halcon目标检测标注保存
* 创建一个新的字典 create_dict(ObjectDictionary) * 类别名称列表和对应的ID列表 class_names := ['Defect1','Defect2','Defect3','Defect4','Defect5','Defect6','Defect7','Defect8','Defect9','Defect10','Defect11','Defect12','Defe...
YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署（Python实现带界面）
的、最先进的（SOTA）模型，它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新，引入了全新的特性和改进，以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计，YOLOv8在广泛的领域中，包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中，都表现出色。实例分割在物体检测的基础上迈出了更进一步的步伐，它不仅可以识别图像中的单个物体，还能够精确地将这些物体从图像的其他部分中分割出来。 这是...
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
💡💡💡本文独家改进：基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁...
YOLOv5全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 多膨胀通道精炼（MDCR）模块，红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果
💡💡💡本文独家改进：多膨胀通道精炼（MDCR）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创）...
【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）
文章目录 一、前言二、奇葩需求2.1、井盖2.2、管线 三、后记 一、前言 在工作中往往出现些奇葩需求。上一篇介绍了一些奇葩需求奇葩需求如何处理（一） ，今天给大家分享一些更奇葩的需求。 二、奇葩需求 2.1、井盖 昨天突然接到一个需求，识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急，比赛突然加的需求，只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了，采集数据标注数据训练模型都要花时间。 下面是...
vscode中转（跳板）连接目标主机
vscode中转（跳板）连接目标主机 文章目录 引言正文跳转配置本地密钥 总结 引言 简单讲解如何通过vscode经过跳板机到达目标机的方式，本文基于linux平台，理论上vscode是跨平台的。 如下本机通过两层跳板到目标主机如何通过vscode SSH来实现目标文件的访问。 正文 跳转配置 打开ssh参数界面 配置参数如下： # Jump box 2Host jump-box2 HostNam...
【目标检测】NMS算法的理论讲解
将NMS就必须先讲IOU， IOU就是交并比，两个检测框的交集除以两个检测框的并集就是IOU 为什么要做NMS操作，因为要去除同一个物体的多的冗余检测框 那么NMS算法是如何做的呢？ 以上是算法的流程图 下面讲解算法的流程 首先输入是预测框的集合B，置信度分数S，IoU的阈值 τ \tau τ，以及置信度的阈值T ①首先我们创建一个过滤后的检测框的集合F 将这个集合设为空集进行初始化 ②根据置信度的...
Leetcode 494 目标和
文章目录 1. 题目描述2. 我的尝试 1. 题目描述 给你一个非负整数数组 nums 和一个整数 target 。 向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ： 例如，nums = [2, 1] ，可以在 2 之前添加 '+' ，在 1 之前添加 '-' ，然后串联起来得到表达式 "+2-1" 。 返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 targe...
Matlab|面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度
目录 主要内容 优化流程 部分程序 结果一览 下载链接 主要内容 该程序为多微网协同优化调度模型，系统在保障综合效益的基础上，调度时优先协调微网与微网之间的能量流动，将与大电网的互联交互作为备用，降低微网与大电网的互动频率，从而减少微网分布式电源出力的不确定性对电网造成冲击和不稳定的影响。所以，多微网与电网的互联调度作为微网之间互联调度的补充，微网之间的互联调...
数据集、特征矩阵、目标矩阵（代码理解）
pecies列的数据） X = iris.drop('species', axis=1) X.head(10) print(X.shape) 以上意思是实例总量150，特征总量4 注意：特征矩阵包含除目标特征之外的所有特征值，将每个实例表示为二维矩阵 Y = iris['species']Y.head(10)print(Y.shape) 打印出来的（150，）代表获得一维的且长度等于实例数，也就是...