首先明确一点default不同位置输出是不同的： 例子； #include using namespace std; int main() { int a=1,b=...10; switch(y){ case 1:a++;break; default:d=1; case 2:b++;break;//b是可以跑进去的... case 4:c++;break; } cout << a<<b<<c<<d<< endl; return 0; } 结果： 1331 例子： #... case 4:c++;break; //c++是跑进去了 } cout << a<<b<<c<<d<< endl; return 0; } 结果...： 1241 解释：这是在程序中debug的，原理：程序一步一步的跑，遇到default包进去，接下来语句包进去，遇break跳出switch，就是结果，网上有很多不对，注意。
上面左图中大象的下边框和右图中冲浪板的右边框是模糊的，很难被检测器检测到，尤其是轻量级的目标检测网络。...与上述方法不同，作者将蒸馏学习引入到目标检测网络的定位分支中，提出使用位置蒸馏（简称为LD，Localization Distillation）的方法提高目标框的质量：使用能够解决位置模糊性问题的高性能教师网络...，通过蒸馏学习得到学生网络，使得学生网络能像教师网络一样解决位置模糊问题；此外，对于高性能的检测网络使用Self-LD，能够进一步增强网络预测框的精确度。...即用在不同坐标值处的概率描述回归框中各边框位置的概率分布，用数学期望表示网络预测的最终位置。 为便于将上述表示应用于CNN检测器中，对上式进行离散化。...在COCO val2017上的测试结果如下表所示： ? 从上表中可以看出，Self-LD能够提升baseline检测器的性能。
w=1280&h=991.4819427148194] 设备端上传的只读数据： 行人检测：设备端检测到行人时，标志位置为1； 人流量计数：当设备端的行人检测结果从无人变化到有人时，人流量计数值+1 设备端接收的控制指令...： 异常停留：当用户看到有异常停留，标记位置为1。...NXP RT1062 \ \ \ \ 以上三者都是使用的TFLite-micro方案 2.行人目标检测推理数据： 芯片平台 单帧推理时间 连续十帧检测时间 RAM总占用 Flash总占用 STM32H750...行人检测在RT1062开发板上的检测结果相比上位机有一定程度上的精度损失，对于同一张输入图片，在上位机获得了比较不错的检测结果，但在开发板上需要调整yolo_decode中objectness的缩放倍数才可以获得检测框...，并且检测框的位置出现了一定程度上的偏移，其中蓝色是上位机的检测结果，而绿色则是下位机的检测结果，如下图所示： [vT4Bc9RLnzhjqsfJrxjG2A.png?
SIou不仅保留了其他Iou（Intersection over Union）方法的优点，还加入了角度的计算，从而在多目标检测和缺陷检测中带来了以下优势： (1)模型收敛速度更快：SIou的引入使得模型更容易学习目标的准确位置和角度...(3)提高模型精度：SIou综合考虑了目标的位置和角度信息，因此在缺陷检测中能够更准确地识别缺陷，提高了模型的精度。...我们的代码包括了这一关键步骤，以确保输出结果的准确性。 结果保存： 最终，我们的代码能够将检测结果保存到指定位置，以便后续分析和记录。 ...还是DLC模型，都需要进行后处理来解析模型的输出结果，并提取检测到的物体框、置信度分数和类别信息。...TFLite模型的后处理可能与DLC模型有所不同，因为模型输出的格式可能会有差异。在后处理阶段，我们需要根据模型的输出结构来解析结果。
Task Library 支持主流的机器学习任务，包括图像分类与分割、目标检测和自然语言处理。...ImageClassifier API 支持常见的图像处理和配置，还允许在特定的受支持区域设置中显示标签，并根据标签许可名单和禁止名单筛选结果。...ObjectDetector 物体检测器可以识别一组中可能存在哪些已知物体，并提供这些物体在给定图像或视频串流中的位置信息。...ObjectDetector API 支持类似于 ImageClassifer 的图像处理选项。输出结果将列出检测到的前 k 个物体并带有标签、边界框和概率。...ImageSegmenter 图像分割器预测图像的每个像素是否与某个类相关联。这与物体检测（检测矩形区域中的物体）和图像分类（对整个图像进行分类）相反。
