YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测(全网独家首发)

我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强,同时该网络的并不会增加参数和计算量,基本和普通的网络结构保持一致,同时该结构支持自定义调节层数,来控制图像增强的效果 ,非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者,该基本网络不会影响模型的速度。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!   ...

【软件测试】学习笔记-制定性能测试的目标

之前有同学交流过,在测试执行过程中他并不清楚测试得到的结果到底能不能满足这次活动的需求。经过追问,发现他连本次活动规则涉及的模块和接口都不是十分清楚,像这样的测试就是没有做性能测试目标的分析。虽然说做了性能测试,但几乎可以说是无效测试,因为没有做目标分析的性能测试会与真实的活动场景相差甚远。 举一个典型案例,一次大促前,在性能测试过程中测出来的数据指标都还不错,然而大促时并没有达到测出来的指标,服务就...

常用的目标跟踪有哪些

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要用于实现视频监控、人机交互、智能交通等领域。下面介绍几种常用的目标跟踪方法: 特征匹配法 特征匹配法是目标跟踪中最基本的方法之一,其基本原理是通过提取目标的特征,然后在连续的帧间进行匹配,从而实现目标跟踪。常用的特征包括颜色、纹理、边缘、角点等。该方法简单易行,但是对于目标形变、遮挡等情况的适应性较差。 背景减除法 背景减除法是一种基于图像差分的方法,...

YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数

一、本文介绍 Hello,各位读者,最近会给大家发一些进阶实战的讲解,如何利用YOLOv8现有的一些功能进行一些实战, 让我们不仅会改进YOLOv8,也能够利用YOLOv8去做一些简单的小工作,后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。 在开始之前给大家推荐一下我的专栏,本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复,以及融合改进(大家拿到之后添加...

目标文献分析方法

如何正确选题? 不仅仅是题目,而是研究工作的起步选题步骤? 发现问题选择方向调查研究分析论证确定选题 中国知网 深度学习+方向词 1检索:深度学习 医疗影像 1 发表时间要最新 2 显示50个,全选 3 导出文献格式Ref 4 导出,保存 5 利用citespace整理热门词,定研究问题 4. 选题过程中需要注意的问题 熟悉的、感兴趣的 比较适宜的题目 “一带一路”背景下我国对外文化贸易发展存在的问...

目标识别跟踪模块Tofu3

Tofu系列提供了适应不同目标、不同速率的识别跟踪模块产品系列,主要包括Tofu3,4,5,S和其他零配件,可以适配BT.656,Cameralink,网络等不同接口和协议的热红外、可见光视频。 Tofu3 是多波段视频物体识别跟踪模块,支持可见光视频与红外视频的输入,支持激光补光变焦自适应控制,支持视频下的多类型物体检测、识别、跟踪等功能。 产品支持视频编码、设备管理、目标检测、深度学习识别、跟踪等...

【DevOps-08-5】目标服务器准备脚本,并基于Harbor的最终部署

一、简要描述 二、准备目标服务器脚本文件 1、在部署的目标服务器准备deploy.sh部署脚本 # 进入部署服务器的部署目录$ cd /usr/local/deploy/docker # 编辑脚本文件$ vi deploy.sh # 脚本文件设置可执行权限$ chmod o+x deploy.sh #!/bin/bash# harbor url地址harbor_url=$1# harbor...

深入解析多目标优化技术:理论、实践与优化

一、引言 在现代机器学习和深度学习的世界里,优化算法扮演着核心角色。它们是推动算法向预期目标前进的引擎,无论是在精度、速度还是效率方面。但随着技术的发展,我们越来越多地面临着一个不可避免的挑战:如何在多个目标间寻找最佳平衡点。这就引出了多目标优化(Multi-Objective Optimization,简称MOO)的概念。 多目标优化技术是解决同时包含多个目标函数的优化问题的关键。这些目标往往是相...

目标跟踪】多相机多目标跟踪

文章目录 前言一、计算思路二、代码三、结果 前言 单相机目标跟踪之前博客已经有过基本介绍,本篇博客主要介绍一种多相机目标跟踪的计算方法已知各相机内外参,如何计算共视区域像素投影?废话不多说,见下图。 同一时刻相机A与相机B的图 相机A 相机B 问:相机 A 检测出目标1 box位置,如何计算得出目标1在相机 B 中像素的位置? 一、计算思路 取相机 A 目标1中一个像素点 (Ua, Va)计算改点在...

MATLAB|模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用

目录 主要内容    模型研究    1.模拟退火粒子群算法 2.分布式电源接入配电网影响   结果一览   ​​ 下载链接 主要内容    该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型,采用改进多目标粒子群算法进行求解计算,主要的改进包括:采用混合模拟退火算法和小生境技术进行多目标全局寻优。程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性,模型中的约...
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