代码编织梦想

伪装目标检测之注意力cbam:《convolutional block attention module》-爱代码爱编程

论文地址:link 代码:link 摘要 我们提出了卷积块注意力模块(CBAM),这是一种简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图,我们的模块依次推断沿着两个独立维度的注意力图,通道和空间,然后将

数据关联_3.7-爱代码爱编程

目标 利用匈牙利算法对目标框和检测框进行关联 在这里我们对检测框和跟踪框进行匹配,整个流程是遍历检测框和跟踪框,并进行匹配,匹配成功的将其保留,未成功的将其删除。 def associate_detections_to_trackers(detections, trackers, iou_threshold=0.3): """

yolov9 实现多目标跟踪-爱代码爱编程

YOLOv9项目结合了YOLOv9的快速目标检测能力和DeepSORT的稳定跟踪能力,实现了对视频流中多个对象的实时、准确检测和跟踪。在具体应用中,该项目能够对视频中的行人、车辆或其他物体进行实时定位、识别和持续跟踪,即使在复杂环境、对象互相遮挡或出现短暂消失的情况下也能保持较好的跟踪性能。这样的技术在智能监控、自动驾驶、无人机导航、体育赛事分析等

计算机视觉的研究方向-爱代码爱编程

随着科技的快速发展,计算机视觉已成为人工智能领域的一颗璀璨明星。从识别照片中的人物,到自动驾驶汽车的视觉系统,再到医学诊断的辅助工具,计算机视觉正以前所未有的方式改变着我们的生活。在这篇文章中,我们将探讨计算机视觉的一些主要研究方向。 一、图像识别与分类 图像识别与分类是计算机视觉的基础和核心问题。通过深度学习和机器学习算法,我们可以让计算机理解和识别

辅助功能iou(交并比)_3.2-爱代码爱编程

实现两个目标框的交并比候选框在多目标跟踪中的表达方式及相应转换方法 IOU(Intersection over Union),“交并比”,是计算机视觉和图像处理中常用的一个评价指标,尤其在目标检测任务中用来衡量模型预测的目标框与真实目标框的重合程度。 具体计算方法如下: 首先计算预测框(Prediction Box)和真实框(Ground Tr

人像抠图humanseg——基于大规模电话会议视频数据集的连接感知人像分割-爱代码爱编程

前言 人像抠图将图像中的人物与背景进行像素级别的区分的技术。通过人像分割,可以实现诸如背景虚化、弹幕穿人等各种有趣的功能,为视频通话和影音观看提供更加优质和丰富的体验。由于广泛部署到Web、手机和边缘设备,肖像分割在兼顾分

视频中的车流量统计_3.13-爱代码爱编程

目标 了解视频中处理车流量统计的方法 前面已经完成了视频中车辆的检测功能,下面我们对车辆进行跟踪,并将跟踪结果绘制在视频中。 主要分为以下步骤: 对目标进行追踪绘制车辆计数结果将检测结果绘制在视频中并进行保存 1.对目标进行追踪 # yolo中检测结果为0时,传入跟踪器中会出现错误,在这里判断下,未检测到目标时不进行目标追踪

文献学习-爱代码爱编程

DaFoEs: Mixing Datasets Towards the Generalization of Vision-State Deep-Learning Force Estimation in Minimally Invasive Robotic Surgery Authors: Mikel De Iturrate Reyzabal, Gra

边缘计算【智能+安全检测】系列教程-爱代码爱编程

1 .前期准备 Jetson Agx Orin 比Jetson Agx Orin Xavier的算力要高,性能要好通常用来做自动驾驶的AI推理,具体外观如下图 1.刷机软件sdkmanager:下载链接 NVIDIA

无人机图像识别与分析-爱代码爱编程

无人机图像识别与分析是无人机技术应用的一个重要方向,涉及到计算机视觉、机器学习和模式识别等多个技术领域。以下是无人机图像识别与分析的一般流程和关键技术: 1. 图像获取 使用无人机搭载的高清摄像头、热成像相机或其他特殊传

opencv-爱代码爱编程

#--coding:utf-8-- import cv2 import numpy as np import os def gamma_trans(img,gamma):#gamma函数处理 gamma_tabl

opencv通道分离、合并、混和-爱代码爱编程

QString appPath = QCoreApplication::applicationDirPath(); imagePath = appPath + "/A.jpg"; img = cv::imread(im

如何使用opencv扫描图像、查找表和时间测量-爱代码爱编程

   返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......) 上一篇:OpenCV4.9.0开源计算机视觉库核心功能(核心模块) ​ 编辑 目标 我们将寻求以下问题的答案: 如何浏览图像的每个像素?OpenCV 矩阵值是如何存储的?如何衡量我们算法的性能?什么是查找表,为什么要使用它们? 测试用例 让我们考虑一个简单的颜

目标检测中的map计算原理和源码实现-爱代码爱编程

简介 在目标检测任务中,mAP(mean Average Precision,平均精度均值)是一个非常重要的评价指标,用于衡量模型在多个类别上的平均性能。它综合考虑了模型在不同召回率下的精确率,能够全面反映模型在检测任务中

opencv图像色彩空间转换-爱代码爱编程

QString appPath = QCoreApplication::applicationDirPath(); imagePath = appPath + "/sun.png"; img = cv::imread(

mora: enabling generalist video generation via a multi-爱代码爱编程

目录 论文地址:Mora: Enabling Generalist Video Generation viaA Multi-Agent Framework  github地址:https://github.com/lichao-sun/Mora 一、摘要 (1)Mora 的主要特点: (2)Mora的应用场景:   (3)  Mora的主要贡献

nvidia jetson xavier nx developer kit version emmc版重装系统_jietson重装系统-爱代码爱编程

一、将开发板上的外置硬盘取下来格式化 二、在双系统ubuntu安装SDK Manager(.deb文件) SDK Manager | NVIDIA Developer sudo apt install ./sdkmanager_1.9.2-10884_amd64.deb  报错直接百度错误,执行相应命令即可 三、 运行SDK Manager s

sam轻量级改进efficientvit-爱代码爱编程

其他SAM改进论文解读参考下面链接: SAM轻量化改进论文解读HQ SAM,Fast SAM,Mobile SAM,Efficient SAM,RepViT SAM,Edge SAM,EfficientViT SAM_sam、mobilesam、efficientsam-CSDN博客https://blog.csdn.net/sunshineine/ar

新年新sam就快50倍 | efficientvit-爱代码爱编程

作者 | AI视界引擎  编辑 | AI视界引擎 点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→自动驾驶之心【大模型】技术交流群 本文只做学术分享,如有侵权,联系删文 作者提出了EfficientViT-SAM,这是一系列加速的SAM模型。在保留SAM轻量级的提示编码器

sam轻量化改进论文解读hq sam,fast sam,mobile sam,efficient sam,repvit sam,edge sam,efficientvit sam_sam、mobilesam、efficientsam-爱代码爱编程

        2023年4月6号,Meta AI公开了Segment Anything Model(SAM),使用了有史以来最大的分割数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset(SA-1B),其内包含了1100万张图像,总计超过10亿张掩码图,模型在训练时被设计为交互性的可提示模型,因此可以通过零样本学习转移到新