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问final、finally、finalize这三个关键字的区别是什么？

提问于 2021-10-01 01:42:06

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SysML图例-新冠检测设备

field

Silicon nanowire field-effect transistors，硅纳米线-场效应晶体管

用户6288414

2023/01/10

3260

目标检测ssd算法实践教程_目标检测算法有哪些

存储编程算法机器学习神经网络深度学习

基于“Proposal + Classification”的目标检测方法中，R-CNN 系列（R-CNN、 SPPnet、

全栈程序员站长

2022/11/07

7550

【目标检测】SSD目标检测

存储 python jquery 图像识别神经网络

场景文字识别目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。【目标检测】 SSD目标

用户1386409

2018/04/02

4.5K1

比尔•盖茨新冠检测：呈阳性

医疗

比尔•盖茨周二表示，他的新冠病毒检测结果呈阳性。这位微软联合创始人在推特上宣布了病情，声称自己“出现了轻微症状，现正听从医疗专家们的建议进行隔离，直到恢复健康为止。” 他在另一条推文中补充道：“幸好我已种了疫苗，打了加强针，幸好获得了检测和优质的医疗服务。” 他特别指出，自己与前妻Melinda French Gates共同设立的盖茨基金会将于周二举行线下面对面会议，这是“两年来头一次，我很幸运能通过Teams见到各位，感谢他们所做的努力工作”，他是指微软的视频会议服务。盖茨说：“我们将继续与合作伙伴

云头条

2022/05/12

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目标检测新范式！扩散模型用于目标检测，代码即将开源

图像识别 https 网络安全

AI算法与图像处理

2022/12/11

1.3K0

目标检测 (Detection) 算法综述

编程算法数据分析

以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法，按照时间顺序进行简要概述。

JNingWei

2019/01/28

2K0

【目标检测】RCNN算法详解[通俗易懂]

机器学习神经网络人工智能图像识别深度学习

Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。

全栈程序员站长

2022/11/04

8980

DPM目标检测算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。

狼啸风云

2020/10/26

3K0

cvpr目标检测_目标检测指标

机器学习深度学习人工智能 tcp/ip 人脸识别

Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

全栈程序员站长

2022/11/15

9240

目标检测新框架：大幅度提升检测精度

图像识别

密集物体检测器依赖于滑动窗口范式，可以在规则的图像网格上预测物体。同时，采用网格点上的特征图来生成边界框预测。点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。

计算机视觉研究院

2022/01/26

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关于图像分类、图像识别和目标检测异同

人工智能图像识别计算机视觉模型算法

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。

python与大数据分析

2023/09/03

3.5K0

CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)

编程算法

CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。

朱晓霞

2019/01/02

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目标检测算法上手实战

编程算法人工智能机器学习

从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉（object vision）和空间视觉（spatial vision）二大部分. 物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作（action）” 服务。基于学习的视觉，是指以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究。基于学习的视觉研究

磐创AI

2018/04/24

1.5K0

目标检测算法之FPN

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

前面已经讲解完了RCNN系列的三篇论文，目标检测项目也基本可以跑起来了。今天要讲的FPN也是Two Stage目标检测算法中非常值得推敲的论文，它进一步优化了Faster-RCNN，使得对小目标的检测效果更好，所以一起来看看吧。

BBuf

2019/12/04

1.1K0

目标检测算法之SSD

存储图像识别编程算法机器学习神经网络

昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。

BBuf

2019/12/09

1.7K0

rcnn算法详解_rcnn目标检测

机器学习神经网络深度学习人工智能

这是一篇比较早的Object Detection算法，发表在2014年的CVPR，也是R-CNN系列算法的开山之作，网上可以搜到很多相关的博客讲解，本篇博文没有按论文顺序来讲述，而是结合自己经验来看这个算法，希望给初学者一个直观的感受，细节方面不需要太纠结，因为很多部分在后来的算法中都改进了。

全栈程序员站长

2022/10/04

5110

目标检测算法之SSD

编程算法

作者：叶虎编辑：祝鑫泉前言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归

机器学习算法工程师

2018/03/06

15.5K0

目标检测算法之YOLO

其他

先假设一个场景，幼儿园老师给小朋友们出了一个题目，看谁能最快的找出笑的最美的那张脸？各位SIGAIer也可以试验下，和小朋友们比比测试下自己的辨识能力。

SIGAI学习与实践平台

2018/08/07

7050

Yolo目标检测算法综述

图像识别 pytorch 神经网络深度学习人工智能

YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。

杨丝儿

2022/03/17

9740

CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)

编程算法 https 网络安全图像识别存储

1、Cascaded RCNN 论文：Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 详细内容请移步：Cascade RCNN算法笔记

机器学习AI算法工程

2019/10/28

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