国际惯例先上效果图 [Untitled.gif] ####原理 把模型的material 设置成AVPlayer 就可以了 SCNMaterial \* material = [[SCNMaterial...*\* \* 添加模型按钮 \*/ @property (nonatomic, strong) UIButton \* addNodeBtn; /\*\* \* 把视频加在模型上的按钮...playVoidBtn; /\*\* \* 播放器对象 \*/ @property (nonatomic, strong) AVPlayer \*player; /\*\* \* 展示的模型...\*/ @property (nonatomic, strong) SCNNode \*showNode; /\*\* \* 调节进度的滑竿 \*/ @property (nonatomic..., strong) UISlider \*slider; /\*\* \* 调节的时间 \*/ @property (nonatomic, assign) CMTime chaseTime
ARKit - 检测到平面并映射到楼层 在我们的第一个hello world ARKit应用程序中，我们设置了我们的项目并渲染了一个虚拟3D立方体，可以在现实世界中渲染并在您移动时进行跟踪。...检测几何对于增强现实应用程序非常重要，因为如果您希望能够感觉到您正在与现实世界交互，则需要知道用户点击了桌面，或者正在查看地板或其他表面获得逼真的3D互动。...; 检测平面几何 在ARKit中，您可以通过在会话配置对象上设置planeDetection属性来指定要检测水平平面。...提取结果 下面是我走过房子的一部分，从上面的视频中检测到的飞机的一些屏幕截图： 这是我厨房里的一个小岛，ARKit很好地找到了范围并正确定位了飞机以匹配凸起的表面 image.png 这是一个看着地板的镜头...image.png 这很有意思，因为我站在这个地板上方，距离它大约12到15英尺，在光线条件不佳的情况下，ARKit仍设法在那个距离上提取飞机，令人印象深刻！
文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（1）---《Transformer在小目标检测上的应用》 Transformer在小目标检测上的应用 1 小目标检测介绍 小目标检测(Small...Object Detection, SOD)作为通用目标检测的一个子领域，专注于对小尺寸目标的检测，在监控、无人机场景分析、行人检测、自动驾驶中的交通标志检测等各种场景中都具有重要的理论和现实意义。...虽然在一般目标检测方面已经取得了长足的进展，但SOD的研究进展相对缓慢。更具体地说，即使是领先的检测器，在检测小尺寸物体和正常大小物体方面仍然存在巨大的性能差距。...原文出处： AI视界引擎 《小目标检测的福音 | 一文全览3年来Transformer是怎么在小目标领域大杀四方的？》...DETR在具有挑战性的COCO目标检测数据集上展示了与成熟且高度优化的Faster RCNN基线相当的准确性和运行时间。此外，DETR可以很容易地推广到以统一的方式输出全景分割。
PlaneWar简介 a game-PlaneWar，Written by Python 这是一个用Python写的打飞机游戏，类似当年的微信打飞机。下面有相关的截图。...其实代码也很简单，就是一些加载图片，游戏的逻辑处理，加载游戏音效。怎么个Python游戏用的核心库：pygame。以后打算用Java再写一个。里面的代码就不详细介绍了。...有兴趣的可以访问我的GitHub项目。不过需要安装Python环境，最好是Python3环境。 GitHub地址：见文末 初始界面： 初始界面 如上图：程序运行之后的界面。...子弹射击： 子弹射击 如上图：按下空格键，可实现子弹射击 GameOver gameover 敌机碰撞飞机后，游戏GameOver。
AR场景视图 ARKit模板已经放入对象库中可用的ARSCNView视图类中。此视图反映了相机看到的内容并将其显示在屏幕上。...ARKIT 我们需要ARKit来让我们体验增强现实。没有它，我们将无法跟踪我们的设备在世界上的位置，将我们的虚拟对象放在桌子上，甚至放在房间里。...统计 在viewDidLoad中，这行代码允许在屏幕上显示统计信息。运行该应用程序以检查它。...显示统计 调试选项 对于ARKit，有两个可用的调试选项可供我们在场景中进行参考。添加它们以在屏幕上看到它。调试选项是一个数组或列表，因此您需要使用方括号。现在运行应用程序。...在下一个教程中，您将学习如何检测现实世界中的平面。到时候那里见！ 原文: https://designcode.io/arkit-configuration
