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一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， NEU-DET和GC10-DET涨点明显

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。...下图显示了我们的 SCConv 模块添加在 ResBlock 中的确切位置。...19 (P5/32-large) [[13, 16, 19], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5) ]2.实验结果我们的方法在NEU-DET...和GC10-DET上取得了更好的性能。

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若A有一行或者一列的元素全为0，则det(A)=0若A有两行或者两列相等，则det(A)=0

定理2.1.4令A为n*n矩阵，若A有一行或者一列的元素全为0，则det(A)=0若A有两行或者两列相等，则det(A)=0若A有一行是另外一行的倍数，或者一列是另一列的倍数，则det(A)=0什么叫矩阵的秩...若A有一行或者一列为的元素全为0，则det(A)=0按行列式展开公式，一行的元素全0，相乘任何数都是0，所有行列式等于0.若A有一行是另外一行的倍数，或者一列是另一列的倍数，则det(A)=0若两行两列相等

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一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

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。...当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时，DCNv4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的可能性。...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。...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。

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【Paper Reading·3Det 】On the Importance of Pretrained Knowledge Distillation for 3D Object Detection

URL https://openreview.net/pdf?id=T1Qx6EC08o TL;DR 利用知识蒸馏来增强camera-based方法的特征学习...

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【人脸伪造检测后门攻击】 POISONED FORGERY FACE: TOWARDS BACKDOOR ATTACKS ON FACE FORGERY DET

NOTE]>> 在研究动机中提到了人脸混合检测模型在训练过程中只使用真实样本，模型在训练时不会只将trigger和正样本联系在一起，还会与负样本（由正样本混合而成）联系在一起>> **解决思路**：最大化正样本和负样本之间的

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PASCAL VOC的评估代码voc_eval.py解析

目录1、读检测的结果2、解析一幅图像中的目标数3、计算AP4、VOC的评估5、进行python评估6、voc的检测评估----1、读检测的结果def write_voc_results_file(all_boxes...，形状为[-1,6]，形式为[category, score, xmin, ymin, xmax, ymax]，如果检测到的结果不在图像中，检测是空数组。...2、解析一幅图像中的目标数def parse_rec(filename): """ Parse a PASCAL VOC xml file """ tree = ET.parse(filename)...评估def do_python_eval(test_imgid_list, test_annotation_path): AP_list = [] # import matplotlib.pyplot...=os.path.join(cfgs.EVALUATE_DIR, cfgs.VERSION)) do_python_eval(test_imgid_list, test_annotation_path

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基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。...NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性。...在模型训练过程中，系统通过优化网络结构、调整学习率等参数，以及采用正则化技术和数据增强方法来提高模型的检测性能和泛化能力。...该系统的核心优势在于其高效性和准确性，能够显著提升钢材生产过程中的质量控制效率，减少人工检测的成本和误差。...【效果展示】【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 ["crazing

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使用winform部署ddddocr的onnx模型进行验证码识别文字识别文字检测

它利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对图像中的文字进行高效准确的识别。...虽然ddddocr本身是一个Python库，但你可以通过一些方法将其功能集成到Winform应用程序中，以进行验证码识别、文字识别和文字检测。...这通常涉及安装Python解释器和相关的Python库。安装ddddocr：在你的Python环境中安装ddddocr库。...集成Python和Winform：你可以通过C#的Python.NET库或其他类似工具来调用Python脚本或函数，从而在Winform中集成ddddocr的功能。...编写代码：在Winform应用程序中编写代码，调用ddddocr的API进行验证码识别、文字识别或文字检测。测试和调试：确保集成的功能正常工作，并根据需要进行调整和优化。

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基于DdddOcr通用验证码离线本地识别SDK搭建个人云打码接口Api

管理器下架，有严重bug，没办法进入虚拟目录缺少activity文件，虽然可以创造，但是构建完毕后，ddddocr模块有安装不上，创建时勾选模块可以安装没问题（猜测pip问题）2、使用新的python管理器...进程守护管理器找不到启动文件（个人怀疑同上缺失activity文件）于是我修改了作者的代码，使其不需要通过命令进行选择，直接运行，由于我只是用到普通的ocr识别，滑块那些我是关闭的本次修改代码默认走：python...=False, old=False): self.ocr_option = ocr self.det_option = det self.old_option...项目（可在新版网站栏目的python项目创建或者python项目管理器）安装模块可以勾选也可以自己在终端安装，这里建议直接勾选（上一步）pip install -r requirements.txt -...i https://pypi.douban.com/simple启动运行中即可（注意开放宝塔的安全规则以及服务器端口）测试Ping访问http://你的主机:9898/pingbs4验证码测试PHP封装宝塔部署

