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阿炜小菜鸡
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基于深度学习的小目标检测
目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值。
深度学习
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2022-06-05 09:10:36
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2022-06-05 09:10:36
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云计算国内外发展现状
当前云计算正处于发展的高速阶段,由于其独特的信息服务特征深受全球用户的依赖,对其的研究与开发工作备受各国的重视。
云计算
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2022-06-05 09:08:25
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2022-06-05 09:08:25
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工业智能安防目标检测算法研究现状
随着智慧城市建设的不断推进和人工智能技术的快速发展,智能安防和人员智能化管理开始受到社会广泛关注。人体行为识别是通过视频监控挖掘人员信息的核心环节,对于智慧城市的建设具有重要意义。但是,面对复杂的监控场景和海量的视频数据,传统的人体行为识别方法,已经无法满足日益增长的工业应用需求。
工业智能体
深度学习
阿炜小菜鸡
2022-06-05 09:06:13
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基于复杂场景的跌倒行为检测背景简介
跌倒是生活中较为常见的危险行为,随着人工智能技术的发展,研究人员尝试利用更先进的技术对跌倒行为进行检测,减少人力成本并尽可能减轻跌倒带来的危害。
阿炜小菜鸡
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基于UNET网络模型道路垃圾语义分割背景介绍
伴随着城市化推进的不断加快,涌入了越来越多的城市人口,道路垃圾问题也变得愈发严重,同时,随着人民生活水平的提高,环境问题也越来越受到重视。道路垃圾作为城市垃圾的主要组成部分,严重影响到城市形象以及城市的长远性发展。
人工智能
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阿炜小菜鸡
2022-06-05 09:02:36
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一种基于改进的YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法
针对水稻病害虫害检测精度低、速度慢、模型体量大、部署困难等问题,本研究提出了轻量化YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法:1)利用幻象模块代替普通卷积结构,替换主干特征提取网络CSPDarkNet53,构建GhostNet特征提取结构;2)改进YOLOv4网络的加强特征提取部分PANet结构;3)利用迁移学习与YOLOv4网络训练技巧;4)模型对水稻病虫害检测的平均精确度达到89.91%
机器学习
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阿炜小菜鸡
2022-06-05 09:00:26
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2022-06-05 09:00:26
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