if (EventSystem.current.IsPointerOverGameObject()) #endif Debug.Log("当前触摸在UI...上"); else Debug.Log("当前没有触摸在UI上"); } } } 移动端与pc端的判断函数不同
我们知道在目标检测算法如Faster RCNN/SSD中常用基于ImageNet数据集预训练的模型来提取特征，也就是迁移学习，但是我们从Figure1发现ImageNet和COCO数据集在目标的尺寸分布上差异比较大...如果读过我之前写的目标检测算法之YOLOv2 这篇文章的话应该知道YOLOv2考虑到在ImageNet数据集上预训练模型时输入图像大小是 ，而YOLOv2的输入图像大小是 ，这两者差距比较大，所以就将预训练模型在...上面介绍了在ImageNet上的实验细节，下面来说说在COCO数据集上关于「特定尺度检测器」 和 「多尺度检测器」 的实验，如Table1和Figure5所示。 ?...Table1 Table1是检测器在小目标验证集上的检测效果对比结果，用的验证图像尺寸都是 。...SNIP算法和其他算法的对比 第二行的多尺度测试比第一行的单尺度效果好，而第三行是在多尺度测试的基础上加入了多尺度训练的情况，这个时候在大尺寸目标( )上的检测结果要比只有多尺度测试的时候差，原因在第
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree.../master/PyTorchDemoApp 功能简述 App主页如下图所示： 主要功能： 切换测试图片 在程序中直接指定三张(或任意张)图片，点击测试图片，可以切换图片 选择图片 点击选择图片...，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照 实时视频 点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果 切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测...然后修改ObjectDetectionActivitys,java，这里将mOutputColumn的private修饰符去掉，使其可以在外部访问： 接下来修改xml界面，在activity_main.xml...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
幸运地是两周前Houseparty首席执行官Ben Rubin发表的一则让我们有机会探索人造视觉用例的评论： “若有人可以做一个来检测笑脸的编外项目，以便让我们可以开始测量笑容并在仪表板上显示。...幸运地是，所有的行星都可以让我们在一个真正的应用上尝试一下，即：在WebRTC对话中，在iPhone本地上通过ML检测笑容。 框架选择 我们可以一些设备上的机器学习框架和库开始这项任务。...另外，它提供了不同的部署和执行模型，允许在设备上和在云中进行处理。 最后，它还能够实时优化和更新设备上的模型。...我们注意到的第一件事情是即使在快速模式下配置ML Kit时，面部检测的准确程度也是如此。 我们的测试是在一个典型的移动/桌面视频会议设置中完成的，人在看相机，没有任何物体阻挡它。...在其他情况下，检测会更加不可靠，并且不是很有用。 ML Kit也支持在图像中检测多个面，但我们没有进行太多的测试，因为它在我们应用程序的使用中并不常见。
AIDE(“高级入侵检测环境”的简称)是一个开源的基于主机的入侵检测系统。...出于这个原因,AIDE必须在系统更新后或其配置文件进行合法修改后重新对受保护的文件做索引。 对于某些客户,他们可能会根据他们的安全策略在他们的服务器上强制安装某种入侵检测系统。...在 CentOS或RHEL 上安装AIDE AIDE的初始安装(同时是首次运行)最好是在系统刚安装完后,并且没有任何服务暴露在互联网甚至局域网时。...在这个早期阶段,我们可以将来自外部的一切闯入和破坏风险降到最低限度。事实上,这也是确保系统在AIDE构建其初始数据库时保持干净的唯一途径。...上配置基于主机的入侵检测系统（IDS）的内容，更多 检测 主机 的内容，请您使用右上方搜索功能获取相关信息。
