Singularity detection and processing with wavelets

在vc6.0下实现，并提供有实现meanshift图像分割的matlab接口，内附说明文档，可根据文档，按自己的需要调试接口

反射衣服检测和数据集yolov5 施工人员穿戴检测yolov5 作者是雷雷 yolov5 detect qq群（已满）：980489677 yolov5检测qq2群：710514100 数据集下载链接详见说明-请参阅有关数据集下载链接的说明！ 演示 数据标签工具 其他

田纳西州伊士曼（Tennessee Eastman）使用深度学习进行过程故障检测 数据集： 参考： 工业系统中的故障检测与诊断 深基于卷积神经网络模型的化工过程故障诊断的伍皓，赵劲松-

ssd-text_detection, 一种改进的文本检测SSD模型 ssd文本检测：文本检测器这是一种用于文本检测的改进的SSD模型。高速cnn相比，SSD更快。 在我的expriment中，SSD对于每个图像只需要 0.05秒。免责声明这是 mxnet SSD的一个实现。 官方知识库在这里是可用

SVM分类检测（Python2.7） HoG，PCA，PSO，硬负开采，滑动窗口，NMS 最好的检测方法是： HoG（功能）-> PCA（较少功能）+ PSO（最佳C＆gamma）->原点SVM-> HNM（更多功能）->更好的SVM-> SW-> NMS（bbox回归） 对不起，我很懒惰。 我认为我应该澄清该程序的步骤。 提取HoG功能（脚本1） 训练PSO的初始模型（脚本2） 进行pca和pso以获得更好的参数C和伽玛（脚本6） 使用no-pca功能和最佳参数来训练第二个模型（脚本2） 为了提高精度，请使用第二个模型进行hnm并获得最终模型（脚本7） 最后，选择您要进行定位的算法（脚本8或9或10） PS： 我使用pca的原因是为了加快pso的速度。 老实说，pso真的很慢。 对于第4步，您也可以使用由pca处理的功能，但是我强烈建议您尽可能保留更多功能。

学习资料

Single-Image Shadow Detection and Removal using Paired Regions 一篇cvpr2011年的去阴影文章，很新很牛逼

YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测 环境 Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2 入门 安装OpenCV。 sudo apt-get install libopencv-dev 安装LibTorch。 wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip 编辑“ CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。 编译并运行。 cd build cmake .. make ./../bin/YOLOv5

裂纹分割 在这里，我提出了针对路面和混凝土材料的裂纹分割问题的解决方案。 在本文中，我描述了我尝试使用的方法，数据集并演示了结果。 我的方法基于UNet网络，并在两种流行的体系结构上学习迁移：VGG16和Resnet101。 结果表明，在实际情况中可能发生的各种情况下，大型的裂纹分割数据集有助于提高模型的性能。 内容 推理结果预览 以下是几个测试用例的结果。 有关更多测试案例的结果，请参见./test_results文件夹下的图像。 概述 裂纹分割是结构研究中的重要任务。 例如，在桥梁调查项目中，控制对象完成工作以使其在桥梁周围飞行以拍摄不同桥梁表面的图片。 然后，计算机将对图片进行处理，以检测桥梁表面上可能被损坏的潜在区域。 模型越准确，处理这些图像所需的人工就越少。 否则，操作员将不得不检查每个图像，这很无聊且容易出错。 此任务中的一个挑战是该模型对噪声和其他物体（例如裂缝上的苔藓，标