检测器专题
FCOS：全卷积一阶段Anchor Free物体检测器，多种视觉任务的统一框架
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读 这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。 摘要 这是一篇one stage的anchor free的目标检测的文章，而且是个全卷积的结构。提出了一个非常简单和灵活的物体检测的框架，效果也非常的好。 1. 介绍
多目标跟踪中检测器和跟踪器如何协同工作的
多目标跟踪中检测器和跟踪器如何协同工作的 flyfish 主要是两者 接口间的交互 假设 原始图像尺寸：1920（宽）x 1080（高） 模型输入尺寸：640（宽）x 640（高） 检测器处理流程 读取原始图像 ： 检测器首先读取一张原始图像，大小是1920x1080。 预处理 ： 检测器将原始图像调整大小，使其适合模型的输入尺寸640x640。 为了保持图像的比例不变，检测器会根
fastsam-pytorch基于YOLACT方法的实例分割分支的目标检测器模型
FastSAM 论文 Fast Segment Anything 模型结构 以yolov8-seg的instance segmentation为基础，检测时集成instance segmentation分支,主要分为两步全实例分割(all instance Segmentation)和基于prompt的mask输出(Prompt-guided Selection)，仅使用了2%的SA-1B
YOLOX: 无锚点机制 + 解耦头部设计 + 动态标签分配策略的高性能目标检测器 + Apache-2.0 开源可商用
YOLOX: 无锚点机制 + 解耦头部设计 + 动态标签分配策略的高性能目标检测器 + Apache-2.0 开源可商用 1. Decoupled Head 解耦头部的使用2. 强化数据增强策略3. 采用无锚点检测机制4. 多正样本策略5. SimOTA标签分配策略6. CSPDarkNet 网络结构DarkNet53 的深度特征提取能力DarkNet53 类比：图书馆系统 CSPNet 的
YOLOv10涨点改进｜引入BoTNet结构与CA注意力机制，打造高效轻量级检测器
📚 专栏地址：《YOLOv10算法改进实战》 👉 独家改进，对现有YOLOv10进行二次创新，提升检测精度，适合科研创新度十足，强烈推荐 🌟 统一使用 YOLOv10 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 💥 本博客包含大量的改进方式，降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数
在Matlab下训练级联目标检测器
在Matlab下，vision.CascadeObjectDetector可以用来进行目标检测，Matlab系统中自带了一些已经训练好的分类器用于目标检测，目前比较成熟的检测器有人脸检测，鼻子检测，人眼检测和上半身检测。但是仅仅是这些检测器是不能应用于其它领域的。还好，Matlab提供了trainCascadeObjectDetector函数，可根据自已的需求重新训练一个检测器，用于目标检测。基本
spring-boot自定义健康检测器
1、spring-boot-starter-actuator 2、 @Component public class RabbitMqHealthIndicator implements HealthIndicator{ @Override public Health health() { return Health.down().withDetail("Erro
自然语言处理（NLP）—— 语言检测器
1. 文章概述 1.1 目的 在本篇文章中，我们将构建一个语言检测器，这是一个能够识别文本语言的简单分类器。这是一个能够识别文本是用哪种语言写的程序。想象一下，你给这个程序一段文字，它就能告诉你这是英语、法语还是其他语言。 1.2 方法 遵循频率主义者的方法，我们从零开始，几乎不假设任何关于语言的先验知识，甚至不假设单词或标记的存在。我们仅考虑构成文本的符
OpenAI 发布 AI 生成图片检测器；特斯拉计划在中国测试自动驾驶出租车丨 RTE 开发者日报 Vol.200
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑：@CY，@JLT，@鲍勃 01 有话题的
光检测器——光纤通信学习笔记七
光检测器 光检测器的基本介绍 作用：把接受到的光信号转换成电信号 光接收器的灵敏度、光源的发光功率和光纤的损耗三者决定了光纤通信的传输距离； 光电二极管 光电转换的基本原理 之前提到，PN结由于内部载流子的扩散运动形成了内部电场，导致能带倾斜进而在PN结交界处形成了耗尽层。 当入射光作用到PN结时，发生了受激吸收。在耗尽层，由于内部电场的作用，电子向N区漂流，空穴想P区漂流，形成
【IC设计】序列生成器、检测器
目录 理论解读1. 序列生成器应用分类 2. 序列检测器应用分类 设计实战序列生成器移位寄存器生成序列（带输入值）状态机生成序列(3段式)最少触发器实现序列生成：计数器+组合逻辑(线性反馈移位寄存器)移位寄存器+组合逻辑伪随机码发生器 理论解读 1. 序列生成器 序列生成器在芯片设计和FPGA设计中具有广泛的应用，通过产生各种不同类型的序列，用于测试、验证、通信、加密
OpenCV 如何实现边缘检测器
返回:OpenCV系列文章目录（持续更新中......） 上一篇：OpenCV如何实现拉普拉斯算子的离散模拟 下一篇 :OpenCV系列文章目录（持续更新中......） 目标 在本教程中，您将学习如何： 使用 OpenCV 函数 cv::Canny 实现 Canny 边缘检测器。 理论 Canny Edge探测器[48]由John F. Canny于1986年开发。Cann
氦放电离子化检测器（PDHID）可实现痕量气体分析 市场发展空间大
氦放电离子化检测器（PDHID）可实现痕量气体分析 市场发展空间大 氦放电离子化检测器，也称为氦离子化检测器，通常采用脉冲放电模式，因此也称为脉冲放电氦离子化检测器，英文简称PDHID，是一种高灵敏度检测器，可对气体成分及含量进行分析，主要应用在气相色谱仪中。 氦放电离子化检测器的工作原理是，利用氦气脉冲放电作为电离源，将被检测样品电离产生电子，通过收集电子进行分析实现气体成分与含量检
计算机视觉 | 基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法
