番外篇 | CRAS-YOLO:基于卫星图像的多类别船舶检测和分类
目录 🚀1.基础概念 🚀2.添加位置 🚀3.添加步骤 🚀4.改进方法 💥💥步骤1:common.py文件修改 💥💥步骤2:yolo.py文件修改 💥💥步骤3:创建自定义yaml文件 💥💥步骤4:修改自定义yaml文件 💥💥步骤5:验证是否加入成功...
YoloV9改进策略:BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用,显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域,模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期,我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中,以替换其原有的主干网络,这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer,作为MetaFormer框架下的一个变体,结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段,CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器,有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能;...
实战OpenCV之边缘检测
基础入门 边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一个重要环节,可以帮助我们识别图像中的对象边界或区域,这对于后续的特征提取、图像分割等任务至关重要。边缘检测的目的是:标识数字图像中亮度变化明显的点。这些变化通常反映的是图像中的重要事件,比如:深度的不连续、表面方向的不连续、材质属性的变化、或场景照明的变化。边缘检测可以显著减少数据量,并且剔除不相关的信息,保留图像的重要结构属性。 ...
YoloV8改进策略:BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用,显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域,模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期,我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中,以替换其原有的主干网络,这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer,作为MetaFormer框架下的一个变体,结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段,CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器,有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能;...
YOLOv5改进:Unified-loU,用于高品质目标检测的统一loU ,2024年8月最新IoU
💡💡💡现有IoU问题点:IoU (Intersection over Union)作为模型训练的关键,极大地显示了当前预测框与Ground Truth框之间的差异。后续研究者不断在IoU中加入更多的考虑因素,如中心距离、纵横比等。然而,仅仅提炼几何差异是有上限的;而且新的对价指数与借据本身存在潜在的联系,两者之间的直接加减可能会导致“对价过高”的问题 💡💡💡本文独家改进:提出了一种新的IoU损失函数...
uni-app 封装websocket 心跳检测,开箱即用
ess: () => { console.log('消息发送成功'); }, fail: (err) => { console.error('消息发送失败', err); } }) } } // 心跳检测 startHeartbeat() { this.heartbeatTimer = setInterval(() => { this.sendHeartbeat(); }, this.heartbea...
目标检测评价指标
(Frames Per Second):每秒中能处理的图像数量 浮点运算量(FLOPS) 浮点运算量(FLOPS):处理一张图像所需要的浮点运算数量,跟具体软硬件没有关系,可以公平地比较不同算法之间的检测速度。...
上下位关系自动检测方法(论文复现)
上下位关系自动检测方法(论文复现) 文章目录 上下位关系自动检测方法(论文复现)概述算法原理Hearst 模式上下位关系得分核心逻辑效果演示使用方式 概述 算法原理 Hearst 模式 上下位关系得分 核心逻辑 import spacyimport jsonfrom tqdm import tqdmimport refrom collections import Counterimport...
禁止吸烟监测系统 基于图像处理的吸烟检测系统 YOLOv7
进行特征提取。这些特征包括但不限于香烟的形状、颜色、烟雾的形态等。例如,通过对香烟独特的细长形状和特定的颜色分布进行识别,算法可以初步判断图像中是否可能存在香烟物体。 (二)深度学习模型训练 为了提高检测的准确性和可靠性,算法采用深度学习模型进行训练。利用大量的标注图像数据,包括吸烟场景和非吸烟场景的图像,让模型学习不同场景下的特征模式。经过反复训练和优化,模型能够逐渐准确地识别出吸烟行为的特征,从而...
欺诈文本分类检测(十七):支持分类原因训练
1. 引言 前文数据校正与增强进行了数据增强,本文将使用增强后的数据对模型进行进一步训练,以便得到能同时预测出分类标签、欺诈者、分类原因多个信息的模型。 为此,我们需要对整个训练过程进行调整,包括: 交叉训练逻辑封装数据序列化的改造评测方法改造 2. 交叉训练封装 首先,我们将前文 交叉训练验证的代码封装为一个脚本trainer_cross.py,方便复用。内容如下: import globimp...