显然这带来了一定计算量的提升，因此我们在推理阶段，仅选取了第二个网络的面部分支，所以在运行的时候并没有带来额外的开销 这里提一下DSFD算法，下面是其结构图 ?...多任务学习 多任务学习在cv领域中已经被证实能帮助网络学习到更鲁棒的特征 我们充分利用了图像分割和anchor free检测来监督网络的训练 图像分割这一分支与检测的分类分支，回归分支同时进行 分割的groundTruth...10.png 可以看到在Hard级别的数据集上，pyramidBox++表现的是非常好的 7....训练细节 采样ImageNet上预训练的resnet50作为backbone，vgg16这个网络确实有点笨重 新加入的层采用Xavier初始化 优化器采用小批量SGD，动量为0.9，weight decay...训练细节上也没有用很复杂的trick，就得到了SOTA的结果。但是如此大的计算量，模型检测的实时性可能会是个问题。有文题欢迎留言。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分割的应用，这一篇我将分享深度学习在医学影像上检测应用。...所提出的方法已经在455名患者头颈CT数据集上针对颈动脉分叉检测进行了定量评估。与现有技术相比，平均误差减少了一半以上，从5.97 mm降至2.64 mm，且检测速度小于1 s /体积。 ?...原则上，所提出的方法可以适用于来自3D医学数据的其他生物标记检测任务。...训练时间从170个迭代减少到60个迭代，与两位专家一样有相媲美的性能，在两个数据集上的接收器操作特性曲线下面积为0.894和0.972。SeS CNN在独立测试集上统计性能优于NSeS CNN。...结节分类子网络在公共数据集LIDC-IDRI上进行验证，在该数据集上，其性能优于最先进的方法，并且超过了基于图像形态的有经验医生的表现。
在Linux中，有许多命令行或基于GUI的工具就能来展示你的CPU硬件的相关具体信息。 ? 1....这条命令展示了CPU当前运行的硬件频率，包括CPU所允许的最小/最大频率、CPUfreq策略/统计数据等等。来看下CPU #0上的信息： $ cpufreq-info -c 0 ?...6. i7z i7z是一个专供英特尔酷睿i3、i5和i7 CPU的实时CPU报告工具。它能实时显示每个核心的各类信息，比如睿频加速状态、CPU频率、CPU电源状态、温度检测等等。...i7z运行在基于ncurses的控制台模式或基于QT的GUI的其中之一上。 $ sudo i7z ?...11. lstopo lstopo命令 (包括在 hwloc 包中) 以可视化的方式组成 CPU、缓存、内存和I/O设备的拓扑结构。这个命令用来识别处理器结构和系统的NUMA拓扑结构。
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置，我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中，我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。...此外，我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始，我们将更多地投入到代码中。...然后，在Source下选择Swift File，点击Next。将其命名为ViewController + ARSCNViewDelegate，然后命名为Create。...你在Scene Editor中看过它。您现在正在学习如何在代码中应用它。 飞机位置 所以，就像我们为手表所做的步骤一样，我们需要定位它。将平面节点放在检测到的曲面的中心。...首先，网格是立起来的，另一个问题是你只能看到飞机一侧的网格。这是我们需要解决的两个问题。 好吧，还记得在我们第一次拖动飞机作为屏幕时的手表场景吗？它的默认方向是垂直的。嗯，这里也是如此。
