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搜索资源列表

  1. phog 特征描述器

  2. HOG descr iptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descr iptors） 以及形状上下文方法（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞单元（dense gri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-29
    • 文件大小：54272
    • 提供者：sixblack

  1. 一种基于粒子轨迹的密集人群跟踪方法

  2. 摘要：基于视频监控的人群行为分析是当前智能视频监控技术研究的热点，在人群行为分析 中首要解决的问题是对人群目标进行检测和跟踪。本文通过观察人群运动的特点以及与多目 标跟踪的区别，采用粒子代替人群，根据视频序列的光流图计算粒子在视频片段中的轨迹并 利用粒子追踪方法确定轨迹点，从而完成密集人群的跟踪。通过对数据集中人群目标进行跟 踪，验证了本方法的有效性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lmq232x

  1. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究

  2. 随着“平安城市”建设的不断推进，公共安全逐渐成为人们关注的热点间 题，税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用，传统的视频监控系统主要提供采集存储功能，这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统，以下几个关键问题亟需解决：（1）如何快速发现监控视频中的异常行为，及时给出警报，并最大限度地减少误报和漏报现象；（2）如何在多种不利因素下（如羊样本，低分辨率）对可疑目标进行准确的识别分析：（3）在海量数据的情况下，如何确保视频分析系统的实时性及准确性。 近年来，深度学习在机器视觉、

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_44102991

  1. 基于密集连接的FPN多尺度目标检测算法.pdf

  2. 基于密集连接的FPN多尺度目标检测算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 碳纳米管中电子反冲的次GeV暗物质检测

  2. 可以通过研究大型平行碳纳米管中的电子反冲力来完成MeV质量范围内的暗物质颗粒（DM）的定向检测。 在晶格电子的散射过程中，DM粒子可能会转移足够的能量以将其从纳米管表面弹出。 添加外部电场以将电子从阵列的开口端驱动到检测区域。 计算了该检测方案的各向异性响应，该响应是目标相对于DM风的定向的函数，并且得出的结论是，无需直接测量电子射出角即可探索出DM的重要区域 排除图。 紧凑的传感器可以用作基本检测单元，在该传感器中，阴极元素被密集的平行碳纳米管阵列取代。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：837632
    • 提供者：weixin_38685793

  1. 基于密集多载波波形的谐振区雷达检测优化（英文）

  2. 区别于现有发射正交频分复用(OFDM)多载波波形的谐振区雷达系统(RRRS),提出了拥有比传统OFDM波形更窄频率间隔的密集多载波(DMC)雷达波形.在相同带宽内,DMC波形包含了更多的子载波,从而能提供更高的频率分集.为了进一步提高检测性能,提出了一种新的最优权重累积目标检测(OWATD)方法.该方法采用最佳权重系数来累积不同频率的电磁回波,分析了当回波信噪比(SNR)趋于无穷大时的极限检测性能,并给出了采用DMC的OWATD方法优于采用OFDM的匹配滤波方法的条件.仿真结果表明,DMC的目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：835584
    • 提供者：weixin_38612437

  1. 基于离散粒子群算法的微博热点话题检测算法

  2. 传统的热点话题检测算法在构建短文本表示模型，短时间内在大型语料库中实现核心算法以及在检测热点话题的过程中对算法的质量进行评估时，由于其固有的缺陷，无法在微博上展现其最佳性能。 本文提出了一种检测微博热点话题的新方法。 该方法利用了基于概率相关性的表示方法，以确保密集且低维的微博表示矩阵。 此外，我们将聚类作为优化问题，并引入了离散粒子群优化（DPSO）来简化聚类过程以检测主题。 此外，采用聚类质量评估标准作为主题检测的优化目标函数，可以在每次迭代后评估算法的质量。 包含超过148,000个Twi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：615424
    • 提供者：weixin_38571759

  1. 一种上下文敏感的多尺度人脸检测方法

  2. 针对非约束环境下，受姿态、遮挡、尺度变化等因素的影响，密集、分辨率较低的人脸难以检测问题，提出了一种上下文敏感的多尺度人脸检测 (CSMS) 方法。该方法引入一种结合人脸上下文信息的提取模块，通过有效地融合多感受野特征来丰富目标的判别性信息。从模型结构设计的角度出发，利用多尺度特征提取尺度专门化的特征向量，使人脸检测中尺度变化具有很好的稳健性。在训练阶段采用端到端的学习方式，并引入专注于难分负例样本的训练方法来解决小尺度目标检测中的类间不平衡问题，提高了网络对难例样本的判别能力。实验结果表明，该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38614112