论文信息 题目：Infrared Small Target Detection with Scale and Location Sensitivity 具有尺度和位置敏感性的红外小目标检测 作者：Qiankun...例如，广泛使用的交并比（IoU）和Dice损失对目标的尺度和位置不敏感，限制了检测器的性能。在本文中，作者专注于通过更有效的损失函数和更简单的模型结构来提升检测性能。...具体来说，作者首先提出了一种新的尺度和位置敏感（SLS）损失，以解决现有损失的局限性：1）对于尺度敏感性，作者基于目标尺度计算IoU损失的权重，帮助检测器区分不同尺度的目标；2）对于位置敏感性，作者引入基于目标中心点的惩罚项...此外，当使用作者的SLS损失进行训练时，现有检测器的检测性能可以进一步提高，证明了作者的SLS损失的有效性和泛化能力。...可以看到，尽管一些不同的位置误差共享相同的损失值（这些位置误差仍然可以通过其梯度区分），但位置损失有效地区分了大多数不同的位置误差，使检测器对不同类型的位置误差更加敏感，从而更精确地定位目标。
关键词：核酸检测 自助采样 自动化检测 核酸检测，这个曾经陌生的医学名词，如今已成为今年的年度热词之一。...从收样到反馈结果，需要经过灭活、转板、核酸提取、试剂反应、结果判定等多个步骤，期间检测员面临的风险依然很高。 ?...以哈工大科研团队研发的新冠病毒核酸自动检测仪为例，能够实现核酸提取、扩增反应、RT-PCR 体系配置和结果报告的全流程自动化。...自动检测第二步：RT-PCR 上机检测 这一步主要是使用的是荧光定量 PCR 仪。该类设备已属于非常成熟的检测设备，检测时长和检测通量相差不多，基本上可以通过增加设备数量来应对大规模筛查的需要。...目前，各科研机构仍在不断改进自动化核酸检测方案，争取更加便捷、快速、准确的疫情监控。未来，从样本进设备，到报告结果出设备，将只需数十分钟。
与之前的目标检测系统相比，DETR 的架构进行了根本上的改变。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。...具体来说，研究者在 COCO 目标检测数据集上将 DETR 与 Faster R-CNN 基线方法进行了对比，结果发现 DETR 在大型目标上的检测性能要优于 Faster R-CNN，但在小目标的检测上性能不如后者...DETR 通过将一个常见 CNN 与 Transformer 结合来直接预测最终的检测结果。...在训练期间，二分匹配（bipartite matching）向预测结果分配唯一的 ground truth 边界框。没有匹配的预测应生成一个「无目标」的分类预测结果。...表 1：在 COCO 验证集上与 Faster R-CNN 的对比结果。 结果表明，DETR 在大目标的检测中性能表现较好，在小目标的检测中表现较差。
本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。...，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...这将我们将要检测的37个宠物品种中的每一个映射到整数，以便我们的模型可以以数字格式理解它们。...现在，你的GCS存储桶中应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作，但我们需要一个方法来告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。...v=jU5jYwbMTPQ&feature=youtu.be 当你使用通用检测器时，将其替换为你定制的宠物检测器非常简单。
摘要：图像的特征对于显著性目标检测非常重要。现有的方法主要集中在设计复杂的结构以合并多级特征并滤除混乱的特征。...同时以VGG16做骨干网络的结果论文在实验部分也展示了。 具体来说ResNet-101网络可以用stride=2的下采样操作来分成5个块。...具体来说，从较深的一侧到较浅的一侧采用了残差连接。结果，将具有全局信息的高级特征直接注入到较低级的特征中，以帮助更好的发现显著区域。...然后作者使用了一个辅助损失，具体就是优化在FM模块之前的一系列中间结果，最终网络的总损失如下： ?...3 实验结果 下面的Table1展示了本文的方法在5个数据集上均获得了SOTA精度，证明了此方法的有效性。 ? 4 可视化展示 ?
