本文摘要：一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显1.轻量且高效的YOLO轻量且高效的YOLO网络结构1.1 SCRB介绍 其实ScConv和...此外，SCConv 是一个即插即用的架构单元，可以可以直接用来替代各种卷积神经网络中的标准卷积。...SCConv 的结构包括了空间重建单元（SRU）和通道重建单元（CRU）。 下图显示了我们的 SCConv 模块添加在 ResBlock 中的确切位置 。...NEU-DET和GC10-DET上取得了更好的性能。...NEU-DEU任务 GC10-DET任务PR result plot on NEU-DETPR result plot on GC10-DETVisualization of detection resultshttps
在这篇文章中，我们将深入探讨Mercury A1的独特设计、先进功能，以及它如何在各行各业中发挥重要作用，引领着未来技术的潮流。 https://www.youtube.com/watch?...自适应夹爪：这种夹爪能够根据被抓取物体的宽度自动调整夹取范围，确保在抓取过程中不会对物体造成损伤。它的智能设计使Mercury A1能够灵活应对各种不同大小和形状的物体。...3D摄像头：提供三维空间数据，让Mercury A1能够更精确地定位和处理物体。这种摄像头在复杂环境中尤其有用，如在需要精确空间定位和深度感知的场景。 吸泵：利用大气压强原理来吸取物体。...教育实例 在这个实例中，Mercury A1机械臂通过其3D摄像头来执行视觉识别任务，这是机器人技术教育中的一个常见应用。利用3D摄像头，机械臂能够对场景中的木块及其附带的二维码进行准确识别。...在未来，我们可以预见Mercury A1和类似的多自由度机械臂将在更多领域发挥作用，如进行复杂的组装工作、执行精密的外科手术，甚至在艺术表演中创造独特的体验。
本文摘要：一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头...DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化，增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。...在实际应用中，将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4来创建FlashInternImage，无需进一步修改即可使速度提高80%，并进一步提高性能。...DCNv4在速度和效率方面的进步，以及它在不同视觉任务中的强大性能，显示了它作为未来视觉模型基础构建块的潜力。图1所示。(a)我们以DCNv3为基准显示相对运行时间。...因此，我们设计了一种新的路径融合GFPN：包含跳层与跨尺度连接，见上图d。2.实验结果分析我们的方法在NEU-DET和GC10-DET上取得了更好的性能。
该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。...我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。...1.1 YOLOv9框架介绍 YOLOv9各个模型介绍 2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张， 类别分别为：'crazing','inclusion',...2.1 修改NEU-DET.yaml path推荐使用全路径 path: ..../data/NEU-DET # dataset root dir train: train.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
R3det: Refined single-stage detector with feature refinement for rotating object 论文发表：AAAI 2021 论文链接：...image.png @article{yang2019r3det, title={R3det: Refined single-stage detector with feature refinement...主要工作 针对上述问题，作者提出了R3Det，其主要工作如下： image.png progressive regression： 作者发现旋转框在密集场景下的能有较好的目标检测精度，而水平框能达到更好的召回率...3.1 模型结构 R3Det主要基于 RetinaNet 实现，结构如下： 3.2 边界框定义 对于边界框(x,y,w,h,\theta)，其中x，y代表中心点坐标，w，h代表宽和高，\theta \in...特征插值可以表示为: image.png 其中A代表图（a）中的区域，F\in \mathbb{R}^{C\times 1\times 1}代表特征图上点的特征向量。
论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应新的数据集，具有跨多样数据集的稳健性能、训练效率和与各种检测架构的兼容性。...结合Def-DETR和Plain-Det，在COCO上达到51.9的mAP，匹配当前最先进的检测器。在13个下游数据集上进行了广泛的实验，Plain-Det展现了强大的泛化能力。...最后，论文提出了Plain-Det，这是一种简单但有效的多数据集目标检测器，得益于基线的灵活性，可以通过直接将上述三项见解应用于基线来轻松实现。...基于这三项见解，提出了一种简单但灵活的多数据集检测框架，称为Plain-Det，满足以下标准：能够灵活适应新数据集、在不同数据集上表现出良好的鲁棒性、训练效率高，以及与各种检测架构兼容。...将Plain-Det集成到Def-DETR模型中，并在公共数据集上进行联合训练，这些数据集包含2,249个类别和400万张图像。
