如何使用yolov8训练无人机视角坦克检测数据集 人 交通工具 数据集voc ：3500+张 5类 并实现可视化及评估
无人机视角坦克检测数据集 人 交通工具 房屋 检测数据集目标检测带标注voc 内含有img和ground truth 数量：3500+张 目标：human、truck、vehicle、house、tank 完整训练脚本 from ultralytics import YOLO # 加载预训练的YOLOv8m模型model = YOLO('yolov8m.pt') # 训练模型results = ...
【实战教程】在本地计算机上运行AI视觉语言模型：通过文本实现目标检测任务【附源码】
ion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现步骤运行模型测试样本目标检测示例 总结 引言 对于小型LLMs生态系统，其在边缘设备上实现应用程序中有巨大的潜力。例如在医学和建筑，商业，监控等许多行业中，应用程序是无穷无尽的。 本文将介绍如何在PC上运行的小型视觉语言模型（L...
用于目标检测的集中式特征金字塔
，却忽略了经验证明有益的层内特征调节。尽管一些方法试图借助注意力机制或视觉变换器来学习紧凑的层内特征表示，但它们忽略了对于密集预测任务而言重要的被忽略的角落区域。为解决这个问题，本文提出了一种用于目标检测的中心化特征金字塔（CFP），其基于全局显式中心化特征调节。具体而言，我们首先提出了一种空间显式视觉中心方案，其中使用轻量级多层感知器（MLP）来捕获全局长距离依赖关系，并使用并行可学习的视觉中心机制...
深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合
特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合，主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合，实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下： import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.fu...
barin.js（十四）GRU实战教程 - 文本情感分析之有害内容检测
Gate）：决定当前输入的历史信息应该丢弃多少。 与传统RNN相比，GRU通过这两个门控机制有效避免了梯度消失问题，因此在处理文本情感分析、时间序列预测等任务时，能更好地捕捉长期依赖。 2. 有害内容检测项目意义 有害内容检测，顾名思义，就是通过机器学习方法识别和过滤网络中可能包含仇恨、恶意、攻击性或冒犯性言论的文本。在社交平台、评论系统、在线论坛等应用场景中，这类技术至关重要。其目的不仅是为用户提供...
目标检测与R-CNN——paddle部分
目标检测与R-CNN——paddle部分 本文部分为paddle框架以及部分理论分析，paddle框架对应代码可见目标检测与R-CNN import paddleprint("paddle version:",paddle.__version__) paddle version: 2.6.1 目标检测 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是在图像中定位...
【深度学习】利用Java DL4J构建金融欺诈检测系统
利用 Java Deeplearning4j 构建金融欺诈检测系统 一、引言 在当今数字化时代，金融行业蓬勃发展，但与此同时，金融欺诈行为也日益猖獗。信用卡欺诈、保险欺诈等问题给金融机构和消费者带来了巨大的经济损失。据统计，全球每年因金融欺诈导致的损失高达数十亿美元。传统的欺诈检测方法往往基于规则和人工经验，这些方法在面对复杂多变的欺诈手段时显得力不从心。例如，简单的基于阈值的交易金额监控，容易被欺...
C/C++语言基础--C++检测内存泄露方法、RALL思想模型
本专栏目的 更新C/C++的基础语法，包括C++的一些新特性 前言 C++是面向对象的语言，但是更像是面向内存的语言，内存问题一直是C++程序员一直要注意的问题，本篇文章简单的介绍了一下检测内存泄露方法、RALL思想等本篇文章也是为了后面更新指针指针做铺垫；C语言后面也会继续更新知识点，如内联汇编；欢迎收藏 + 关注，本人将会持续更新。 文章目录 VS中内存泄漏检测方法atexit 函数 RAII什...
深度学习之目标检测的技巧汇总
训练数据集。 2.3 ） Design considerations for image Data Augmentation 3.1 Test-time augmentation 许多都论文指出在检测阶段进行同等的数据增强能够获得较好的效果。归结可以认为是训练检测阶段的一致性。当然，这种手段时间成本太高，只在如医学影像等追求精度的关键领域可以使用。 3.2 Curriculum learning ...
论文阅读--捍卫基于激光雷达视野范围的三维目标检测
目前存在的问题： 常用的体素化或鸟瞰图（BEV）表示相比，范围视图表示更紧凑且没有量化误差，但其在目标检测方面的性能很大程度上落后于体素化或 BEV 。范围视图尺度变化的挑战2D 图像不同，虽然距离图像的卷积是在 2D 像素坐标上进行的，但输出是在 3D 空间中。 标准卷积的核权重和聚合策略都忽略了这种不一致 文章主要研究内容： 提出了一个简单而有效的范围条件金字塔，提出元内核从 2D 范围视图表示...