通过对样本进行分析，注射器摆放的位置略有差异，采用目标检测来检测各个部件是否存在比较合适，最后综合判断每个注射器的最终结果，如果检测某个注射器出现歪嘴或者缺件的直接输出对应的NG信号，方便剔除不合格产品...:集大成者之作，包括分类、实例分割、目标检测、关键点检测、目标跟踪等，更多的功能更快的推理速度、更高的精度、更加易于训练和调整支持更多的平台、全新的SOTA模型该项目使用volov8的目标检测，对该模型进行两点改进在...GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中，与原始网络相比改进方法获得了最优秀的检测结果。...(tensorflowlite)->参数设置默认->转换结果->下载模型基于tflite的yolov8模型部署images文件夹:推理图像样本onnx原模型:yolov8_slimneck_SIOU.onnxtflite...vscode，打开tflite.py文件，右键在终端运行，可在result中查找推理的结果最后的推理源码如下：import aidlite_gpuimport cv2from cvs import *import
使用YOLOv4、DeepSort和TensorFlow实现的目标跟踪。YOLOv4是一种非常优秀的算法，它使用深卷积神经网络来执行目标检测。更详细的介绍可以参考之前文章。...YOLOv4 进行目标检测，然后使用 deep sort 进行跟踪。...这里提供官方的 YOLOv4 目标检测模型 作为预训练模型，该模型能够检测 80 类物体。 为了便于演示，我们将使用预训练的权重作为我们的跟踪器。.../outputs/webcam.avi --model yolov4 --output 后面接的是目标跟踪输出结果视频文件的存储路径。.../outputs/tiny.avi --tiny 输出结果 如上所述，生成的视频将保存到设置 --output 命令行标志路径的位置。这里把它设置为保存到‘output’文件夹。
一个分类网络分配每个类具体的置信度分数。通过建议的回归来改具体坐标位置。这些经常汇聚到相同的感兴趣区域(RoI)，特别是当对象检测器对RoI中存在的对象非常有信心时。...经分析，检测器对于每个目标仅产生一个检测结果有两个关键点是必要的，一是一个loss惩罚double detections以告诉检测器我们对于每个目标仅需一个检测结果，二是相邻检测结果的joint processing...实验结果表明，与其他NMS变体相比，该方法的平均精度更高，因此具有更强的优越性。 本文方法 所提出的方法称为Confluence。名称来源于一个目标检测器在检测到一个对象时返回的检测框的集合。...与之间的可以表示为: 基于DCNN的传统和现在目标检测器都有一个明显的特点，就是返回大量的检测结果，在图像中感兴趣的位置周围形成边界框簇。...因此，被密集的一群边界框包围的边界框，其P值会非常低，而没有被相互竞争的边界框包围的边界框，可以被正确地归类为离群值。实际上，这提供了目标检测器在给定位置存在对象时的置信度的度量。
瞧～只需要区区几十毫秒，桌上的东西就全被检测出来了： 这速度似乎不比电脑差？ 想要亲手搭建一个？上教程。 在安卓手机上部署YOLOv5 更确切的说是YOLOv5s。...而且其实最开始YOLOv5就是作为一款对图像进行检测、分类和定位的iOS端APP进入人们的视野，而且APP还是由YOLOv5的作者亲自开发。.../tflite\u model/*.tflite复制到app/tflite\u yolov5\u test/app/src/main/assets/目录下，就可在Android Studio上构建应用程序...构建好的程序可以设置输入图像大小、推断精度和模型精度。 如果选择其中的“Open Directory”，检测结果会被保存为coco格式的json文件。...延迟时间 在小米11上测得，不包含预处理/后处理和数据传输的耗时。 结果如下： 不管模型精度是float32还是int8，时间都能控制在250ms以内，连半秒的时间都不到。
整个流程是minimap2比对，然后是syri做变异检测，最后使用plotsr这个命令可视化展示结果，用到的命令是 plotsr --sr syri.out --genomes genomes.txt...-W 4 -H 4 -o 3.pdf 这个默认的图例是如下 image.png 都是单列排布，注释那个图例四周空间还挺多的，我想把它改成两行两列的形式排布，查了一下plotsr的github主页...genlegcol 后面的数字设置的是Genomes那个图例的排布，单位是列，比如改成2，图例就变成了如下的样子 image.png 使用方式 plotsr --sr syri.out --genomes...plotsr.py 这个脚本里268行ncol参数是控制Annotations图例的列数的，我把这个1改成2就变成了2列显示 image.png 我是直接使用conda安装的这个工具，plotsr.py...