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標簽 > 檢測算法
在計算機視覺領域，最基本也最經(jīng)典的一個問題就是目標識別給出一張圖像，用detector檢測出圖像中特定的object（如人臉）。檢測算法的基本原理就是先通過訓練集學習一個分類器，然后在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；
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大家或許知道，首字母縮寫YOLO在英文語境下較為流行的含義，即You Only Live Once，你只能活一次。我們今天要介紹的YOLO卻有著與前者不...
2023-11-18 標簽：檢測系統(tǒng)檢測算法目標檢測 7824 0
根據(jù)設定的目標區(qū)域特點，如長寬、長寬比等，來判斷該區(qū)域是否滿足要求，如果滿足，則放到rectlist中。然后將該list中的所有點都置黑。轉到（1）執(zhí)行。
xi樣本點的isolation需要大概12次劃分，而異常點x0指需要4次左右。因此，我們可以根據(jù)劃分次數(shù)來區(qū)分是否為異常點。但是，如何建模呢？我們容易想...
使用FOMO物體檢測算法實現(xiàn)無人機野生動物計數(shù)系統(tǒng)的設計
本項目使用 Edge Impulse 的 FOMO（Faster Objects， More Objects）物體檢測算法。野生動物/牲畜/資產(chǎn)跟蹤環(huán)境...
2022-08-22 標簽：數(shù)據(jù)采集無人機檢測算法 3429 0
NO 1. AOI 測試作用 AOI（Automated Optical Inspection）的全稱是自動光學檢測，在生產(chǎn)過程中，對電池片的外觀缺陷和...
Hough變換是目前應用最廣泛的圓檢測方法，該方法可靠性高，在噪聲、變形、甚至部分區(qū)域丟失的狀態(tài)下仍然能取得理想效果。但其缺點是計算復雜，內存需求大。算...
目前，日志異常檢測算法采用基于時間序列的方法檢測異常，具體為：日志結構化 -> 日志模式識別 -> 時間序列轉換 -> 異常檢測。異常...
2022-12-09 標簽：數(shù)據(jù)檢測算法 2060 0
在線社交網(wǎng)絡面臨著網(wǎng)絡社交機器人操控的威脅，而現(xiàn)有的檢測算法還不能緩解這種威脅。如何有效利用人工智能技術檢測社交機器人，規(guī)避其潛在的風險并保障網(wǎng)絡的良好...
摘 要：為了提高移動采摘機器人在復雜野外環(huán)境下檢測油茶果的速度和魯棒性，在 YOLOv4?tiny 網(wǎng)絡的基礎上提出YOLO?Oleifera 網(wǎng)絡。...
運動目標檢測的主要目的是從圖片序列中將變化區(qū)域或者運動物體從背景圖像中分離出來，常用于視頻監(jiān)控、異常檢測、三維重建、實時定位與建圖等領域。運動目標檢測是...
現(xiàn)有的FPC缺陷檢測算法多衍生于PCB檢測算法，但受本身獨特性限制，F(xiàn)PC板缺陷要求更高，檢測樣板尺寸更大，樣板成像易變形，使得針對PCB板的缺陷檢測算...
基于邊界點優(yōu)化和多步路徑規(guī)劃的機器人自主探索
目標邊界點的選擇是有效探索的關鍵。以邊界為基礎的戰(zhàn)略是由Yamauchi首先提出的。所使用的探索策略是識別當前地圖中的所有邊界區(qū)域，然后驅動機器人前往最...
基于RK3576開發(fā)板的yolov11-track多目標跟蹤部署教程
YOLO11是 Ultralytics YOLO系列實時物體檢測器的最新版本，重新定義了在尖端準確度、速度和效率方面的可能性。在前幾代 YOLO 版本的...
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