显著性目标检测和视觉重定位
显著性目标检测
一、Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters
本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块&
显著性目标检测
一、Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters
本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块&
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
...
Err:4 https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/stable/ubuntu16.04/am
前几天按照YOLO_v4的教程,想在ROS环境下运行YOLO算法,结果在编译的环节报错了,如下图所示。 百度搜索无果,后来用bing搜索终于找到了可行的参考解决方案,因为op
基于无人机视觉的目标检测具有巨大的商业潜力和广泛的应用领域。与地面检测相比,无人机检测在空中无遮挡,具有更广的视野,能监测的范围更大,而且无人机使用成本低、环境适应能力强,适
写在前面:在目标检测问题中,好几处地方使用了阈值这个限制指标,主要有:1. NMS操作之前用到的置信度阈值a;2. NMS进行时用到的IoU阈值b;3.计算某类
基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法江玉朝, 吉立新, 高超, 李邵梅国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002摘要:针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神
数据准备工作
原始数据分两个文件夹,images(彩色图片)、mask(掩膜照片,一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”,mask里的掩膜
本文禁止转载!
1. YOLOv5环
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hu
《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路: 1.显著性检测的用途:根据显著性特征(空间域
显著性目标检测
一、Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters
本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块&
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
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Err:4 https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/stable/ubuntu16.04/am
前几天按照YOLO_v4的教程,想在ROS环境下运行YOLO算法,结果在编译的环节报错了,如下图所示。 百度搜索无果,后来用bing搜索终于找到了可行的参考解决方案,因为op
基于无人机视觉的目标检测具有巨大的商业潜力和广泛的应用领域。与地面检测相比,无人机检测在空中无遮挡,具有更广的视野,能监测的范围更大,而且无人机使用成本低、环境适应能力强,适
写在前面:在目标检测问题中,好几处地方使用了阈值这个限制指标,主要有:1. NMS操作之前用到的置信度阈值a;2. NMS进行时用到的IoU阈值b;3.计算某类
基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法江玉朝, 吉立新, 高超, 李邵梅国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002摘要:针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神
数据准备工作
原始数据分两个文件夹,images(彩色图片)、mask(掩膜照片,一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”,mask里的掩膜
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1. YOLOv5环
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hu
《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路: 1.显著性检测的用途:根据显著性特征(空间域