN博客 pycharm 中打开的推理模块如红框中所示 pycharm将conda新建的虚拟环境导入，参考：pycharm 配置 conda 新环境 2、推理一下看看大部分运行代码都是在pycharm里面运行，但其实更多的在命令行里直接

[异常检测]Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised

源码地址：https://github.com/donggong1/memae-anomaly-detection 问题提出 ''It has been observed that sometimes the autoencoder “generalizes” so well that it can also reconstruct anomalies well, leading to the

反光衣检测 Reflective clothing detect 深度学习算法自建数据集训练模型

最近项目中有一个需求，需要检测工地上不穿反光衣，进行抓拍预警，识别率可达99.5%以上。学习目标： 1.爬虫反光衣数据集，手动标注。 2.训练：使用YOLOV5训练出检测反光衣模型。 3.测试：输出检测出反光衣位置，和置信度概率。结果如下：找了网上图片进行测试，识别率可达99%以上。csdn放不了视频，我这里先放几个识别结果图片，后面我上传一下视频效果。

YOLO v5项目实战 P5 解决运行detect文件时设置了--view-img但是显示不出来的问题

up主讲的实时显示目标检测后的图片的两种方法：（1）在下面的Terminal中输入下列命令： python detect.py --view-img （2）点击进入右上方的detect的Edit Configurations 然后在这个参数这里输入 --view img 点击apply-->OK 最后运行此文件即可。遇到的问题：图片显示不出来。（前提：自己安装的P

Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detect

CVPR2019 很简单的一篇文章，不是在网络结构设计或者loss上做改进，而是提出一种简单的学习策略。它基于curriculum learning 的思想：如果我们先学习简单的任务，再学习复杂的任务，我们会取得更好的效果。以YOLO为例：在YOLO的网络中加入这样的辅助激发层(AE）。它根据ground truth的位置，在原有特征图上激发对应位置（实质也是attenti

YOLOv8融合改进更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f-EMSC和C2f-EMSCP模块

一、Detect_DyHead检测头和C2f-EMSC，C2f-EMSCP模块详细介绍和代码在往期的博客里： Detect_DyHead：（YOLOv8改进检测头Detect为Detect_Dyhead-CSDN博客） C2f-EMSC和C2f-EMSCP：（YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP-CSDN博客）二、算法实现 1、将检测头和C

YoloV7使用detect.py检测，结果图片不显示框

detect.py里画框部分默认是屏蔽的，需要自己打开。下图红框里屏蔽部分打开后，就显示框了。

php----mb_detect_encoding函数判断编码格式和iconv函数转换编码格式

mb_detect_encoding函数判断编码格式和iconv函数转换编码格式 public static function strToGBK($strText) { $encode = mb_detect_encoding($strText, array('UTF-8','GB2312','GBK')); if($encode == "UTF

LeetCode 520. Detect Capital

题目： Given a word, you need to judge whether the usage of capitals in it is right or not. We define the usage of capitals in a word to be right when one of the following cases holds: All letters in

【Tessent】Scan and ATPG 【ch2 Scan and ATPG Basics】(4) Multiple Detect(n-detect)

Multiple Detect 1. Multiple DetectBridge Coverage Estiamte 2. Embedded Multiple Detect3. set_multiple_detection命令3.1 Usage3.2 Description3.3 Arguments3.4 Examples 1. Multiple Detect 多重检测（n-d

R语言【stringr】——str_detect 检测是否存在字符串的匹配项

Package stringr version 1.5.1 str_detect(string, pattern, negate = FALSE) 参数【string】：输入向量。既可以是字符向量，也可以是强制作为一个字符向量。参数【pattern】：要寻找的模式。默认解释为正则表达式，如 vignette("regular-expressions") 所述。参数【negat

Yolov5 Detect 的前向传播过程

目录模型的搭建过程数据的导入过程数据的前向推理过程 Detect中的处理过程网络结构模型的搭建过程其实都在训练好的pt文件中加载进来的。所以推理时没有搭建整个网络的类实例对象过程,但是相应的模块的类的定义都在common.py文件中定义的，包括各个模块的结构，前向传播过程。。pt文件中还包含了数据应有的类别标签信息 model = DetectMultiB

Yolov5 Detect 的前向传播过程

目录模型的搭建过程数据的导入过程数据的前向推理过程 Detect中的处理过程网络结构模型的搭建过程其实都在训练好的pt文件中加载进来的。所以推理时没有搭建整个网络的类实例对象过程,但是相应的模块的类的定义都在common.py文件中定义的，包括各个模块的结构，前向传播过程。。pt文件中还包含了数据应有的类别标签信息 model = DetectMultiB

R语言【stringr】——str_detect 检测是否存在字符串的匹配项

Package stringr version 1.5.1 str_detect(string, pattern, negate = FALSE) 参数【string】：输入向量。既可以是字符向量，也可以是强制作为一个字符向量。参数【pattern】：要寻找的模式。默认解释为正则表达式，如 vignette("regular-expressions") 所述。参数【negat

区分类型type与编码chardet.detect(),以及中文字符的编码统一处理原理

**总结1：只有字符类型即str类型的才有编码，整数及其他没有编码，检测编码会报错总结2：编码：自动编码规则—根据编译环境自动为字符编码，通常，英文字母或数字会编码成ascii,中文会编码成utf-8；总结3：解码，对于数字和英文字母解码，decode用ascii和utf8解码均能成功，解码成ascii;对于中文字符的解码，decode只能用utf-8解码，ascii解码会报错，中文字符解码