Halcon深度学习，异常值缺陷检测
前言 halcon深度学习分为常见的4大类。分类，语义分割，异常值检测，深度OCR。本篇主要针对halcon的异常值检测，如何训练和部署，并通过图像预处理的方式实现对异常值缺陷检测的精准实现。 异常值检测不同于语义分割的项目，异常值检测可以仅训练OK图像，不训练NG图像，但是使用NG图像训练可以显著提高准确度 1.总结程序 ImageDir := 'E:/New/图像文件/异常值检测单块'Imag...
HUAWEI 华为交换机 配置 MAC 地址漂移检测示例
组网需求 如 图 2-17 所示，网络中两台 LSW 间网线误接形成了网络环路，引起 MAC 地址发生漂 移、MAC 地址表震荡。 为了能够及时检测网络中出现的环路，可以在 Switch 上配置 MAC 地址漂移检测功能， 通过检测是否发生MAC 地址漂移来判断网络中存在的环路，从而排除故障。 配置思路 采用如下思路配置 MAC 地址漂移检测功能： 1. 开启 MAC 地址漂移检测功能，实现检测网络...
【3D目标检测】OpenPCDet自定义数据集训练
loud1.1.2 自定义标签1.1.3 labelCloud配置 1.2 数据集准备和预处理1.3 生成标准数据格式 2 模型训练3 自定义模型测试 引言 OpenPCDet环境搭建参考：【3D目标检测】环境搭建（OpenPCDet、MMdetection3d） 源码地址：OpenPCDet：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet 1 自定义数据集准备 1.1...
Yolov8-pose关键点检测：原创自研&涨点系列篇 | 一种新颖的轻量化网络，用于提升遥感图像中的小物体检测 | 2024年二区YOLOv5改进最新成果
将本文思想迁移到YOLOv8-pose做二次创新 ，提出了三个创新的轻量级即插即用模块：特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM） Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；...
Yolov8-pose关键点检测：原创自研&涨点系列篇 | 空间上下文感知模块（SCAM）结合超轻量高效动态上采样DySample
ead创新，1）一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample；2）加入空间上下文感知模块（SCAM）进一步提升检测精度； 改进结构图如下： Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从...
基于YOLOv5的无人机视角水稻杂草识别检测
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了无人机视角水稻杂草识别检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经...
基于YOLOv5的驾驶员疲劳驾驶行为检测系统
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了疲劳驾驶行为检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富...
【深度学习笔记】计算机视觉——单发多框检测（SSD）
单发多框检测（SSD） sec_ssd 在 sec_bbox— sec_object-detection-dataset中，我们分别介绍了边界框、锚框、多尺度目标检测和用于目标检测的数据集。 现在我们已经准备好使用这样的背景知识来设计一个目标检测模型：单发多框检测（SSD） Liu.Anguelov.Erhan.ea.2016。 该模型简单、快速且被广泛使用。尽管这只是其中一种目标检测模型，但本节中...
基于肤色模型和中值滤波的手部检测算法FPGA实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
_check); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);endendmodule0X_028m 4.算法理论概述 在计算机视觉领域，基于肤色模型和中值滤波的手部检测方法是一种常见的初步定位策略。该方法主要分为两大部分：肤色分割以区分出图像中的皮肤区域，以及中值滤波以消除噪声并保持关键边缘信息。 4.1 肤色模型建立与应用 肤色模型是基于人手的肤色特...
二，几何相交----2,区间相交检测IID
一，算法 对于空间的线段是否相交，假设都是与x平行，则需要三步 1，对各线段左右端点设置为L,R标志 2，从小到大进行排序 3，线性扫描，从小到大，根据模式判断是否相交，假设不相交，则应该是LRLR的模式，即首尾相连；如果有LL或者RR，则相交 时间复杂度是nlog(n)，在第二段排序上 二，论证时间复杂度是o(nlogn) 归约IEU,输入是相同的值，然后每个值+0.5，查看是否有相同值，即可。 ...