总第282篇 2018年 第74篇 前言 增强现实（Augmented Reality）是一种在视觉上呈现虚拟物体与现实场景结合的技术。...在使用惯性测量单元(IMU)检测运动轨迹的同时，对运动过程中摄像头拍摄到的图片进行图像处理。将图像中的一些特征点的变化轨迹与传感器的结果进行比对后，输出最终的高精度结果。...这里列出一个在屏幕上具体的像素数与距离的粗略计算公式，为笔者在开发过程中摸索的经验值： ?...点击 熟悉 Cocoa Touch 的朋友都了解，UIView 的层级结构是通过 hit-testing 来判断哪个视图响应事件的，在 ARKit 中也不例外。...这样就可以检测到用户点击的位置有哪些卡片发生了重叠。 投射 这里简单介绍一下散开的实现原理。
今天小编要介绍一个项目，来自于Huy Mai的《Realtime Language-Segment-Anything on Jetson Orin》，作者在Jetson Orin平台上，实现了通过文本提示进行目标检测和任意目标分割的功能...通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...凭借这一结果，实时语言分割模型可以轻松地在Jetson AGX Orin上使用网络摄像头的输入进行实时处理。 硬件安装 本项目的硬件设置包括鼠标、键盘和显示器，以便与Jetson Orin进行交互。...确保安装以下模块： Pytorch 2.1 Torchvision 0.16.1 请按照此说明在Jetson AGX Orin上安装上述软件包（/forums.developer.nvidia.com/
要在ARKit中呈现3D内容，我们将使用SceneKit：https：//developer.apple.com/scenekit/这是一个在iOS设备上渲染3D图形的框架。...即使这是一个非常简单的应用程序，我们将通过这些系列文章继续构建越来越多的功能，包括几何检测，3D物理和更多有趣的东西。...image.png 运行项目，如果设备上的所有内容都按预期工作，您应该会看到一个应用程序，其中显示了实时摄像头源和位于物理空间中的飞机的3D模型。...移动并观察飞机在现实世界中保持的位置，即使您移动相机也是如此： ?...我们想要做的一个快速调整是在3D场景中添加一些默认光照，这样我们就可以看到立方体的两侧，我们可以稍后添加一些更高级的光照但是现在我们可以在SCNScene实例上设置autoenablesDefaultLighting
该模版APP会在实施摄像头镜头中展示一架飞机的3D模型。如下图所示： ? 3D飞机 实际项目中，你也可以不使用该模版来创建项目，直接引入相关库也可以进行开发。...的功能，下面简单介绍ARKit的工作原理： ARKit工作原理 在ARKit中，创建虚拟3D模型其实可以分为两个步骤： 相机捕捉现实世界图像–由ARKit实现 在图像中显示虚拟3D模型/2D模型–由SceneKit...在一个完整的AR体验中，ARKit框架只负责将真实世界画面转变为一个3D场景，这一个转变的过程主要分为两个环节：由ARCamera负责捕捉摄像头画面，由ARSession负责搭建3D场景，而将虚拟物体显示在...本文将会使用ARKit创建一个简单的app，结束时就可以在AR世界里放置3D物体，并且可以用iOS设备绕着它移动。...虽然这是一个非常简单的app，我们会在之后的文章中继续为其编写更多功能，包括平面检测、3D物理效果等其他东西。
前言 人脸检测领域目前主要的难点集中在小尺寸，模糊人脸，以及遮挡人脸的检测，这篇ICCV2017的S3FD（全称：Single Shot Scale-invariant Face Detector）即是在小尺寸人脸检测上发力...这一算整体上可以看做是基于SSD的改进，它的主要贡献可以概括为： 改进检测网络并设置更加合理的Anchor，改进检测网络主要是增加Stride=4的预测层，Anchor尺寸的设置参考有效感受野，另外不同预测层的...S3FD的消融实验结果 Figure8是S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比。 ?...S3FD和其它人脸检测算法在WIDER FACE数据集上的对比 下面的Table4展示了关于选择不同预测层对最终模型效果(mAP值)的影响。 ?...结论 这篇论文在小尺寸人脸检测上发力，提出了一些非常有用的Trick大大提升了在小尺寸人脸上的召回率以及效果，这篇论文在小目标检测问题上提供了一个切实可行的方法，值得我们思考或者应用它。 9.
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