密集专题

52.1 %AP！AutoAssign：Anchor-free最强检测网络！密集目标检测的可微标签分配

点击关注上方“AI公园”，并“星标”公号技术硬文，第一时间送达！ AI公园 AutoAssign：以52.1%的AP成就最强Anchor-free目标检测网络！用于密集目标检测的可微标签分配，模型表现SOTA！优于所有现有的一级检测器，如ATSS、FreeAnchor和FCOS等网络，注：并没有成功收录到ECCV 2020。作者团队：旷视研究院 1 摘要在本文中，我们提出了一种具有完全d

vue2+echart 树状图节点密集，可滚动鼠标缩放，尺寸根据节点调整

vue2+echart 树状图节点密集，可滚动鼠标缩放，尺寸根据节点调整 <template><div ref="chart" style="width: 100%; height: 600px;"></div></template><script>import * as echarts from 'echarts';export default {mounted() {this.init

实现 ChatPDF RAG：密集向量检索（R）+上下文学习（AG）

实现 ChatPDF & RAG：密集向量检索（R）+上下文学习（AG） RAG 是啥？怎么优化 RAG？ RAG 是啥？ RAG 是检索增强生成的缩写，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。这种技术主要用于增强 LLM 的能力，使其能够生成更准确且符合上下文的答案，同时减少模型幻觉。 RAG通过将检索模型和生成模型结合起来，利用专有数据源的信息

论文阅读：基于改进 YOLOv5算法的密集动态目标检测方法

目录概要 Motivation 整体架构流程技术细节小结论文地址：基于改进YOLOv5算法的密集动态目标检测方法 - 中国知网 (cnki.net) 概要目的：提出一种基于 YOLOv5改进的检测算法，解决密集动态目标检测精度低及易漏检的问题。方法：在 YOLOv5的主干网络中使用 QARepNeXt结构提高深度学习模型训练速度；引入 S2-MLPv2注意力机制改

飞腾FT1500A-16 6U VPX高性能密集计算刀片

飞腾FT1500A-16 6U VPX高性能密集计算刀片一款高性能6U VPX单板显示计算机，产品遵循OpenVPX Vita65规范。采用目前主流的GPGPU架构，其板载一颗天津飞腾公司的FT1500A-4四核处理器，并搭配AMD?公司的高性能嵌入式显卡Radeon? E8860 GPU。E8860具备业内***的3D图形性能和***清多屏显示技术，支持2K/4K高清分辨率显示，同时可支

重建大师出现“密集匹配失败”的情况是什么原因？

答：一般出现密集匹配失败的情况，就是瓦块连接点过少，空瓦块边缘瓦块等原因导致。遇见这种情况，确定是边缘瓦块导致后，就可以不用管，不是模型主体，不影响成果。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址：https://daspatial.com/c

跑马拉松跑成骨坏死？！马拉松赛事密集，提前了解运动损伤很重要

跑步狂热者右脚疼痛未重视日积月累右脚终于“撑”不住了近日，徐大爷来院就诊说自己半年前右脚莫名出现酸痛，一直没当回事，结果1个月前跑完步疼痛加重，最近严重到影响日常走路，无奈只能找医生。在医生的详细检查和认真询问后，得知徐大爷是个跑步爱好者，经常跑马拉松，再结合影像报告诊断大爷为“右足舟骨坏死”，目前已进行手术治疗，术后几个月得好好休养，暂时告别跑步这项运动。

用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM

Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM 用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射 Tianchen Deng 邓天辰11Yaohui Chen 陈耀辉11Leyan Zhang 张乐妍11Jianfei Yang 杨健飞22Shenghai Yuan 圣海元22Danwei Wang 王丹伟22Weidong Chen 陈

CPU密集与IO密集的场景如何设置线程池参数？

在 CPU 密集型和 I/O 密集型场景下，合适的线程池参数设置可以提高系统的性能和资源利用率。下面是针对这两种场景的建议： CPU 密集型场景：核心线程数（Core Pool Size）：设置为 CPU 核心数量或者稍微多一些，以保证 CPU 能够充分利用。太多的核心线程数会导致线程切换开销增加，而太少会导致 CPU 无法充分利用。最大线程数（Maximum Pool Size）：

解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss

解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss Rep lossAttrRepGTRepBox 之前参加了df的钢筋检测比赛，比赛中的一个难点是密集遮挡问题，为了解决这个问题，参考了之前旷视针对人群检测中密集遮挡问题而提出的Reploss，这篇论文收录于cvpr2018。我把Reploss的思路拿过来用在钢筋检测中，效果还是不错的，在这里记录一下这篇论文。在目标

Echart饼状图标注太密集导致文字被遮盖的解决办法

数据过于密集显示标注信息会出现遮盖情况 minAngle属性加avoidLabelOverlap属性搭配使用，分析：minAngle属性为最小角度值，avoidLabelOverlap为是否启动标注压盖自动优化。 type: 'pie',minAngle: 5, 　　 //最小的扇区角度（0 ~ 360）avoidLabelOverlap: true, 或

【YOLOv5改进系列(5)】高效涨点----添加密集小目标检测NWD方法

文章目录 🚀🚀🚀前言一、1️⃣ 修改loss.py文件1.1 🎓 修改11.2 ✨ 修改21.3 ⭐️相关代码的解释二、2️⃣NWD实验2.1 🎓 实验一：基准模型2.2 ✨实验二：NWD权重设置0.52.3 ⭐️实验三：NWD权重设置1.02.4 🎯实验总结 👀🎉📜系列文章目录【论文精读】NWD:一种用于微小目标检测的归一化高斯Wass

