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改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测;前景概要本文引用地址：目前，难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法......
算法的开山之作是YOLO，随后SSD、Retinanet依次对其进行了改进，提出YOLO的团队将这些有助于提升性能的trick融入到YOLO算法中，后续又提出了4个改进版本YOLOv2~YOLOv5。尽管预测准确率不如双阶段目标检测......
深度学习下高光谱图像目标检测技术研究;成像光谱技术在农业、环境检测、国防军事等领域都得到了广泛应用。高光谱成像能够获取物体在各个波段内电磁波发射或者反射的光亮度值，所得到的更为精细且具有特异性的光谱数据为目标......
的纹理）使得在场景理解过程中，只训练典型目标检测网络和道路分割网络不切实际。 智能泊车依靠主要是基于环视摄像头和超声波感知的系统，特别是环视监控 (AVM) 系统，可以......
对抗网络（GAN）等。 4. 目标检测与跟踪方法：这种方法旨在检测并跟踪图像或视频中的目标物体。常见的方法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于深度学习的方法（如Faster R-CNN......
旗下的nuScenes。nuScenes数据集的任务包括六大类，分别是3D目标检测（Detection）、目标追踪（Tracking）、目标轨迹预测（Prediction）、激光雷达目标......
将这些特征表示为计算机可以理解和处理的形式。 3. 目标检测与识别：采用目标检测和识别的算法和模型，如卷积神经网络（CNN）、区域提议方法（R-CNN、SSD、YOLO等）等，实现对图像中的目标物体进行准确检测和识别。 4. 图像......
一种改进的YOLOv4-tiny车辆目标检测方法;0   引言 伴随近几年人工智能的快速发展，以及深度学习技术的不断突破创新，智能交通系统已经成为社会的发展趋势。国家......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且......
基于Transformer的目标检测算法难点;说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是Tesla吧。的确，早在2021年，Tesla就已经实现了纯视觉的BEV检测方案，而且效果非常好。 细心......
觉3D目标检测任务榜单，并将关键性指标NuScenes DetecTIon Score（NDS）提高至62.4% 。那么，未来自动驾驶感知技术究迈向如何的路径发展, 逐步实现大规模的量产落地？ 本文......
信息凭借Inspur-DABNeT4D登顶自动驾驶数据集NuScenes 纯视觉3D目标检测任务榜单，并将关键性指标NuScenes Detection Score（NDS）提高至62.4% 。 除传......
-A/Cortex-M CPU与Mali GPU，Project Trillium平台还带来了全新的机器学习专用IP核，即面向通用机器学习应用的机器学习处理器（ML Processor），以及监控、视频识别场景专用的目标检测......
模型在关键性指标nuScenes Detection Score（NDS）得到77.6%的高分，创造了3D目标检测全赛道迄今最高成绩。继去年以"DABNet4D"登顶纯视觉3D目标检测榜单后，该算......
模型在关键性指标nuScenes Detection Score（NDS）得到77.6%的高分，创造了3D目标检测全赛道迄今最高成绩。继去年以"DABNet4D"登顶纯视觉3D目标检测榜单后，该算......
常规检测方法(Faster-RCNN)和One-Stage Regression-based 快速检测方法(YOLO, SSD, RetinaNet, CentreNet)。Transformer目标检测......
安装和 OpenCV 计算机视觉库的移植。在此基础上完成了对于服务器的测试、Web 网页登录与注册的测试、视频采集测试、视频网络传输与视频播放测试。通过OpenCV计算机视觉库完成了对于图像中目标检测......
将详细介绍红外热成像设备在机器人领域的应用，包括目标检测和识别、环境感知和导航、故障诊断与维护、搜救以及安全应用。 目标检测和识别 红外热成像设备可用于机器人上的目标检测和识别。通过捕捉物体的热分布图像，机器......
器融合模型等四类，并各有其优缺点。自动驾驶感知的关键是3D目标检测任务，又分为基于相机、Lidar的3D目标检测，以及相机、Lidar、Radar融合等技术。尽管目前对于3D目标检测......
和不同类）传感器融合模型等四类，并各有其优缺点。 自动驾驶感知的关键是3D目标检测任务，又分为基于相机、Lidar的3D目标检测，以及相机、Lidar、Radar融合等技术。尽管目前对于3D目标检测......
方法(YOLO, SSD, RetinaNet, CentreNet)。Transformer目标检测方法包括DETR, Vision Transformer, Swin Transformer......
。 3D目标检测任务是自动驾驶感知性能的关键指标 在NuScenes数据集中，相关评测任务包括了3D 目标检测、3D 目标跟踪、预测轨迹 、激光雷达分割、全景分割和跟踪。其中......
毫米波雷达道路交通目标检测;1. 简介 一般来说，已经提出了一些提高交通场景中雷达性能的方法，主要可分为两类：（1）围绕信号处理方向，尽可能减少或消除干扰信号，以保证目标信号的纯度。（2）设计......
结合飞桨低代码开发工具PaddleX中的通用目标检测模型产线，推出领先的个人防护设备Personal Protect Equipment（PPE）应用方案，PPE检测......
基于S3C6410处理器和Linux的家居监控运动目标检测系统;选用ARM11(S3C6410)处理器作为硬件平台，嵌入式Linux操作系统作为软件平台，综合运动图像检测......
基于深度学习的交通场景中行人检测方法;0   引言 行人检测是目标检测领域中重要的研究课题，其在智能驾驶系统、视频监控、人流量密度监测等领域有广泛应用[1-2]。但由......
目前清理船人工成本高、捕捞效率低的问题。为了减少在人工搜寻垃圾时消耗的成本，设计了一套基于机器视觉的寻航系统。 机器视觉是移动机器人最重要的感知手段之一[2]。通过机器视觉对进行目标检测是现在主流技术实现方法。目前对于一些水面垃圾的检测......