python 里面的字典很神奇，可以用来做各种东西，不过要注意的是，字典里面的键是不允许修改的！字典里面的键是不允许修改的！ 字典里面的键是不允许修改的！ ...所以字典的键不能用可变对像，只能用不可变的。字典有很多操作，删除、查询（给定键查值）、修改值（键不可修改）等。 一些高级用法稍后再更新了。 #!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # by Mercury_Lc dic = dict() # 基本的字典创建，也可结合 zip 或者其他列表等转化建立空字典...: 'female'} dic1 = dic.copy() # 浅拷贝 print(dic1) dic1['age'] = 19 # 改变copy的值，原来的值不变 print(dic) print...(dic1) if 'age' in dic: # 判断这个键是否在字典中，有的话是 T，反之是 F。
在文章中也有具体的实验论证发现，打开原始预训练模型参数后进行微调很容易带来灾难性遗忘的问题，反而失去了开放世界检测的能力。...由此，MQ-Det在冻结文本查询的预训练检测器基础上，仅调制训练插入的GCP模块，就可以高效地将视觉信息插入到现有文本查询的检测器中。...在文章中，作者分别将MQ-Det的结构设计和训练技术应用于目前的SOTA模型GLIP 和GroundingDINO ，来验证方法的通用性。...所谓学习惰性，即指检测器在训练过程中倾向于保持原始文本查询的特征，从而忽视新加入的视觉查询特征。...实验结果：Few-shot评估 表2 各个模型在35个检测任务ODinW-35以及其13个子集ODinW-13中的表现 作者还进一步在下游35个检测任务ODinW-35中进行了全面的实验。
注意事项： ① 在安装过程中，出现要求您“重新启动计算机”的情况时，一定要重新启动计算机，否则可能出现不可预知的错误； ② 在安装过程中，右下角会弹出提示窗体，出现“有…正在载入为启动项”的情况时，要选择.../bin x:/Program Files/Mercury/LoadRunner/bin/tulip/bin 当中，lm70.dll 文件的描写叙述是 with conbined license...在操作系统控制面板的“删除与加入�程序”中执行LoadRunner的卸载程序。假设弹出提示信息关于共享文件的，都选择所有删除。 4. 卸载向导完毕后，依照要求又一次启动电脑。...包含您的開始菜单里的 LR 快捷方式。 6. 在操作中查找下列文件，而且删除它们 1） wlrun.* 2） vugen.* 7....② 假设仅仅安装了MI公司的LoadRunner这一个产品，请删除： HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Mercury Interactive.
By Mercury_Lc 正则表达式有很多的功能，比较常见的使用可以解决以下几种问题： 查找字符串 str 是否包含一些子串 s 或者进行模式查找 匹配符合要求的字符串，这里指可以是只要某种类型的，比如只要数字等...替换，可以把字符串 str 中的子串 s 替换成 字符串 t 分割，和匹配差不多的作用，不过是按某种要求来把原来的字符串 str 分割成多个字符串，可以存放到其他数据类型中 功能介绍及实现: (用正则表达式...格式： re.match(str, s, flags = 0) 「关于 flag 以后再说啦 这里的正则表达式为 浅谈 」 例如：str = "Hello Mercury_Lc" ，来看一下前缀是不是...>>> import re //需要导入这个模块 >>> str = "Hello Mercury_Lc" >>> re.match("Hello",str) // 单纯查到的 的字符串内容来匹配 (6, 13) 3. re.sub 功能：替换，把字符串 str 中的 s 替换成 t ，如果当前这个串里面有多个 s ，你也可以指定替换的次数。
Ø Webx中的View层实现——Velocity Ø Webx中的Model持久层实现——Ibatis 2. Maven部分 2.1. Maven基础 1....下的mercury项目 组；ArtifactId则表示项目的名称，如mercury-web，Version则表示某一Artifact的版本，如1.0-SNAPSHOT 2....l C层(Biz)：书写AO对象处理Command，请求的上下文信息被封装在RunData对象中。AO中只包含简单的逻辑处理，真正的业务处理通常书写在Manager中。...Webx应用启动流程 Webapp\WEB-INF\web.xml是SpringExt的配置文件，下面是mercury-web中的样本： "1.0"encoding="GB2312"?...$a：美元符“$”加上java中的引用名。可以引用的对象包括内置的对象，pull Service中pull到的对象，业务处理中put进TemplateContext中的对象 3.
