【人工智能】Transformers之Pipeline（十二）：零样本物体检测（zero-shot-object-detection）
目录 一、引言 二、零样本物体检测（zero-shot-object-detection） 2.1 概述 2.2 技术原理 2.3 应用场景 2.4.1 pipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模...
【MIMO检测】MMSE-SIC和期望传播大规模MIMO检测（含误码率）【含Matlab源码 5068期】
更多Matlab信号处理仿真内容点击👇 ①Matlab信号处理 （进阶版） ②Matlab信号处理 （中级版） ③付费专栏Matlab信号处理（初级版） ⛄一、MMSE-SIC和期望传播大规模MIMO检测（含误码率） MMSE-SIC (Successive Interference Cancellation, 最小均方误差逐次干扰消除) 和期望传播大规模MIMO检测方法都是用于解决大规模多输入多输出...
【MATLAB实战】基于UNet的肺结节的检测
pyandcrop)的设计允许将编码阶段提取的特征信息传递到解码基本块中,有助于进一步恢复细节信息。整个过程重复进行四次,完成对病灶区域的分割。 运行视频： 【MATLAB实战】基于UNet的肺结节的检测 代码： function expName = unet(expName, size, encoderDepth, filters, batchsize, epochs, useDataAugment...
R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN：目标检测的进化之路
在计算机视觉的世界里，目标检测是一个重要的任务，它的目标是找到图像中的特定物体，并标注出它们的位置。这项技术广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。为了让计算机能够准确高效地完成这一任务，科学家们提出了许多优秀的算法，其中最具代表性的就是R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。这三者的进化过程，展示了目标检测技术的不断进步与突破。 1. R-CNN：目标检测的初步探索 R-CNN（R...
CFPRF：一种用于音频时间伪造检测和定位的框架
关键词：音频伪造检测、时间伪造定位、差异特征感知学习 最近，一种新型的音频部分伪造形式对音频取证提出了挑战，这要求采取先进的对策来检测长时间音频中的微妙伪造操作。然而，现有的对策仍然服务于分类目的，未能对部分伪造片段的开始和结束时间戳进行有意义的分析。 现有对策面临的挑战： 分类限制：当前的音频伪造检测（PFD）解决方案仍然以分类为目标，即从预测整个语音到帧级结果的范围。然而，在修改后的音频...
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
ut[7:0]o_R_delay;output[7:0]o_G_delay;output[7:0]o_B_delay; // 实例化fire_reg模块，用于处理RGB信号及产生控制信号，输出火焰检测结果fire_reg fire_reg_u( .i_clk25MHz(i_clk25MHz), .i_rst (i_rst), .i_en (1'b1), .i_R (i_R), .i_G (i_G...
目标检测算法：原理、挑战与应用
目标检测算法：原理、挑战与应用 目标检测是计算机视觉领域中的一项核心任务，其目标是确定图像中物体的位置和类别。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。本文将深入探讨目标检测算法的原理、面临的挑战以及其在各个领域的应用。 一、目标检测算法的原理 目标检测算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。 基于特征的方法： 传统的目标检...
使用OpenCV对图像进行三角形检测、颜色识别与距离估算【附代码】
文章目录 前言功能概述必要环境一、代码结构1. 参数定义2. 距离估计3. 颜色转换4. 图像处理函数4.1 读取图像和预处理4.2 轮廓检测4.3 过滤面积并检测三角形4.4 提取边框并计算距离 二、效果展示红色三角形绿色三角形蓝色三角形黄色三角形 三、完整代码获取总结 前言 本文将介绍一个基于OpenCV的课题项目，该项目的实现过程包括图像的读取与预处理、轮廓检测、形状识别、颜色分析以及距离计算...
Spring Boot(七十九)：SprngBoot整合Apache tika做文件类型检测
ring Boot(六十八)：SpringBoot 整合Apache tika 实现文档内容解析_springboot tika pptx-CSDN博客 下面我们介绍Apache tika实现文件类型检测 1 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.tika</groupId> <artifactId>tika-core</artifactId> <version>...
Yolov8-pose关键点检测：原创自研 | 自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级
新颖的 BiLevel Attention+Spartial Attention 1）作为注意力BSAM使用； 推荐指数：五星 BSAM | 亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。 YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍：http://t.csdnimg.cn/gRW1b ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；...