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。     ...

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；...

 💡💡💡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...

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...

(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） 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...

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...

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...

1. 引言 经过前文对数据的校正与增强后，我们的预期生成结果中不再仅仅是分类标签，还多了欺诈者和分类原因。这样之前模型评测和批量评测两篇文章所封装的evaluate.py脚本就不再满足，需要对脚本进行改造，以支持新输出内容的评测。 新的预期结果中共包含三个信息，由于三个信息的特点不同，需要为每个字段制定不同的评测方式： is_fraud: 属于二分类，继续采用精确率和召回率作为评测指标。fraud_...

               DataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式。                目标检测项目数据集样例地址：                gitcode:  https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview                github:  https://github.co...