目标专题

3月份目标——刷完乙级真题

https://www.patest.cn/contests/pat-b-practisePAT (Basic Level) Practice （中文）标号标题通过提交通过率1001害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15)31858792260.41002写出这个数 (20)21702664840.331003我要通过！(20)11071447060.251004成绩排名 (20)159644

Failed to establish a new connection: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接

在进行参数化读取时发现一个问题：发现问题： requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='localhost', port=8081): Max retries exceeded with url: /jwshoplogin/user/update_information.do (Caused by NewConn

基于感知哈希算法的视觉目标跟踪

偶然看到这三篇博文[1][2][3]，提到图片检索网站TinEye和谷歌的相似图片搜索引擎的技术原理。以图搜图搜索引擎的使命是：你上传一张图片，然后他们尽全力帮你把互联网上所有与它相似的图片搜索出来。当然了，这只是他们认为的相似，所以有时候搜索结果也不一定对。事实上，以图搜图三大搜索引擎除了上面的老牌的TinEye和Google外，还有百度上线不算很久的新生儿：百度识图。之前听余凯老师的一个D

【目标检测】DAB-DETR

一、引言论文： DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR 作者： IDEA 代码： DAB-DETR 注意：该算法是对DETR的改进，在学习该算法前，建议掌握多头注意力、Sinusoidal位置编码、DETR等相关知识。特点：将Decoder中Query的角色解耦为图像内容和物体位置，明确了DETR收敛慢的原因在

YOLOv10目标检测算法的使用

目录一、环境安装 1、创建虚拟环境 2、安装依赖二、数据集准备 1、预训练权重 2、数据划分 3、建立数据集的yaml文件三、训练 1、终端运行指令 2、建立一个 python 文件运行四、验证 1、终端运行指令 2、建立一个 python 文件运行五、模型推理 1、单张图片推理 2、视频推理六、导出报告七、报错处理 1、提示数据集.yaml文

YOLOv9基础 | 实时目标检测新SOTA，手把手带你深度解析yolov9论文！

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv9是Chien-Yao Wang等人提出的YOLO系列的最新版本之一（截止到目前，YOLOv10已发布），于2024年2月21日发布。它是 YOLOv7的改进版本，两者均由Chien-Yao Wang及其同事开发。本节课就以YOLOv9论文为基础带大家深入解析YOLOv9算法。🌈 目录 🚀1.算法介绍 🚀2.论文解析

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式595张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪

虽然有许多用于目标跟踪的算法，包括较新的基于深度学习的算法，但对于这项任务，粒子滤波仍然是一个有趣的算法。所以在这篇文章中，我们将介绍视频中的目标跟踪：预测下一帧中物体的位置。在粒子滤波以及许多其他经典跟踪算法的情况下，我们根据估计的动态进行预测，然后使用一些测量值更新预测。我们从数学理论开始。粒子滤波是一种贝叶斯滤波方法，主要用于非线性、非高斯动态系统中的状态估计。它通过使用一组随机样本（称

python判断目标网页编码

第一种是使用requests模块下载网页后会得到一个response对象，通过response对象的apparent_encoding方法可以获得目标网页的编码： import requestsurl = 'http://news.ifeng.com/a/20180311/56636409_0.shtml'resp = requests.get(url)resp.apparent_enco

【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度（含matlab代码）

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相

AJAX实现不刷新页面点击按钮在目标位置加载目标内容

AJAX可以实现异步请求数据，即不刷新页面的情况下请求服务器，加载目标内容到页面。 AJAX 不是新的编程语言，而是一种使用现有标准的新方法。 AJAX 是与服务器交换数据并更新部分网页的艺术，在不重新加载整个页面的情况下 AJAX主要使用XMLHttpRequest对象来实现异步地与服务器交换数据，XMLHttpRequest 对象如果要用于 AJAX 的话，其 open() 方法

家庭成员目标管理系统设计

一、项目背景与目标随着现代社会对家庭教育的重视，家庭成员之间的目标设定与达成成为家庭和谐与进步的关键。本项目旨在设计一个家庭成员目标管理系统，通过系统化的方式帮助家庭成员设定、追踪和达成个人及家庭目标，从而提升家庭成员的成就感和家庭的整体幸福感。二、系统概述本系统将基于Web技术开发，具备以下主要特点： 1.用户友好性：界面简洁明了，操作便捷，适合不同年龄段的

基于深度学习的目标检测算法调研

文章目录 0 目标检测的任务概述1 基于深度学习的「目标检测」算法1.1 两刀流 R-CNN1.1.1 R-CNN / 20131.1.2 SPP Net / 20141.1.3 Fast R-CNN / 20151.1.4 Faster R-CNN / 20151.1.5 Mask R-CNN / 20171.1.6 二刀流小结 1.2 一刀流 YOLO1.2.1 YOLO / 20151