，内容可能会存在错误，请大家批判着看，欢迎大家指出其中的错误 示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享...目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测...： 图片分类任务与目标检测任务性质是有所差异的，分类任务想要的是对于变换的不变性(Translation invariance)，也就是说不管这个类别的东西在图片的什么位置，它占图像的什么比例...，对分类的结果不应该产生影响。...，其中 的格子的位置是和通道是一一对应的，如上图中深黄色的通道数有C+1个，那么位置敏感池化操作的时候，只要深黄色通道为左上角的bin内的值，作为 格子的左上角位置的值，所以K*K格子的左上角位置也是深黄色的
applyForce:bulletDirection impulse:YES]; [self.jpARSCNView.scene.rootNode addChildNode:bulletsNode]; ###检测碰撞事件...######和以往iOS的代理事件不同 它还要多设置categoryBitMask、contactTestBitMask属性的id 用于标志2个物体是否会发生碰撞 #####代理设置 <SCNPhysicsContactDelegate
本项目提出了一种使用深度学习技术进行目标识别的方法，深度神经网络会对摄像头采集到的图像进行计算，对学习到的濒危动物进行自动特征提取，符合标签的，自动进行视频录制，并可以通过AIOT的平台，将检测到的数据回传服务器端...对濒危动物的保护和检测，起到基础支撑设施的作用。...本文提供几种方式去加载这些模型： 1、使用xxd指令将tflite编程c语言源文件，以数组形式存放模型，这也是官方提供的做法。 2、编译的时候链接tflite文件，方便一点。.../* 模型输出结果的处理关键部分 */ for(uint32_t i = 0; i outputs_size(); i++) { printf("[output %ld]...其他 保存检测到东北虎的照片 本项目除了实现上述功能外，还实现将检测到东北虎的照片保存在MicroSD卡中，采用BMP库，将摄像头原始数据编码成BMP格式图片写入MicroSD卡中。
image.png 对于 TFML 我们需要替换自己的 .tflite 模型，而这个.tflite 模型可以通过 eIQ Portal 提供的工具迁移学习得到，迁移学习就是在其他训练好的模型之上，再次进行训练以省略掉从零开始所花费的时间...（以下简称 OD），注意两者的数据集不可混用，OD 比 CF 麻烦的点在于，CF 的整个图像就是要识别的部分，而 OD 需要先判断出位置信息，然后再针对于该位置信息进行识别。...，这里的精确度是 71%，感觉有一点低，可以在右边的红色表格中详细看是实际是哪种判断错误了 20220312191339.png 可以看出识别错误最高的是实际是猫结果识别成了狗 20220314105441...MODEL_RunOD()，其返回值是运行成功失败与否，如果有报错会输出到 py_tf_putchar_buffer 里，返回结果是 MODEL_GetODTensorByIdx() 取到的，boxes...image.png YOLO 是「你只看一眼」的意思 2333，可以做到多目标检测，但是想在开发板上跑多目标检测估计有点困难 image.png 推荐使用 YOLO V4，不满足可降级至 SSD（疑问为啥不能用
如果一个当前帧的目标在下一帧中没被检测出来， 那么该目标的kalman滤波的先验状态预测将会失去与下一帧目标检测值的匹配的机会（因为下一帧这个目标没被检测出来）， 此时轨迹的...（aidlux手机端显示图） 图片 3.大作业 3.1实现功能 课程中详细介绍了模型的搭建训练和使用的整个过程，课程文档可到下边的百度云盘里获得；这里主要将车牌检测和识别部署到android手机端实现对视频中车辆车牌的检测和识别...3.2 车牌检测+识别模型的tflite的轻量化 因为模型需要部署在移动端，所以还需要将模型轻量化，同时考虑后面我们使用的aidlux对tflite的支持，所以选用tflite框架，对模型轻量化。...车牌检测是使用yolov5来实现的，车牌识别是使用LPRNET实现的，直接将转换好的onnx导出成tflite模型即可，但tflite推理过程中需要注意调整代码中outputs的顺序，因为onnx最后特征层输出的排序是...，需导入aidlite aidlite = aidlite_gpu.aidlite() # Aidlite模型路径 # 定义输入输出shape # 加载Aidlite检测模型：支持tflite, tnn
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