少量物体检测（FsDet） FsDet包含ICML 2020论文《令人中的官方几次物体检测实现。 除了以前的作品所使用的基准，我们还在三个数据集上引入了新的基准：PASCAL VOC，COCO和LVIS。我们对多组实验的多次抽样训练样本进行了多组采样，并报告了基础班和新颖班的评估结果。这些在“中有更详细的描述。 我们还为我们的两阶段微调方法（TFA）提供了基准测试结果和经过预训练的模型。在TFA中，我们首先在数据丰富的基类上训练整个对象检测器，然后仅在小的平衡训练集上微调检测器的最后一层。见为我们提供的模型和的培训和评估指导。 FsDet的模块化程度很高，因此您可以轻松添加自己的数据集和模型。该存储库的目标是为检测少量物体提供一个通用框架，该框架可用于将来的研究。 如果您发现此存储库对您的出版物有用，请考虑引用我们的论文。 @article{wang2020few, tit

解析.shp文件获取图形对象，包括对多个子线段和子环进行处理

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哑剧 单例映射扩展到 MIME 类型 > require ( 'mimes' ) . txt 'text/plain'

yolo-v3:Yolov3用于对象检测和跟踪的Rust实现

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维

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STK11.6自带的C#代码，x64编译后的可执行exe程序。 原理是通过 互操作程序集 调用STK引擎 GraphicsHowTo OnAnimUpdate 3DObjectEditing.exe STKProTutorial等

地面数字地面电视 图神经网络的联合目标检测和多目标跟踪 这是我们论文的官方PyTorch实施：“”。 我们的项目网站和视频演示都。 如果您认为我们的工作有用，请参考以下论文，我们将不胜感激： @article{Wang2020_GSDT, author = {Wang, Yongxin and Kitani, Kris and Weng, Xinshuo}, journal = {arXiv:2006.13164}, title = {{Joint Object Detection and Multi-Object Tracking with Graph Neural Networks}}, year = {2020} } 介绍 对象检测和数据关联是多对象跟踪（MOT）系统中的关键组件。 尽管这两个组件相互依赖，但先前的工作通常会分别设计检测和数据关联模块，并以不同的目标进行训

SDOxlsIF 是一组三个 M 文件函数。 XLSREADSDO 使您能够从 Excel 工作表加载 Simulink 数据对象的工作区变量。 XLSWRITESDO 使您能够将 Simulink 数据对象的工作区变量保存到 Excel 工作表。 对于您将使用的每个包，您应该在您的 MATLAB 路径上准备一个定义文件定义有关 SDOxlsIF 如何工作的信息。 定义文件可以是XLS 文件或 MAT 文件。 通过定义文件，您可以自定义也可以本地化您自己的 Excel 工作簿。 XLSSDOINFO 返回从定义文件获得的信息。 SDOxlsIF 已经处理了以下 Simulink 数据类。 (1) Simulink Data Class Designer 创建的一些 Simulink 类的任何子类(2) Simulink 包包含的任何类 SDOxlsIF 不使用 MATLAB 函数