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式571张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

spring aop获取目标对象的方法对象（包括方法上的注解）

这两天在学习权限控制模块。以前看过传智播客黎活明老师的巴巴运动网视频教程，里面就讲到权限控制的解决方案，当时也只是看看视频，没有动手实践，虽说看过几遍，可是对于系统中的权限控制还是很迷茫，所以借着这次机会动手实践一下。黎活明老师的巴巴运动网使用的框架是struts + spring + jpa,大致思路是使用自定义注解，在需要权限控制的方法前使用注解定义方法所需的权限，然后使用AOP拦

基于卷积神经网络的目标检测

卷积神经网络基础知识 1.什么是filter 通常一个6x6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中称之为filter,对６x6的图像进行卷积运算。 2.什么是padding 假设输出图像大小为nn与过滤器大小为ff，输出图像大小则为(n−f+1)∗(n−f+1)(n−f+1)∗(n−f+1)(n-f+1)(n-f+1)。这样做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像

目标跟踪算法（bytetrack)-tensorrt部署教程

一、本机安装python环境 conda create -n bytetrace_env python=3.8activate bytetrace_envconda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c 检测GPU是否可用，不可用不行 import torchprint(torch.cuda.is_available())

YOLOv8目标跟踪model.track的封装

YOLOv8目标跟踪model.track的封装 flyfish 在使用目标跟踪时，调用model.track整个步骤就完成，track封装了内部运行的步骤。这里主要说回调部分。使用model.track import cv2from ultralytics import YOLOfrom collections import defaultdictimport numpy as n

给定一个正数包含的数组,和目标数aim,求是否可以任意选择多个数组成aim

/*** 给定一个正数包含的数组,和目标数aim,求是否可以任意选择多个数组成aim？* @author superman**/public class Main {/*** 主函数调用进行优化* @param arr* @param aim* @return*/public static boolean isGet(int[]arr,int aim) {if(arr==null||arr.le

多目标跟踪距离的可视化（有动图）

多目标跟踪距离的可视化（有动图） flyfish 马氏距离的计算涉及到协方差矩阵的逆，而协方差矩阵的特征值和特征向量决定了数据分布的形状。椭圆的中心是数据的均值向量，椭圆的形状和方向由协方差矩阵的特征向量和特征值决定。椭圆的长轴和短轴长度与马氏距离的值相关联，较大的马氏距离对应于较大的椭圆。马氏距离马氏距离是一种度量，表示一个点到数据集中心（平均值）的距离，同时考虑了数据集的形状和

ECCV2020双料冠军团队，带你7日攻克目标检测

计算机视觉最火方向是什么？当然是目标检测啦！目标检测，是计算机视觉领域的核心问题之一，近两年全球顶会的相关论文达上百篇，受到越来越多的人关注。无论是做人脸识别、自动驾驶、文字检测、人机交互，都离不开目标检测这一大基石。随着精准度的逐年提升，目标检测技术的落地愈发成熟，已被广泛应用于工业、交通、遥感、医疗、娱乐等各个领域！百度作为「中国AI头雁」在目标检测算法研究、产业实践

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

SAR动目标检测系列：【4】动目标二维速度估计

在三大类杂波抑制技术(ATI、DPCA和STAP)中，STAP技术利用杂波与动目标在二维空时谱的差异，以信噪比最优为准则，对地杂波抑制的同时有效保留动目标后向散射能量，有效提高运动目标的检测概率和动目标信号输出信杂比，提供理想的动目标检测效果。在检测出动目标之后，接下来的任务是对剩余杂波和噪声中的动目标精确地估计参数。动目标精确参数估计一般是在方位信号中完成的，对图

目标检测——轮胎纹理图像识别技术：从数据到应用全解析

引言亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。一、背景汽车工业蓬勃发展之际，轮胎，这一汽车行驶的关键部件，其安全性愈发备受瞩目。轮胎的裂纹与氧化现象，不单影响使用寿命，更可能给驾驶安全带来严重威胁。故而，研发一种能迅速、精准识别轮胎裂纹和

leaflet，canvas渲染目标，可加载大批量数据

基于Leaflet-CanvasMarker: 在Canvas上绘制Marker,而不是每个marker插件一个dom节点,极大地提高了渲染效率。主要代码参考自 https://github.com/eJuke/Leaflet.Canvas-Markers，不过此插件有些Bug，github国内不方便，作者也不维护了，所以在gitee上新建一个仓库进行维护。https://gitee.com/pa