Hi，大家好，我是半亩花海。本项目实现了基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法，能够将两张部分重叠的图像拼接成一张无缝连接的全景图像。 文章目录 一、随机抽样一致算法二、功能实现三、代码解析四、效果展示五、完整代码 一、随机抽样一致算法 我们可以通过求取上一张中的特征点匹配的方法，将多个图片拼接在一起。简单来说就是将这张图片做一个变换到另外一个图片上面去，中间
RT-DETR使用教程（超越YOLO的实时目标检测器）
专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！ 一、RT-DETR介绍 RT-DETR是一种基于Transformer检测架构的实施目标检测器，其性能在发布时超越当时最强的YOLOv8检测器。与基于CNN架构的YOLO主要不同是检测头部分，RT-DETR检测头中使用了Deformable Transformer Decoder，而YOL
【数字IC/FPGA】手撕代码：模3检测器(判断输入序列能否被3整除)
今天我们来手撕一个常见的笔试题，使用的方法是三段式Moore状态机。 题目描述： 输入端口是串行的1bit数据，每个时钟周期进来一位新数据后，实时检查当前序列是否能整除3，若能则输出1，否则输出0。 例如，在4个时钟周期依次输入的数据为1、1、0、1。则有： T1：数据序列为1（10进制的1），不能为3整除，所以输出flag = 0; T2：数据序列为11（10进制的3），能为
【深度学习】YOLO检测器的发展历程
YOLO检测器的发展历程 YOLO（You Only Look Once）检测器是一种流行的实时对象检测系统，以其速度和准确性而闻名。自2016年首次推出以来，YOLO已经成为计算机视觉领域的一个重要里程碑。在本博客中，我们将探讨YOLO检测器的发展历程，从其最初的版本到最新的进步。 YOLOv1 - 单次检测的诞生 2016年，Joseph Redmon等人发布了YOLOv1，这是第一个将
Keras-Yolo训练自己的手检测器
Keras-yolo 源码 本文采用了Github上用的比较广的keras-python库。代码很简洁易懂，容易实现。在此十分感谢这位大大的分享。 Github: https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 下载： git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 收集数据并制作成数据集 在本篇博
计算机视觉研究院 | EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现
本文来源公众号“计算机视觉研究院”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。 原文链接：EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现 代码地址：https://github.com/LSH9832/edgeyolo 今天分享的研究者提出了一种基于最先进的YOLO框架的高效、低复杂度和无锚的目标检测器，该检测器可以在边缘计算平台上实时实现。 01 概述 研究者开发了
《YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector》为什么要重塑人脸检测器论文阅读
正好周末的时间天气也不错出去走走精神不错，回来读一篇论文这个论文之前查资料的时候看到的但是没有完整看下，今天正好花点时间整体看一下，下面是我自己阅读过程中使用翻译软件结合自己理解的阅读记录，感兴趣的话可以看下，当然也可以自行阅读原论文即可。 原论文《YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector》在这里，如下所示： 另外今天突然发现百度翻译打开后升级了
基于Dragonboard 410c的燃气烟雾检测器（五）
经过一段时间的努力终于将燃气烟雾检测器做完了，现在简单描述一下其工作原理和操作过程。 首先燃气烟雾检测器肯定是放到容易发生有毒可燃气体泄漏和容易发生火灾的地方，这里我们就用一个打火机来模拟气体泄漏。 这个装置是通过app控制的，当打开app后，我们要进行一下复位打开设备，此时会看到温湿度传感器检测到的数据，当温度过高或者比较干燥时会温馨提示注意防火。
基于Dragonboard 410c的燃气烟雾检测器（四）
前面已经简单的将燃气烟雾检测模块MQ-2和温湿度检测模块dht11的底层驱动实现了，下面再加一个简单的红灯的驱动，用于报警： #include <linux/module.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/init.h> #include <linux/slab.h> #include <linux/interrupt.h>
基于Dragonboard 410c的燃气烟雾检测器（三）
燃气烟雾检测模块MQ-2在上篇博客中已经写好了，接下来是温湿度检测模块dht11了，模块信息在前面已经介绍过了，这里就不再赘述了，直接看程序： #include <linux/kernel.h> #include <linux/module.h> #include <linux/workqueue.h> #include <linux/slab.h> #include <linux/
基于Dragonboard 410c的燃气烟雾检测器（二）
前面已经将做一个燃气烟雾检测器需要用的主要模块介绍了一下，准备好这些模块后，就是硬件连接了，先说一下MQ-2这个模块，它有AO（模拟信号）输出和DO（TTL信号）输出，这里我是接的DO，接下来就是软件上如何去实现了，下面来看一下具体过程： 首先来看一下燃气烟雾检测模块MQ-2的底层驱动程序： #include <linux/module.h> #include <linux/kern
基于Dragonboard 410c的燃气烟雾检测器（一）
火是大家再熟悉不过的东西了，它可以在寒冷时给你温暖，在黑暗中给你光明，在饥饿时有热腾腾的食物，让人类摆脱了茹毛饮血的生活，火的作用和好处也是数不胜数，但是凡事都有两面性，一旦发生火灾，后果不堪设想，所以，最近想到用410c做一个简单的燃气烟雾检测器，让我们一起来了解一下吧。 其主要功能和模块如下： （１）燃气烟雾检测模块MQ-2 首先说一下为什么选用这个模块，因为大部分家庭都至