少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

dmc matlab代码脉冲检测 Matlab 代码通过寻找加速步长来检测宽带数据中的脉冲。 这是用于手稿分析的软件：宽带地震仪中脉冲的检测和表征 D. Wilson AT Ringler CR Hutt 美国地震学会公报（2017）107（4）：1773-1780。 内容 PulseAnalysis_test.m - 运行示例脉冲检测运行的代码。 PulseAnalysis_Fn.m - 以 IRIS 网络服务数据结构形式传递数据时检测脉冲的函数 include 文件夹，其中包含运行所需的实用程序。 外部依赖： Matlab 带信号处理工具箱 irisFetch 脚本和 jar 文件来自 iris.edu，可在此处获得：和此处：（上次访问时间为 2016 年 12 月 28 日）。 免责声明： 该软件是初步或临时的，可能会被修订。 提供它是为了满足对及时最佳科学的需求。 该软件尚未获得美国地质调查局 (USGS) 的最终批准。 USGS 或美国政府对软件和相关材料的功能不作任何明示或暗示的保证，发布的事实也不构成任何此类保证。 该软件的提供条件是，美国地质调查局和美国政府均不对因授权

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