主干网络篇 | YOLOv8改进之在主干网络中引入密集连接卷积网络DenseNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由Gao Huang等人提出。DenseNet的核心思想是通过密集连接（dense connection）来促进信息的流动和共享。在传统的卷积神经网络中，每个层的输入只来自于前一层的输出。而在DenseNet中，每个层的输入不仅来自于前一层的输出，还来自于之前所有层的输出。这种密

CPU密集的高效访问和数据安全

import asyncio import concurrent.futures import random # 全局变量，用于存储计算结果的列表 list1 = [] list2 = [] lock = asyncio.Lock() # 异步锁 # CPU计算密集型任务 async def cpu_intensive_task(): global list1, list2

C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测

目录效果模型信息项目代码下载 C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 密集行人检测效果模型信息 Inputs ------------------------- name：input tensor：Float[1, 3, 192, 320] ---------------------------------------------------

密集立体匹配20年论文整理

https://blog.csdn.net/xuyuhua1985/article/details/26283389 1994 Kanade T, Okutomi M. A stereo matching algorithm with an adaptive window: Theory and experiment[J]. TPAMI, 1994, 16(9): 920-932. 被

【三维重建】【SLAM】SplaTAM：基于3D高斯的密集RGB-D SLAM

题目：SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM 地址：spla-tam.github.io 机构：CMU（卡内基梅隆大学）、MIT（美国麻省理工）总结：SplaTAM，一个新的SLAM系统，利用3D Gaussian Splatting作为底层map表示，渲染和优化更快，明确的地图空间范围，和流线型的地图

前端 WebGIS 开发框架居然没有一个是国产的？有这么落后吗？有这么大的空白需要填补吗？还是内卷的不行，找外力？为国外创新势力当一辈子的装配工？码农是密集体力劳动群体？

最受欢迎的前端 WebGIS 开源库和后端开发框架居然没有一个是国产的？有这么落后吗？有这么大的空白需要填补吗？还是内卷的不行，找外力？失去话语权，也就这点认知，这点旧闻万维网的出现彻底改变了我们周围的一切，GIS 也不例外。WebGIS 是一种在网络平台上提供的高级地理信息系统。它在客户端-服务器架构上运行。近年来，开发人员和用户之间的 WebGIS 开发呈上升趋势。GIS 服

密集匹配SGM python

记录一下代码参考：https://github.com/bkj/sgm 论文： https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4359315 理论部分参考： https://www.cnblogs.com/wxxuan/p/13595014.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272

transbigdata 笔记：轨迹密集化/稀疏化轨迹平滑

1 密集化 transbigdata.traj_densify(data, col=['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat'], timegap=15) 轨迹致密化，保证至多每隔timegap秒都有一个轨迹点这边插补使用的是pandas的interpolate，method设置的是index 1.1 举例 transbigdata 笔记：官方文档示例3：车

助力智能密集人群检测计数，基于YOLOv8全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建通用场景下密集人群检测计数识别系统

在一些人流量比较大的场合，或者是一些特殊时刻、时段、节假日等特殊时期下，密切关注当前系统所承载的人流量是十分必要的，对于超出系统负荷容量的情况做到及时预警对于管理团队来说是保障人员安全的重要手段，本文的主要目的是想要基于通用的数据开发构建用于通用场景下的人群检测计数系统。首先看下实例效果：简单看下实例数据情况：训练数据配置文件如下所示： # Datasetpath:

水产冷链物流行业零下25℃库架一体海格里斯HEGERLS四向穿梭式冷藏冷库智能密集仓

随着国内外仓储物流整体规模和低温产品消费需求的稳步增长，冷链市场应用潜力不断释放。在传统“货架+叉车”的方式下，货物、人员及机械设备不断进出，容易造成温度波动，导致冷量流失。立体冷库则以更高密度、更具成本效益的方式，最大程度提高冷库空间利用率，大幅降低进出货对存储环境的影响。同时在冷库建设运营成本都居高不下的情况下，存储容量倍增具有极高的经济价值。河北沃克金属制品有限公司（以

YOLOv5改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (VFLoss，论文一比一复现)

一、本文介绍本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模

【CVPR2023】使用轻量 ToF 传感器的单目密集SLAM的多模态神经辐射场

目录导读本文贡献本文方法轻量级ToF传感器的感知原理多模态隐式场景表示时间滤波技术实验实验结果消融实验结论未来工作论文标题：Multi-Modal Neural Radiance Field for Monocular Dense SLAM with a Light-Weight ToF Sensor 论文链接：https://ope

无人机低空视角：针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术

无人机低空视角：针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术 DroneCrowdPaper简介数据集ECCV2020挑战DroneCrowd（完整版） DroneCrowd Paper 无人机在人群中的检测、跟踪和计数：基准研究。简介本文提出了一种时空多尺度注意力网络（STANet），用于解决由无人机捕捉的视频剪辑中的密集人群的密度图估计、定位和跟踪问题，涵盖了各种

清华商汤上海AICUHK提出Siamese Image Modeling，兼具linear probing和密集预测性能！...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『Siamese Image Modeling for Self-Supervised Vision Representation Learning』，由清华（黄高组）&商汤（代季峰组）&上海AI Lab&CUHK提出Siamese Image Modeling，兼具linear probing和密集预测性能！详细信息如下：论文链接：http: