开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

未指定CLion目标-无目标

是指在使用JetBrains CLion集成开发环境进行C/C++项目开发时，未设置编译目标或构建目标的情况。这意味着没有明确指定要编译的文件或要构建的输出类型。

在CLion中，通过配置CMakeLists.txt文件来指定项目的构建目标。CMakeLists.txt是一个包含构建指令的文本文件，可以定义编译选项、库依赖、编译源文件等。

如果出现未指定CLion目标的情况，可能会导致项目无法正确编译、构建或运行。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

打开CLion并导入项目。
确保项目的根目录下存在CMakeLists.txt文件。
检查CMakeLists.txt文件中是否定义了正确的构建目标。
确保在CLion的配置中选择了正确的构建目标。
如果CMakeLists.txt文件中没有定义构建目标，需要根据项目的需求添加相应的编译选项和目标。

在CLion中，可以通过编辑CMakeLists.txt文件来指定不同的构建目标。例如，可以定义可执行文件、静态库、动态库等不同的输出类型。根据具体需求，可以使用不同的CMake指令来配置项目的构建目标。

总结起来，未指定CLion目标-无目标是一个需要注意和解决的问题，通过检查和配置CMakeLists.txt文件，可以正确指定项目的构建目标，确保项目能够成功编译和构建。在使用CLion进行C/C++项目开发时，建议充分了解CMakeLists.txt文件的配置和使用方法，以便能够更好地管理和控制项目的构建过程。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

CLB（负载均衡）：https://cloud.tencent.com/product/clb
CVM（云服务器）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
CDB（云数据库 MySQL 版）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
VPC（私有网络）：https://cloud.tencent.com/product/vpc
CDN（内容分发网络）：https://cloud.tencent.com/product/cdn
SCF（云函数）：https://cloud.tencent.com/product/scf
COS（对象存储）：https://cloud.tencent.com/product/cos
CMQ（消息队列）：https://cloud.tencent.com/product/cmq
SSL 证书：https://cloud.tencent.com/product/ssl

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

前景目标检测的无监督学习

我们训练student deep network来预测techer路径的输出，该路径在视频或大型图像集合中执行无监督的目标发现。该方法不同于已发表的无监督目标发现方法。...实验表明，该方法在视频目标发现、无监督图像分割和显着性检测三个方面取得了较好的效果。在测试时，所提出的系统速度快，比已发表的无监督方法快一到两个数量级。...提出了一个系统，该系统由两条主要路径组成，一条是在视频或大型图像集合中沿teacher分支进行无监督的目标发现，另一种是student分支，它向teacher学习，在单个图像中检测前景目标。...在无监督训练阶段，student网络(模块A)从无监督的teacher路径(模块B和模块C)逐帧学习，在单个图像中产生相似的目标掩码。...———————— 03 总体方法 ———————— 提出了一种真正的无监督学习的前景目标检测算法，为前景目标检测提供了经过多次迭代改进的可能性。该方法以互补的方式结合了适合这个任务的多个模块。

2K2 0

【目标检测】SSD目标检测

场景文字识别目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。...与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。

4.3K9 0

FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临！

”到预测“点对”的新思路 Grid R-CNN解读：商汤最新目标检测算法 CVPR 2019 行人检测新思路：高级语义特征检测取得精度新突破 CV君相信，无Anchor的目标检测已经悄然成为该领域的重要发展方向...深度神经网络可以自己回归出目标包围框，Anchor并非必要，目标检测“可能”要就此进入新纪元了！...感谢～下图为无Anchor的FoveaBox算法与RetinaNet在COCO数据集上的结果比较，RetinaNet通过改变anchors个数，精度有变化，但FoveaBox更胜一筹。 ?...（物体的位置信息能够从中心反应出来——CV君的理解）下图展示了FoveaBox目标检测的基本思想，对于可能存在目标的每个输出空间位置，FoveaBox直接预测所有目标类别存在的置信度和边界框。 ?...在论文第三部分从骨干网、训练时目标的尺度分配、训练时目标位置信息内陷、box 预测、网络优化和推断等详细说明了训练和推断的细节。

9453 0

【目标跟踪】多目标跟踪测距

目标框内左上角，显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出，没在图片展示。这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪，且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。...想了解详细原理可以参考往期博客：【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码）。这里不过多赘述，直接上代码，如有疑问，欢迎私信交流。...调用跟踪与测距接口进行计算可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离，还有速度、加速度。...目标状态为（x,y,vx,vy,ax,ay）目标横向距离，纵向距离，横向速度，纵向速度，横向加速度，纵向加速度。...关于目标前后帧匹配，是利用 iou 匹配进行的，所以要基于目标检测框的匹配跟踪。

2081 0

cvpr目标检测_目标检测指标

特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...高分辨率地图具有低级特征，这会损害其目标识别的表征能力。...深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展，像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。...在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。...目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比，以覆盖不同形状的目标。我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。

8304 0

设定目标

之前说过要讲讲目标的设定，现在到了兑现诺言的时刻。有清晰明确的目标是我们每天生活的动力，（很可能）也是快乐的源泉。...于是就订了个目标要发表至少10个Patent目标。...我想说的是，有了一个你渴求的目标后，你的眼睛似乎一下子明亮起来，原来那些视而不见的东西突然间就跟目标有了联系。...所以对于这样一个不那么现实的目标，我们需要将其分解成一个个小目标，一点点达到。我的前同事Keith说我一点也不像个工程师，还真是。...我喜欢把我的目标说给我的LP听，家人听，甚至会放在博客里，公众号里这样公开的场合。不管是什么目标，一旦你将其扩散给周围的人（可多可少），你完成目标的可能性就大了很多。

1.1K10 0

目标检测

依然有个缺点就是，识别这个目标的边框可能不够精确。 YOLO算法可以解决这个边框的问题。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。...不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?