', 'Mars', 'Jupiter' ] 2、替换数组中的特定值 splice() 方法向/从数组中添加/删除项目，然后返回被删除的项目。...map()方法返回一个新数组，数组中的元素为原始数组元素调用函数处理后的值，它会按照原始数组元素顺序依次处理元素。注意： map()不会改变原始数组，也不会对空数组进行检测。...item => plants2.includes(item)); console.log(alonePlants); // [ 'Saturn', 'Earth', 'Uranus' ] 9、删除数组中的假值...','Venus', 'Earth','Mars', 'Jupiter'] 10、获取数组中的随机值 我们可以根据数组长度获得一个随机索引号。...(plants.lastIndexOf('Earth')) // 5 12、将数组中的所有值相加 reduce()方法接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。
总之，YOLOv12的贡献可以概括为以下两点：1）它建立了一个以注意力为中心的、简单而高效的YOLO框架，通过方法创新和架构改进，打破了CNN模型在YOLO系列中的主导地位。...x) return x1.2 A2C2f A2C2f模块全称为“Area-Attention Enhanced Cross-Feature module”，是YOLOv12中提出的一种改进型特征提取模块...self.gamma.view(1, -1, 1, 1) * self.cv2(torch.cat(y, 1)) return self.cv2(torch.cat(y, 1))2.NEU-DET...数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张，类别分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale...spm=1001.2014.3001.5503 标签可视化：3.如何训练YOLOv12模型3.1 NEU-DET.yamlpath: D:/ultralytics-main/data/NEU-DET
简介参考之前的分享中, DAOS与RDMA分层关系如下图, DAOS引擎 -> CART(RPC/大块数据/集合RPC请求) -> Mercury(HG: RPC注册/回调/RPC操作/预期/非预期消息...另请参见：rdma_get_cm_event、rdma_destroy_event_channel, 流程: 查询获取所有IB设备，存放在cma_dev_array全局数组中；检测是否支持AF_IB协议...，引入了一组新的 API，支持 RDMA 设备上的字节流接口。...调用者必须通过将索引映射设置为 0 来初始化它 提供一组索引操作接口, 设置,插入(idx_insert),增长(idx_grow),替换,移除,清理等 rsocket是附在rdma_cm库中的一个子模块...如果设置，消息发送操作（包括标记的发送）将按照相对于其他消息发送的提交顺序进行传输。
技术点介绍在Mercury X1的应用案例中，整合了多种技术使得机器人能够在复杂的环境中执行精准的物体抓取和移动任务。...这些标记被用于标识Mercury X1机器人操作环境中的物体和位置。即使在光线不足或视线受阻的情况下，S-Tag也能确保机器人通过其摄像头系统准确识别目标物体。...Mercury X1配备了轮式移动底座，由高性能直驱电机驱动，能够在复杂环境中稳定移动，并具备高达8小时的电池续航能力，适合个人和商业应用。...场景流程介绍1.建图设立标记点建图：首先在所处的环境里，使用Mercury X1自带的雷达，通过ROS中的SLAM技术进行建图，用的是gmapping算法进行2D建图。...通过详细介绍技术背景、实施步骤和具体应用，我们看到了Mercury X1在提高生产效率、减少人工成本和应对复杂操作环境中的重要价值。
Inception Labs 今天发布的 Mercury 具有巨大的性能和效率优势，据 Kuleshov 推文介绍，基于来自 MidJourney 和 Sora 等图像和视频生成系统的灵感，该公司为 Mercury...性能表现上，Mercury 系列中的编程模型 Mercury Coder 可比肩 Claude Haiku 和 GPT4o-mini 等针对速度指标优化过的前沿模型。...对答案的改进是由一个神经网络提供 —— 在文章示例中是一个 Transformer 模型 —— 在大量数据上进行了训练，并通过并行修改多个 token 来提高答案的质量。...Mercury Coder 性能非常出色，在标准编码基准测试中，Mercury Coder 超越了像 GPT-4o Mini 和 Claude 3.5 Haiku 这样的自回归模型，而这些模型专为速度进行过优化...速度比较；每秒输出 token Mercury Coder 能以极高的速度达到相当高的编程指数，注意这里仅有 Small 和 Mini 版的数据 除了速度，Mercury 的代码补全功能也非常出色。