层和完全连接的线性层都在现代设备的硬件和软件工具链中进行了大量优化，这使 TinyissimoYOLO 在速度和效率方面得到了提升。 它是一个通用的目标检测网络，可以应用于广泛的任务，并且需要不超过 512 KB 空间存储模型参数。 该模......
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面： 动态目标检测（车辆、行人和非机动车） 静态物体识别（交通标志和红绿灯） 可行驶区域的分割（道路区域和车道线） 这三......
也能够给出抽象层面的语义信息。所以道路交通的感知功能主要包括以下三个方面： 动态目标检测（车辆、行人和非机动车） 静态物体识别（交通标志和红绿灯） 可行驶区域的分割（道路区域和车道线） 这三......
结合飞桨低代码开发工具PaddleX中的通用目标检测模型产线，推出领先的个人防护设备Personal Protect Equipment（PPE）应用方案，PPE检测......
的API进行目标检测。为了检测图像中的目标物体，本项目可以使用OpenCV 对图像文件进行读取和检测结果的显示。一旦检测到目标物体，可以获取其位置、类别等信息。在确定目标物体后，可以利用OpenCV......
我们将介绍一种环视鱼眼单目失真不敏感多任务框架FPNet（如下图所示）。 FPNet的整个网络架构实现了三个维度的感知检测融合：包括一个2D目标标检测头、一个3D 目标检测头和一个深度估计头。 其中，2D目标检测主要集中在寻找图像中目标......
基于多目标检测的交通监测反馈系统;本文引用地址：1   研究背景及意义 中国经济实力的快速发展使中国汽车持有量大幅增加，但伴随而来的是交通拥堵、交通事故等一系列交通安全问题，其中......
描述了BEV 感知家族的概况。具体来说，BEV Camera表示仅有视觉或以视觉为中心的算法，用于从多个周围摄像机进行三维目标检测或分割；BEV LiDAR描述了点云输入的检测或分割任务；BEV Fusion......
积累了上万次的多场景实测检验和数十万公里的路测数据，在检测过程中持续创新和迭代着硬件和软件，确保满足车规级量产要求。 在实测中，木牛4D成像雷达I79展示出如下突出的性能表现： 静止目标检测（静止车、小目标......
结果可在FPGA内叠加至输入图像的顶部。同时，使用Yolov5型网络，实现了在小占地面积内提高精度的目标。 条形码检测和读取参考设计 ● 目标检测、分类、追踪和计数 该参考设计提供了目标检测、分类、追踪......
。   条形码检测和读取参考设计  目标检测、分类、追踪和计数 该参考设计提供了目标检测、分类、追踪和计数的示例，拥有完整的设计，包括用于莱迪思开发板的FPGA RTL、神经网络模型、示例......
加至输入图像的顶部。同时，使用Yolov5型网络，实现了在小占地面积内提高精度的目标。 条形码检测和读取参考设计 ● 目标检测、分类、追踪和计数该参考设计提供了目标检测、分类、追踪和计数的示例，拥有......
引用地址：据介绍，液态生物芯片，对核酸和蛋白类标志物均适用，其检测通量大，检测灵敏高，可同时分析单管样本中的数十种目标物，检测效率显著提升，对临床实验室检测具有革命性推动作用。液态生物芯片技术是一种新型检测......
驾驶数据转化为场景重建。车道线检测算法在仿真与现实世界的相关性测试中误差相近，召回率均接近98.5%。多目标检测算法在仿真中的召回率为64.68%，与真实世界的68.8%相近。 一、具体应用 仿真......
了具有自主知识产权的量子点液态生物芯片技术平台。 据介绍，液态生物芯片，对核酸和蛋白类标志物均适用，其检测通量大，检测灵敏高，可同时分析单管样本中的数十种目标物，检测效率显著提升，对临床实验室检测具有革命性推动作用。液态生物芯片技术是一种新型检测......
适合任何阶段的人用来了解前端开发实践的指南，它概述和讨论了前端工程的实践：如何学习前端、在 2019 年进行前端实践时应该使用哪些工具。 机器学习 33、SSD-Pytorch：完整的目标检测......
AMD为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持,通过AI目标检测增强汽车安全性;AMD近日宣布，领先的移动出行方案供应商日立安斯泰莫（ Hitachi Astemo ）已选择 AMD 自适......
道路车辆轨迹级联预测系统的开发与应用;摘要：车辆检测与追踪系统的应用环境是动态复杂的，其待检测目标种类多样。环境中的建筑物、广告牌、树木等都会使车辆检测与追踪系统的背景图像复杂难分，天气、光线等因素突变的影响都会使对目标检测......
和隐秘的数据集版权保护。 中国科学院信息工程研究所国家重点实验室博士生梁思源提出了模仿检测器，可用于窃取黑盒目标检测器的知识。模仿检测器将目标检测中的知识窃取视为黑盒知识蒸馏，并提......
所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。 5、运动目标检测技术 运动目标检测主要目的是从图像中提取出运动目标并获得运动目标......
Paddle3D提供了端到端的自动驾驶模型开发解决方案，覆盖了从自动驾驶数据集到模型训练、模型评估和模型导出的算法开发全流程。 对自动驾驶驾驶中，开发者比较关心的3D目标检测任务和分割任务，Apollo......
AMD 为日立安斯泰莫下一代前视摄像头系统提供支持，通过 AI 目标检测增强汽车安全性;AMD 汽车车规级 Zynq UltraScale+ MPSoC 搭载于日立安斯泰莫立体摄像头平台，能提......

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