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车辆检测新突破：VFM-Det 如何用大模型提升识别精度？

在这项工作中，我们提出了一种基于预训练基础车辆模型（VehicleMAE）和大型语言模型（T5）的全新车辆检测范式，称为VFM-Det。...五、方法在本节中，我们将首先概述我们提出的 VFM-Det 框架，然后回顾基于区域建议的检测框架。...可视化在本节中，我们可视化了我们的模型VFM-Det的检测结果、VAtt2Vec模块检测到的候选区域属性结果，以及VehicleMAE骨干网络处理的候选区域特征图。...我们将在未来的工作中解决这两个问题。结论本文提出了一种新型车辆检测范式VFM-Det，通过基于预训练基础视觉与语言模型扩展区域提议检测器来实现。...我们在三个车辆检测数据集上评估和比较了VFM-Det，大量实验充分证明了我们提出的车辆检测器的有效性和优越性。

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M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level读)

)的解码器层集合起来，形成一个用于目标检测的特征金字塔，其中每个特征图由多个层次的层(特征)组成为了评估所提出的多目标检测器(MLFPN)的有效性，设计并训练了一种功能强大的端到端单级目标检测器(M2Det...提出的方法：M2Det使用骨干网和MLFPN从输入图像提取特征，然后和SSD一样，然后在学到的特征上产生密集的bounding boxes和分类分数，接着用NMS操作来产生最终的结果。...FFMs将FFMs应用于M2Det中不同层次特征的融合，是构建最终多层次特征金字塔的关键。它们使用1x1卷积层来压缩输入特征的通道，并使用连接操作来聚合这些特征映射。...网络配置用两种类型的骨干来配置M2Det。在训练整个网络之前，需要在ImageNet 2012数据集上对骨干进行预处理。...实验部分包括四个部分：(1)介绍实验的实现细节;(2)与先进方法的比较;(3) M2Det消融研究;(4)比较MLFPN内部结构的不同设置，介绍M2Det的几种版本。

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mark-text开发环境搭建启动

Downloading Python-3.10.4.tar.xz... -> https://www.python.org/ftp/python/3.10.4/Python-3.10.4.tar.xz.../vendor/compact_enc_det/compact_enc_det/compact_enc_det.o ⠦ Building module: ced, Completed: 0 CXX(target...) Release/obj.target/compact_enc_det/vendor/compact_enc_det/compact_enc_det/compact_enc_det_hint_code.o...⠇ Building module: ced, Completed: 0 CXX(target) Release/obj.target/compact_enc_det/vendor/compact_enc_det.../vendor/compact_enc_det/util/languages/languages.o LIBTOOL-STATIC Release/compact_enc_det.a ⠏ Building

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【PaddleOCR】从零开始训练自己的模型--详细教程

标注过程中，对于无关于kie关键信息的文本内容，均需要将其标注为other类别，相当于背景信息。标注过程中，需要以文本行为单位进行标注。...det和rec预训练模型下载地址：预训练模型ser和re预训练模型下载地址：预训练模型5.2 微调训练5.2.1 det模型训练PaddleOCR中提供的模型大多数为通用模型，在进行文本检测的过程中，相邻文本行的检测一般是根据位置的远近进行区分...这个参数在未训练前不能配置，会报错找不到存档点④ 开始训练返回值PaddleOCR根目录下，输入指令开始训练python tools/train.py -c configs/det/"上面yml文件路径...*最新模型，二次训练时的checkpoints应指向这个train.log日志文件config.yml本次训练所使用的配置⑤ 模型评估python tools/eval.py -c configs/det...评估已训练模型的准确性（注意与det的差别）python tools/train.py -c configs/kie/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_zh.yml

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n阶行列式计算Python和C语言实现

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。...无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。...Python递归求行列式代码： Python def det(m): if len(m) <= 0: return None elif len(m) == 1: ...= i] for row in m[1:]] # 这里生成余子式 s += m[0][i] * det(n) * (-1) ** (i % 2) return...s print('答案为: ', det(eval(input('输入行列式（格式为 [[a11,a12],[a21,a22]] 以此类推）: \n')))) python效果图： ?