（以数据块的形式读写文件） HG_Create(state->hg_context, addr, state->save_rpc_id, &handle) HG_Bulk_create(...设置后，应用程序不得修改长度 > 1 的 IO 向量，包括任何相关的内存描述符数组，直到关联操作完成 hints->ep_attr->type = FI_EP_RDM -> 设置端点类型为...tx_attr->msg_order = FI_ORDER_SAS -> msg_order：保证具有相同标签的消息是有序的。...如果设置，消息发送操作（包括标记的发送）将按照相对于其他消息发送的提交顺序进行传输。...channel, &cma_event); vrb_eq_cm_process_event(eq, cma_event, event, buf, len) -> VERBS模块, 从事件队列中处理
枚举介绍 概念介绍 枚举定义了一个通用类型的一组相关的值，可以在代码中以一个安全的方式来使用这些值 Swift中的枚举是一等类型, 它可以像类和结构体一样增加属性和方法 在 C/OC 语言中枚举指定相关名称为一组整型值...，而Swift 中的枚举更加灵活，不必给每一个枚举成员提供一个值，Swift 中的枚举可以提供的值类型有：字符串，字符，整型值，浮点值等 Swift 中的枚举可以包含方法 枚举类型的语法 使用enum...定义方式一 case关键词表明新的一行成员值将被定义 不像 C 和 Objective-C 一样，Swift 的枚举成员在被创建时不会被赋予一个默认的整数值 下面的例子中，North，South，...C/OC中枚举的本质就是整数,所以C/OC中的枚举是有原始值的,默认是从0开始,而Swift中的枚举默认是没有原始值的, 但是可以在定义时告诉系统让枚举有原始值 注意: 原始值区分大小写 返回的是一个可选值...if let p = p { switch p { case .Mercury: print("Mercury") case .Venus:
Mercury Editor自称是全特性HTML5编辑器。...支持的浏览器有：Firfox 4+、Chrome10+、Safar 5+。 想看看到底有什么特性吧： 简单易用：Mercury来自于一个 Rails引擎，所以可以放到Gemfile中使用。...可配置：可以很简单的添加或者移除工具条上的项。任何工具条上的项目都可以用行为命令模式进行绑定，就像事件机制。 无冲突：我们不向你的页面上放任何代码，所以你不用担心使用其他任何框架。...Mercury Editor官方网站http://jejacks0n.github.com/mercury/。...目前Mercury是0.2.0版本，访问后点击上面的“Test it out”按钮一起来感受一下它吧，点击完该按钮，首页它会在当前页面上显示出来编辑器的工具条，然后还会把待编辑的区域用明显的线条给你表示出来
本文内容：针对基基于YOLOv9的NEU-DET缺陷检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。...YOLOv9框架图2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张，类别分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface...','rolled-in_scale','scratches' 数据集如何划分详见另一篇博客：YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）_yolov9训练自己的数据集-CSDN博客3....真实为假，预测为假；精确率（precision）=TP/(TP+FP)召回率(Recall)=TP/(TP+FN)F1=2*（精确率*召回率）/（精确率+召回率） PR_curve.png ：PR曲线中的...P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
