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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构，在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而，这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理，这通常很难进行优化，而且不够健壮，从而导致检测器的推理速度慢。近年来，基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而，DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决，这限制了DETR的实际应用，导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程（pipeline）的过程，但由于模型本身的计算成本高，很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR，并对其关键组件进行了详细的分析和实验，减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器（RT-DETR），RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器，而且不需要后处理，因此检测器的推理速度没有延迟，而且保持稳定，充分利用了端到端检测流程（pipeline）的优势。

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语音活动检测项目 关键字：Python，TensorFlow，深度学习，时间序列分类 目录 1.11.21.3 2.12.2 5.15.2将5.35.4 去做 资源 1.安装 该项目旨在： Ubuntu的20.04 的Python 3.7.3 TensorFlow 1.15.4 $ cd /path/to/project/ $ git clone https://github.com/filippogiruzzi/voice_activity_detection.git $ cd voice_activity_detection/ 1.1基本安装 $ pip3 install -r requirements.txt $ pip3 install -e . 1.2虚拟环境安装 1.3 Docker安装 构建docker镜像： $ sudo make build （这可能

ist的matlab代码B蛇道检测的C ++实现 这是基于Wang等人的bsnake论文进行车道检测的代码。 什么是基于B蛇的车道模型 它描述了平行线的透视效果是通过双重外力构造的，用于通用车道边界或标记 与其他车道模型（例如直线和抛物线模型）相比，它能够描述更广泛的车道结构。 由于在地面上使用了平行的道路知识，因此它对阴影，噪声和其他方面具有鲁棒性。 通过确定车道模型控制点的集合来制定车道检测问题。 消失点的Canny / Hough估计（CHEVP）算法 它是一种健壮的算法，可为B蛇道模型提供良好的初始位置，该模型对于捕获的道路图像中的噪声，阴影和照明变化具有鲁棒性。 它也适用于标记和未标记的划线油漆线和实心油漆线道路。 CHEVP算法如何工作 假定该道路在地面上具有两个平行边界，并且在短的图像水平带中，该道路近似是笔直的。 作为透视投影的结果，图像平面中的道路边界应在地平线上的共享消失点处相交。 CHEVP算法有五个处理阶段： 通过Canny边缘检测提取边缘像素。 Canny边缘检测用于获得边缘图。 通过霍夫变换进行直线检测。 地平线和消失检测。 通过检测到的道路线估计道路的中线

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