  1. 基于密集连接网络的遥感图像检测方法

  2. 针对传统遥感图像检测算法中人为干预多、速度慢、检测精度低等问题,提出一种基于深度学习的遥感图像检测方法。采用密集连接的网络结构,充分利用每层网络提取的特征,减少网络推理时间;采用具有更大感受野的扩张块结构;使用扩张块结构和反卷积网络结构将浅层特征图和深层特征图进行信息融合,从而增强遥感图像中多尺度目标的检测能力。实验结果表明,该检测方法具有更高的准确率和更短的检测时间,尤其在小目标物体的检测上表现出更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38693192

  1. qdtrack：用于多对象跟踪的准密集相似性学习-源码

  2. 准密集跟踪 这是的纸质的正式实现。 我们介绍了一个，其中包含方法说明和跟踪可视化。 看一看！ 如有任何疑问，请转到“ 。 抽象的 相似性学习已被认为是对象跟踪的关键步骤。 但是，现有的多目标跟踪方法仅使用稀疏地面真实匹配作为训练目标，而忽略了图像上的大多数信息区域。 在本文中，我们提出了“准密集相似性学习”，它在一对图像上密集采样了数百个区域提议以进行对比学习。 我们自然可以将这种相似性学习与现有的检测方法结合起来，以构建拟密跟踪（QDTrack），而无需进行位移回归或运动先验。 我们还发现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42103128

  1. 改进的SSD算法及其对遥感影像小目标检测性能的分析

  2. 针对以Faster R-CNN为代表的基于候选框方式的遥感影像目标检测方法检测速度慢,而现有SSD算法在小目标检测中性能低的问题,提出一种改进的SSD算法,综合利用现有基于候选框方式和一体化检测方式的优势,提升检测性能。该算法利用密集连接网络替换原有的VGGNet作为骨干网络,并且在密集连接模块之间构建特征金字塔,代替原有多尺度特征图。为验证所提算法的精度及性能,设计样本数据在线采集系统,并采集飞机及运动场目标样本集作为实验样本,通过对改进SSD算法的训练,验证了其网络结构的稳定性,在无迁移学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38658982

  1. 基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测

  2. 针对遥感图像语义分割中存在对多尺度目标的漏检和分割边界粗糙等问题,提出了一种基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测方法。该方法采用编码-解码结构,在编码阶段使用ResNet101作为基础网络来提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式计算特征金字塔,有效融合不同阶段、不同分辨率的特征。在大型建筑物变化检测数据集上进行验证实验,实验结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38750761

  1. DSD-3D基于无监督地标检测的运动估计-源码

  2. DSD：基于无监督地标检测的时空运动估计的4D动态医学图像 介绍 在这项研究中，我们提供了一种新颖的无监督拓扑指导的运动估计框架，我们将其称为密集-稀疏-密集（DSD）框架，包括两个阶段。 在第一阶段，我们处理原始的密集图像以提取稀疏的界标，以表示目标器官的解剖拓扑。 对于此过程，我们引入了无监督3D地标检测网络，以提取空间稀疏但具有代表性的地标，以进行目标器官的运动估计，同时抑制了运动估计所不需要的冗余信息。 在第二阶段，我们从后续时间点的两个图像的稀疏地标中提取运动位移。 然后，通过将稀疏地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42107165

  1. DenseLD：这是一种遗传精细映射方法，在目标基因组区域的SNPS中结合了连锁不平衡（LD）矩阵的致密LD块结构-源码

  2. 具有致密连锁不平衡区（DenseLD）的遗传精细映射 这是一种遗传精细映射方法，在目标基因组区域的SNPS中结合了连锁不平衡（LD）矩阵的致密LD块结构。 先决条件 分析需要MATLAB。 “ denseLD.m”是用于密集块检测的MATLAB函数，该函数最初来自先前程序包的“ NICE.m”。 “ denseLD.m”比“ NICE.m”具有更快的功能。 密集LD块检测可以在MATLAB中执行，也可以由R使用R包中的函数“ dense_block”来调用。 DenseLD还需要R包genla

