基于opencv的SIFT特征提取

SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法,最初由David Lowe在1999年提出,并于2004年发表在论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》中。SIFT特征提取的算法原理如下: 尺度空间极值检测: SIFT首先在不同尺度上对图像进行高斯平滑处理,构建了一个高斯金字塔(Gaussian...

【RT-DETR有效改进】Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (轻量又涨点)

im-neck提出的Neck部分,Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在RT-DETR中,neck是连接主干网络(backbone)和头部网络(head)的部分,负责特征融合和处理,以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有4个点左右。(值得一提的是这个Slim-neck还可以减少参数和计算量所以非...

如何隐藏Selenium特征实现自动化网页采集

以通过模拟用户在Chrome浏览器中的操作来完成网站的测试。然而,有些网站会检测浏览器是否由Selenium驱动,如果是,就会返回错误的结果或拒绝访问。为了避免这种情况,我们需要隐藏Selenium的特征,让网站认为我们是正常的用户。 以下是三种常见的隐藏Selenium特征的方法: 1、修改navigator.webdriver标志:navigator.webdriver是一个浏览器提供的属性,用于...

如何构建TCN网络提取序列特征

原理可以看一下别人写的帖子 https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124678538 TCN网络主要在于提取序列的特征,并且可以实现特征维度的改变,并保持序列长度不变。 具体代码如下: class Chomp1d(nn.Module): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, ...

Selenium 隐藏浏览器指纹特征的几种方式

我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时,如果不做任何处理直接进行爬取,会导致很多特征是暴露的 对一些做了反爬的网站,做了特征检测,用来阻止一些恶意爬虫 本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式 1. 直接爬取 目标对象: aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U= 我们使用 Selenium 直接爬取目标页面 ...

Pointnet++改进卷积系列:全网首发ODConv2全维动态卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ODConv2全维动态卷积,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三...

YOLOv5涨点改进:多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少

💡💡💡本文全网独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率 💡💡💡在YOLOv5中如何使用 1)iAFF加入Neck替代Concat;   💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,...

【Java SE语法篇】8.面向对象三大特征——封装、继承和多态

this 关键字是为了解决实例变量和局部变量之间发生的同名的冲突。 2. 继承 2.1 继承的概念 继承是 java 面向对象编程技术的一块基石,因为它允许创建分等级层次的类。 继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为。 生活中的继承 兔子和羊属于食草动物,狮子和老虎属于食肉动物。 食草动物和食肉动物又是属于动物。 ...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络(附对比试验效果图)

 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是特征提取网络UniRepLknet,其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络,该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则,强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合,以及使用带扩张的小核心进行重新参数化,该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本,LKNet我们之前已经出过教程了。UniRepLknet在各种视觉任务...

YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头(全网首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF,其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式,有效地过滤掉冲突信息,从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证,修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果,此版本为三头版本,后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测,本文的检测头非常推...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.014840(s)
2024-03-29 02:50:55 1711651855