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標簽 > 目標檢測
目標檢測,也叫目標提取,是一種基于目標幾何和統計特征的圖像分割。它將目標的分割和識別合二為一,其準確性和實時性是整個系統的一項重要能力。它將目標的分割和識別合二為一,其準確性和實時性是整個系統的一項重要能力。尤其是在復雜場景中,需要對多個目標進行實時處理時,目標自動提取和識別就顯得特別重要。
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海基紅外搜索和跟蹤的區域自適應雜波抑制的小紅外目標檢測系統技術介紹
由于目標信號小而暗淡,遠程小目標的檢測相當困難。通過降低檢測閾值可以實現檢測率的標準。另一方面,由于背景混亂,這種簡單的方法會導致錯誤檢測的數量增加。圖...
ReDB:通過可靠、多樣和類平衡的偽標簽重新審視跨域3D目標檢測
隨著基于激光雷達(LiDAR)的三維物體檢測在機器人系統和自動駕駛汽車等各種應用中不斷發展,解決在實際場景中部署檢測器所面臨的挑戰變得愈加重要。主要難題...
目標檢測(Object Detection)是計算機視覺領域中的重要任務,用于在圖像或視頻中定位和識別出多個感興趣的對象。EDA(Enhancement...
目標檢測的問題定義是確定目標在給定圖像中的位置,如目標定位,以及每個目標屬于哪個類別,即目標分類。簡單地說,目標檢測是一種圖像分類技術,除了分類之外,該...
基于Transformer的相機-毫米波雷達融合3D目標檢測方法
雷達以用于高級駕駛輔助系統(ADAS)多年。然而,盡管雷達在汽車行業中很流行,考慮到3D目標檢測時,大多數工作集中在激光雷達[14,23,25,26,4...
視覺感知算法的核心在于精準實時地感知周圍環境,以便下游更好地進行決策規劃,而 目標檢測任務 就是視覺感知的 基礎 。不僅在自動駕駛領域,在機器人導航、工...
2023-06-25 標簽:目標檢測深度學習Tansformer 874 0
Sparse4D系列算法:邁向長時序稀疏化3D目標檢測的新實踐
在自動駕駛視覺感知系統中,為了獲得環繞車輛范圍的感知結果,通常需要融合多攝像頭的感知結果。比較早期的感知架構中,通常采用后融合的范式,即先獲得每個攝像頭...
在AI愛克斯開發板上用OpenVINO?加速YOLOv8-seg實例分割模型
《在 AI 愛克斯開發板上用 OpenVINO 加速 YOLOv8 目標檢測模型》介紹了在 AI 愛克斯開發板上使用 OpenVINO 開發套件部署并測...
百度飛槳PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署推理(含源碼)
PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改進的卓越的單階段Anchor-free模型,超越了多種流行的YOLO模型。如何使用python進...
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