文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根
原创
2022-01-13 11:20:08
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疲劳检测
原创
2022-07-01 17:06:28
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目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
CenterNet论文的名称为：Objects as Points[1]，即将“物体”视为“点”。一语道破了这个模型的核心方法，即通过模型输出的特征图上某一点的信息，直接推断此位置某相关物体的信息（i.e. 检测框信息）。原文给出了CenterNet很多应用，如3D目标检测、人体姿势检测等，由于方法大同小异，本文只给出2D目标检测的方式方法。本文主要分为六个部分：什么是目标检测、什么是Anchor
1.研究背景 在绝大多数目标检测网络中，如下图Fig1特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）是一个不可缺少的部分，FPN网络主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题的不足。FPN主要有以下两个作用：1）多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度；2）使用分治法，将目标检测任务按照目标尺寸不同，分成若干个检测子任务。 2.存在
1.初识SIM卡SIM卡的物理划分标准SIM卡：2515 micro SIM卡：1512 nano SIM卡：12.3*8.8 厚度：0.68SIM卡内部的组成ROM、RAM、EEPROMROM:存放系统程序 RAM:存放系统临时信息 EEPROM:存放号码、短信、程序SIM卡简介SIM:Subscriber Identification Module 功能：对移动用户进行身份验证（如何进行验证的
按下【Win+R】组合键打开“运行“，输入“CMD”打开系统命令窗口 ping 127.0.0.1 这个命令
原创
2022-06-24 08:02:04
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10月29日，苹果带来了AirPods系列无线耳机的第三代产品更新，并且有了全新的命名——AirPods Pro。“Pro”的加持，也给这款新品带来不少惊喜。相比前两代，AirPods Pro不仅带来了外观上的改变(全新入耳式设计)，并且还支持上了众期所盼的防水/降噪功能。勾起了不少用户的强烈购买欲。不过，在AirPods Pro才上市不久，山寨版本也悄然而至，据说仿真程度达到了80%，给用户在选
在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样)，并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。具体来说，介绍的BoxeR，即Box Transformer的缩写，它通过预测输入特征图上的参考窗口的转换来处理一组Box。BoxeR通过考虑它的网格结构来计算这些Box上的注意力权重。值得注意的是，BoxeR-2D在其注意
今天要做一个实验，需要用到opencv，所以打算写一些代码，结果按照网上的配置都有一些问题。所以把自己正确配置的经验给出来。首先作者使用的是opencv-3.4.3-vc14_vc15.exe这个文件，文件的下载地址在https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.4.3/点击上面的文件就可以开始下载了，下载后，双
编辑 | 陈萍、泽南几秒钟扫完代码，比训练一遍再找快多了。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题，从而保证软件的整体质量。相比于程序动态分析，
行人检测在计算机视觉领域的许多应用中起着至关重要的作用,例如视频监控、汽车驾驶员辅助系统、人体的运动捕捉系统等.图像的行人检测方法可以分成两大类:轮廓匹配和表观特征.表观特征又被定义成图像特征空间(也叫做描述算子),它可以分为整体法、局部法、特征点对法. 在整体法中,Papageorgiou和Poggio[1]提出了Haar小波(HWs)特征,并用SVM训练行人,其中包括了行人的正面和背面.
FreeSWTICH有2种信号音检测方法一种[mod_dptools: tone_detect](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_dptools%3A+tone_detect "mod_dptools: tone_detect")，还有一个是[mod_spandsp Call Progress](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_spandsp "mod_spandsp Call Progress"),我们先介绍第一种。
如果需要可以识别出 彩铃，空号，关机，停机，彩铃，通话中，语音信箱，语音留言，等可以使用顶顶通开发的FreeSWITCH mod_da2模块，详细请看http://www.ddrj.com/asr/mod_da2.html。
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2023-04-05 12:06:40
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本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
边缘检测是图像处理和计算机视觉中基本的问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 一、边缘检测的分类图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性，有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：（1）基于搜索（2）基于零穿越的注：两类边缘检测方法都
文章目录一、背景二、方法2.1 Ground-truth and loss2.2 Online Feature Selection2.3 将 RetinaNet 和 FSAF 联合后如何训练和测试三、效果 论文：Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection代码：https://github.com/op
识别司机是否抽烟和是否打电话的图像算法，通过深度学习实现，其中用到了一些opencv的知识，效果图如下：
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2021-07-10 11:27:09
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一、模型分类目标 数据的分类情况为两类正例(Postive)和负例(Negtive)，分别取P和N表示。 同时在预测情况下，分类正确表示为T(True)，错误表示为F(False);便有了以下四类表示：TP:(True Positive &
本文主要梳理了目标检测任务，包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧，以及经典的两段式和一段式模型。
前言：本文主要梳理了目标检测任务，包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧，以及经典的两段式和一段式模型。1 目标检测简介目标检测（Object Detection）的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”，其内容可解构为三部分：识别某个目标（Class
