希望入门图像识别和检测的不要错过！海康威视关于图像识别的经验分享

假新闻挑战 这是NLP课程的最终项目。 我们的工作包括以下几个部分： 数据预处理 常规机器学习方法 Seq2seq注意模型 TextCNN和暹罗网络 其他（例如比赛中的相关工作，未来的工作） 1.数据预处理 我们提供了几种数据预处理方法：BoW（单词袋），TF-IDF，word2vec，doc2vec。 每个py文件都会生成x_1（文档表示形式）x_2（标题表示形式）和y（标签）。 这些数据可以作为间谍数据输出，可以在模型中使用。 2.常规机器学习 我们提供py文件以通过常规机器学习（例如SVM，随机森林）对实例进行分类，代码在sklearn上实现。 环境要求：sklearn numpy 3. Seq2seq注意模型 这些代码通常基于一个带有预训练模型的基于注意力的序列到序列模型（ ）。 要使用代码生成文本摘要。 运行：python3 run_summarization.py -

乐队 关于 Orchestra是一种乐谱读取器（光学音乐识别（ OMR ）系统），可将乐谱转换为机器可读版本。 这个怎么运作 我们处理输入表并获取结果的步骤清单 1.消除噪音 2.二值化 3.撤职人员 4.切开的水桶 5.分割与检测 6.认可 切割1 [\ meter <“ 4/4”> d1 / 4 e1 / 32 e2 / 2 e1 / 8 e1 / 16 e1 / 32 {e1 / 4，g1 / 4} e1 / 4 e1 / 8 c1 / 8 g1 / 32 c1 / 16 e1 / 32] 切割2 [\ meter <“ 4/4”> {e1 / 4，g1 / 4，b1 / 4} a1 / 8 d1 / 8 c1 / 16 g1 / 16 d1 / 16 e1 / 16 c2 / 16 g2 / 16 d2 / 16 e2 / 16 {f1 / 4，g1 / 4

##基本执行 python detect.py --cascade classifier / cascade.xml --video samplevid / plane.mp4 --showHaarDetections ##帮助文件 用法：detect.py [-h]-级联层叠-视频VIDEO [--savedetections] [--savemotiondetections] [--overlapratio OVERLAPRATIO] [--savediffs] [--showHaarDetections] [--showMotionDetections] [- -UpdateLists] [--EnableMotionDetect] [--EnableOutStream] [--SaveOutStream] Craft.io选项 optional arguments: -h

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

三种主流的线检测器：lsd线，ed线和hough线 段线检测器（LSD） 边缘绘图线检测器（edlines） 霍夫线检测器（标准和概率） 所有原始依赖项均已删除。 代码可以独立运行： 在包围盒中分别在垂直和水平方向具有刻度的线段检测器 边界框中分别在垂直和水平方向具有比例的边缘绘图线检测器 Hough线检测器（标准和概率），分别在边界框中具有垂直和水平方向的刻度 ED线 EDLines边界框内带有刻度的简单界面 @param src image,single channel. @param w width of image. @param h height of image. @param scaleX downscale factor in X-axis. @param scaleY

Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting Exemplars CVPR 2022 task：在线动作识别

NudeNet：用于裸体分类，检测和选择性检查的神经网络 以下图像的未经审查的版本可以在 ）中找到 分类器类： 班级名称 描述 安全的 图片/视频不带有露骨色情内容 不安全的 图片/视频是露骨的 默认检测器类： 班级名称 描述 EXPOSED_ANUS 肛门暴露； 任何性别 EXPOSED_ARMPITS 裸露的腋窝； 任何性别 COVERED_BELLY 挑衅，但遮盖了肚皮； 任何性别 EXPOSED_BELLY 腹部裸露； 任何性别 COVERED_BUTTOCKS 挑衅，但遮盖了臀部； 任何性别 EXPOSED_BUTTOCKS 暴露的臀部； 任何性别 FACE_F 女性的脸 FACE_M 男性面Kong COVERED_FEET 覆盖脚； 任何性别 EXPOSED_FEET 裸露的脚； 任何性别 COVERED_BREAST_F 挑衅，但涵盖乳房； 女

雷达波形设计matlab代码雷达生成检测 在MATLAB中实现RADAR目标生成和检测 雷达项目 1.FMCW波形设计 R = 110 ; % initial distance of the target v = - 20 ; % speed of the target fc = 77e9 ; % Frequency of operation R_max = 200 ; % Max Range resolution = 1 ; % Range Resolution c = 3e8 ; % Speed of Light v_max = 100 ; % Max Velocity %% FMCW Waveform Generation % Design the FMCW waveform by giving the specs of each of its parameters. % Calculate the Bandwidth (B), Chirp Time (Tchirp) and slope (slope) of the FMCW % chirp using the requirem

使用Python检测肺癌 数据集 癌症影像档案库（TCIA） 代码文件 代码以模块化方式编写 PredictCancer.py：用于测试图像的最终程序 NeuralNetwork.py：使用SKlearn的MLP学习功能并使用pickle保存权重 LungCancerTrain.py：所有用于模型训练的图像处理技术和代码均在此处编写 Dataset_create.py：用于创建正例和负例的文件夹并以所需格式命名图像 两种类别的测试用例图像，并连同其终端输出一起添加到存储库中，以供参考 依存关系 Python3，OpenCV-cv2，泡菜，数据文件库 输出 正面案例 否定情况 这项工作是与我的朋友Tarun Bhargav Sriram合作完成的，该项目是数字图像处理选修课的一个项目。 有关项目的任何疑问，请联系