【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；...
碰撞检测 | 矩形增量膨胀安全走廊模型(附C++/Python仿真)
全走廊建模的动机2 矩形增量膨胀算法3 算法仿真3.1 C++实现3.2 Python实现 0 专栏介绍 🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解 🚀详情：运动规划实战进阶：轨迹优化篇 1 安全走廊建模的动机 在轨迹优化算法中...
OpenCV 车道检测
OpenCV 车道检测 前言模型分析车道检测相关链接 前言 如果要检测道路图像中的车道，方法之一是利用深度学习的语义分割技术。而在 OpenCV 中解决此问题可以使用边缘检测器。在本节中，我们将了解如何使用边缘检测和直线检测识别道路图像中的车道。 模型分析 使用 OpenCV 检测图像中道路边缘的策略如下： 检测图像中的对象边缘识别遵循直线且连接的边缘从图像的一端延伸识别出的直线至另一端 车道检测 ...