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1021952
    • 提供者：weixin_42138376

  1. RetinaNet_Tensorflow_Rotation：密集旋转对象检测的焦点损失-源码

  2. 密集旋转目标检测的焦点损失 抽象 此回购基于由完成。 我们还建议基于tensorflow，，这是导致。 性能 DOTA1.0 模型 骨干 训练数据 Val数据 地图 模型链接 锚 Reg。 失利 角度范围 施罗德 数据扩充 显卡 图像/ GPU 设定档 视网膜网 ResNet50_v1d 600-> 800 DOTA1.0列车 DOTA1.0测试 63.18 H 平滑L1 90 1倍 没有 1个GeForce RTX 2080 Ti 1个 cfgs_res50_dota_v

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：weixin_42125192

  1. 大孔径可调光谱积分球参考光源研制和检测

  2. 为了实现大口径、宽视场光学遥感器的辐射定标，研制了新型的直径3 m、出光口直径1 m的可变光谱积分球光源。采用多种波长的发光二极管密集阵列发光单元, 结合卤钨灯发光单元，在400~2500 nm波段实现了绝对辐亮度和光谱分布的动态可调, 开发了光谱自动匹配算法，能够模拟阳光、海水、植被、沙漠等典型目标光谱。参考光源采用循环水冷温控和高精度可编程直流电源驱动技术，保障了光源的稳定性。检测结果表明：光源角度均匀性在±60°以内优于99.4%，面均匀性优于99.5%，2 h内稳定性优于99.8%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38590520

  1. 基于压缩感知的空间碎片群目标成像方法

  2. 空间碎片具有密集分布的特点，同一个距离单元内的多个目标难以分辨。本文利用不同目标自旋周期不同，产生的多普勒频率差异，实现各目标回波的抽取及成像，提出一种基于空间碎片群目标的高分辨窄带成像方法。该方法基于压缩感知理论，以及空间碎片上散射点稀疏性的特点，求解碎片散射点的后向散射系数，因此具有较高的分辨率。仿真结果表明，该方法的有效性，有利于进一步对空间碎片的检测和分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：1040384
    • 提供者：weixin_38524871

  1. 深度学习目标检测方法及其主流框架综述

  2. 目标检测作为机器视觉中重要任务之一,是人工智能体系中一个具有重要研究价值的技术分支。对于卷积神经网络框架、anchor-based模型和anchor-free模型三个主流的目标检测模型进行梳理。首先,综述了主流卷积神经网络框架的网络结构、优缺点以及相关的改进方法;其次从one-stage和two-stage两个分支对anchor-based类模型进行深入分析,总结了不同目标检测方法的研究进展;从早期探索、关键点和密集预测三部分分析anchor-free类模型。最后对该领域的未来发展趋势进行了思考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38601390

  1. 基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法

  2. YOLOv3作为开源的目标检测网络与同时期目标检测网络相比,在速度和精度上有着明显的优势。由于YOLOv3采用了新型的全卷积网络(FCN)、特征金字塔网络(FPN)和残差网络(ResNet),因此对硬件配置要求较高,导致开发成本过高,不利于工业上的应用普及。在嵌入式平台上普遍使用YOLOv3tiny进行检测,虽然计算量较小,但是检测效果远不如YOLOv3。为了解决在嵌入式平台上YOLOv3检测速度低的问题,提出一种基于YOLOv3的简化版网络,与YOLOv3不同的是,在保留了对特征提取有较大帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38681218

  1. 基于深度学习航拍图像检测的梯度聚类算法

  2. 针对在目标检测中现有方法检测速度慢的问题，基于航拍图像中人造物体含有大量边缘的特点，提出了一种基于梯度聚类的区域建议算法（APM）。利用目标检测算法对提取的感兴趣区域进行检测，在DOTA (Dataset for Object deTection in Aerial Images)数据集上对算法的实时性和准确率进行了测试。研究结果表明，所提算法极大地提升了目标检测算法对大尺寸、目标密集的航拍图像的检测速度，该方法的召回率较高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38576779
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