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標簽 > 目標檢測
目標檢測，也叫目標提取，是一種基于目標幾何和統(tǒng)計特征的圖像分割。它將目標的分割和識別合二為一，其準確性和實時性是整個系統(tǒng)的一項重要能力。它將目標的分割和識別合二為一，其準確性和實時性是整個系統(tǒng)的一項重要能力。尤其是在復(fù)雜場景中，需要對多個目標進行實時處理時，目標自動提取和識別就顯得特別重要。
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巍泰技術(shù)毫米波雷達如何助力道路車輛預(yù)警？靜態(tài)目標檢測是關(guān)鍵
毫米波雷達可以識別靜態(tài)目標，但在某些應(yīng)用場景下，為了防止功能誤觸，會濾除靜止目標的特征。然而，在車輛預(yù)警的實際應(yīng)用中，靜態(tài)目標的檢測十分必要。目前用于霧...
距離測量和目標檢測在許多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，包括工廠自動化、機器人應(yīng)用和物流。特別是在安全應(yīng)用領(lǐng)域，需要對特定距離的物體或人員進行檢測和響應(yīng)。例如，一旦...
在英特爾AIPC上利用LabVIEW與YOLOv11實現(xiàn)目標檢測
YOLO11是目標檢測領(lǐng)域的最新進展，采用了可編程梯度信息（PGI）和廣義高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（GELAN）等創(chuàng)新技術(shù)，顯著提高了檢測精度和計算效率。在此基礎(chǔ)...
《航空學報》—數(shù)字孿生及其在航空航天中的應(yīng)用
數(shù)字孿生及其在航空航天中的應(yīng)用 ? 來源：《航空學報》，作者孟松鶴等 摘要 : 數(shù)字孿生已引起國內(nèi)外的廣泛重視，可看作是連接物理世界和數(shù)字世界的紐帶。其...
2021-12-23 標簽：目標檢測大數(shù)據(jù)深度學習 1.4k 0
目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向. 傳統(tǒng)的目標檢測方法在特征設(shè)計上花費了大量時間, 且手工設(shè)計的特征對于目標多樣性的問題并沒有好的魯棒性, 深度學...
小目標檢測系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)探測器獲取的圖像序列實時地把小目標從噪聲中檢測出來,它的實現(xiàn)是目標識別跟蹤的前提和基礎(chǔ)。小目標檢測需要對探測到的圖像進行實時處...
大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)時代光纖通信技術(shù)的發(fā)展與挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)時代光纖通信技術(shù)的發(fā)展與挑戰(zhàn) 來源：《重慶郵電大學學報(自然科學版)》，作者付亞偉 摘 要：隨著信息通信技術(shù)及各種高速帶寬業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，對...
2022-01-24 標簽：目標檢測機器學習大數(shù)據(jù) 1.4k 0
OrangePi AIpro性能實測——AI應(yīng)用樣例、熱管理、網(wǎng)絡(luò)傳輸速率
探索科技前沿，香橙派攜手華為昇騰研發(fā)的OrangePiAIpro震撼登場！這不僅是一款高性能AI開發(fā)板，更是創(chuàng)新夢想的加速器。8-12TOPSINT8算...
為提升端側(cè)設(shè)備視覺感知與決策能力，廣和通全自研端側(cè)目標檢測模型FiboDet應(yīng)運而生。該模型基于廣和通在邊緣計算與人工智能領(lǐng)域的深度積累，面向工業(yè)、交通...
YOLOv6 是美團視覺智能部研發(fā)的一款目標檢測框架，致力于工業(yè)應(yīng)用。如何使用python進行該模型的部署，官網(wǎng)已經(jīng)介紹的很清楚了，但是對于如何在Lab...
360視覺云業(yè)務(wù)部門總經(jīng)理孫浩介紹說，現(xiàn)階段360智慧型、視覺大型模型主要針對開放他體檢查（ovd）、圖像題目生成、視覺問答（vqa）三種能力。其中，開...
隨著深度學習和人工智能技術(shù)的興起與技術(shù)成熟，一大批如FasterR-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工業(yè)界使用的目標檢測算法已逐步成熟并進入...
【GiantPandCV導(dǎo)語】本文將介紹BBuf、小武和筆者一起在過年期間完成的一個目標檢測項目，將描述我們模型改進的思路、實驗思路、結(jié)果匯總...
植物病害準確檢測與識別是其早期診斷與智能監(jiān)測的關(guān)鍵，是病蟲害精準化防治與信息化管理的核心。深度學習應(yīng)用于植物病害檢測與識別中，可以克服傳統(tǒng)診斷方法的弊端...
基于多視角融合的夜間無人車三維目標檢測 來源：《應(yīng)用光學》，作者王宇嵐等 摘 要：為了提高無人車在夜間情況下對周圍環(huán)境的物體識別能力，提出一種基于多視角...
2022-01-23 標簽：目標檢測機器學習大數(shù)據(jù) 1.1k 0
《上海交通大學學報》—基于深度強化學習的區(qū)域化視覺導(dǎo)航方法
基于深度強化學習的區(qū)域化視覺導(dǎo)航方法 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文來自《 上海交通大學學報 》，作者***等 關(guān)注微信公眾號：人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多...
基于層級圖網(wǎng)絡(luò)的圖卷積，用點云完成3D目標檢測
由于大多數(shù)現(xiàn)有的點云對象檢測方法不能充分適應(yīng)點云的特征（例如稀疏性），所以一些關(guān)鍵的語義信息（如物體形狀）不能被很好的捕捉到。本文提出了一種基于層級圖網(wǎng)...
探索對抗訓(xùn)練的概率分布偏差：DPA雙概率對齊的通用域自適的目標檢測方法
? 論文標題：Universal Domain Adaptive Object Detection via Dual Probabilistic Ali...
Nullmax視覺感知能力再獲國際頂級學術(shù)會議認可
日前，歐洲計算機視覺國際會議 ECCV 2024公布論文錄用結(jié)果，Nullmax感知團隊的目標檢測論文《SimPB: A Single Model fo...
導(dǎo)讀實驗表明，對大型物體賦予更大的權(quán)重可以提高所有尺寸物體的檢測分數(shù)，從而整體提升目標檢測器的性能（在COCOval2017數(shù)據(jù)集上使用InternIm...
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