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用Python实现美化照片———磨皮

.完整代码 5.效果展示相信很多人在照完照片之后都会选择修一下，亦或是开一个滤镜，磨皮这个词对经常修照片的人来说已经是基操，这个功能可以使图片变得更加的平滑从而增加照片的美感那么利用Python...也可以实现一键磨皮下面将详细介绍如何用Python实现磨皮一、关键的API 实现磨皮的关键API是双边滤波 cv2.bilateralFilter（img,d,a,b） #双边滤波 Opencv...后面的三个值可以根据照片需要的美化程度来调节一般推荐50,50，50 二、使用步骤 1.引入库代码如下： import cv2 没有按装OpenCV的，可以看一下另一篇博客如何在Pycharm中利用镜像地址安装...OpenCV 2.读入图片代码如下（示例）： img = cv2.imread('图片路径') 3.开始磨皮 det = cv2.bilateralFilter(img, 50, 50, 50) 4....(img, 50, 50, 50) cv2.imshow('det', det) cv2.waitKey(0) 5.效果展示每到OpenCV的展示案例就知道Lena要登场了（ps：总感觉Lena约等于衬衫的价格是

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paddlex 实战优化指南

根据日志中的信息，最佳模型出现在第7轮，而训练到100轮后性能略有下降，说明存在过拟合。建议设置早停参数，例如当验证集Hmean连续5轮不再提升时停止训练。...模型实验结果对照表印章文本检测模型PP-OCRv4_server_det 实验ID/(PP-OCRv4_server_det)轮次学习率检测 Hmean(%)印章v4_server_det...印章v4_server_det-100_0.001_98.191000.00198.19PP-OCRv4_mobile_det 实验ID/(PP-OCRv4_mobile_det)轮次学习率检测...Hmean(%)印章v4_mobile_det-30_0.001_97.51300.00197.51印章v4_mobile_det-30_0.0001_95.40300.000195.40印章v4_mobile_det...max_mem_...: 这两个值显示了训练过程中GPU显存的使用情况。模型评估训练结束后，模型会在一个它从未见过的“验证集”上进行测试，以评估其真实性能。

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OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率

YOLOv5s的模型为例，在OpenVINO C++上同步推理的代码实现如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python...result // swap CURRENT and NEXT InferRequests } 首先需要创建两个Request，然后分别设置它们的Callback部分代码，主要是在Callback中完成后处理操作...这部分的代码如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python/yolov5-7.0/yolov5s.onnx...(i, 0); float cy = det_output.at(i, 1); float ow = det_output.at...next_frame.copyTo(frame); cnt++; } cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); return 0; 其中async_image_detect方法中实现了

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YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

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',...% (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己的数据集 2.1 修改NEU-DET.yaml.../data/NEU-DET # dataset root dir train: train.txt # train images (relative to 'path') 118287 images...crazing 1: inclusion 2: patches 3: pitted_surface 4: rolled-in_scale 5: scratches 2.3 开启训练 python

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【OCR】：PaddleOCR 的服务化部署

文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。...安装 Docker 戳下图，看如何在 CentOS8 中安装 Docker。 5.3....-O ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar && tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar # 下载并解压 OCR 文本识别模型...# 转换检测模型 python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ..../ppocrv2_det_client/ # 转换识别模型 python3 -m paddle_serving_client.convert

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Python递归求矩阵的行列式

为了感受Python的列表生成器的威力，写了个简单的程序——递归求矩阵的行列式，效率可能没numpy高，欢迎各位指正。...def det(m): if len(m) <= 0: return None if len(m) == 1: return m[0][0] else...= i] for row in m[1:]] if i % 2 == 0: s += m[0][i] * det(n) else...: s -= m[0][i] * det(n) return s 使用列表生成器使得求剩余矩阵变得异常简单，再次被Python优美的语法震撼到了。。

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一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， NEU-DET和GC10-DET涨点明显

若A有一行或者一列的元素全为0，则det(A)=0若A有两行或者两列相等，则det(A)=0

一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

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【人脸伪造检测后门攻击】 POISONED FORGERY FACE: TOWARDS BACKDOOR ATTACKS ON FACE FORGERY DET

PASCAL VOC的评估代码voc_eval.py解析

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

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基于DdddOcr通用验证码离线本地识别SDK搭建个人云打码接口Api

车辆检测新突破：VFM-Det 如何用大模型提升识别精度？

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level读)

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