9038 0

【视频目标分割】开源 | 一种新的无监督学习方法用于视频目标分割

备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。...Darmstadt 论文名称：Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation 原文作者：Nikita Araslanov 内容提要本文提出一种新的无监督学习方法用于视频对象分割...我们的训练目标能够有效地实施，并展现出快速的训练收敛性。在已建立的VOS基准上，尽管使用了明显较少的训练数据和计算能力，我们的方法但仍超过了以前工作的分割精度。主要框架及实验结果

6472 0

【目标检测】开源 | 无锚小尺度多光谱行人检测

目前SOTA的是基于Faster R-CNN的变异模型，需要经过两个阶段:一个带有手工制作锚盒的proposal generator network用于目标定位，以及一个用于验证目标类别的分类网络。...在本文中，我们提出了一种在单级无锚基础结构中有效地实现两种模式多光谱融合的方法。我们的目标是学习基于对象中心和尺度的行人表示，而不是直接边界盒预测。...这样，我们既可以简化网络架构，又可以获得更高的检测性能，特别是对于遮挡下或低目标分辨率下的行人。此外，我们还研究了适合的多光谱数据增强技术，以改进常用的增强技术。

9002 0

FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临 | 技术头条

CV君相信，无Anchor的目标检测已经悄然成为该领域的重要发展方向。...深度神经网络可以自己回归出目标包围框，Anchor并非必要，目标检测“可能”要就此进入新纪元了！...感谢～下图为无Anchor的FoveaBox算法与RetinaNet在COCO数据集上的结果比较，RetinaNet通过改变anchors个数，精度有变化，但FoveaBox更胜一筹。...（物体的位置信息能够从中心反应出来——CV君的理解）下图展示了FoveaBox目标检测的基本思想，对于可能存在目标的每个输出空间位置，FoveaBox直接预测所有目标类别存在的置信度和边界框。...在论文第三部分从骨干网、训练时目标的尺度分配、训练时目标位置信息内陷、box 预测、网络优化和推断等详细说明了训练和推断的细节。

6191 0

目标检测

近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。...本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 6.2 目标检测层这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。

1.4K3 0

目标检测

的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”...的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。...目标检测算法分类 Two stage目标检测算法先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。

4962 0

目标检测

Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题...导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and...我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)，主要包括两个部分： an object...这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of

6463 0

概念解释：目标识别vs目标检测

说法一：识别：说明图中有哪些目标对象。检测：在识别的基础上，再给出位置和大小。说法二：（与说法一相反...）检测：说明图中有哪些目标对象。识别：在识别的基础上，再给出位置和大小。...我的理解：检测： 1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。...2、深度学习的方式：本身就通过已知物体进行训练，因此在检测过程中，就可以知道这个“目标”是什么物体，所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。...但检测的是共性，即一个大类别（如人、车、花）识别：识别某个目标是什么物体。如人脸识别判断这个人具体是谁，检测的是个性，即具体细节（如小明、奔驰车、太阳花）。...大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”，估计是为了方便，所以只说了个“目标检测”。

6K2 0

【目标跟踪】解决多目标跟踪遮挡问题

目标未与新检测目标匹配，此时的目标是预测的目标且没有与新检测的目标匹配上。...存在其他目标，在相机与遮挡目标中间当同时符合上述两个条件时，会判定为遮挡目标为了判定是否为遮挡目标，我们定义了两个关键的量。...: 目标 i box 与目标 j box 的交集 A(bbi)：目标 i box 面积当 Ci 大于设定值，同时 CPi 大于设定值，则此时目标判定为遮挡目标 for (auto umt:unMatch...continue; } 注：代码中有一行遮挡目标面积速率减半，是因为目标在遮挡时那一帧，目标 box 面积会急速变小，除以 2 是为了补偿这个速率。...二、扩展目标框当目标判定为遮挡目标时，我们才会计算该目标的扩展框扩展IOU的计算公式回顾下传统 IOU 计算公式上述 IOUext 与 IOU 计算差别就在于 bbextT(扩展目标框

4231 1

ECCV18 | 无监督难分样本挖掘改进目标检测

大量训练数据有助于目标检测系统性能的提升，对于已经训练好的系统而言，有研究发现，那些被系统误分类的少量“难分样本”，加入训练集重新训练能得到显著的性能提升。...这篇文章来自ECCV2018录用论文《Unsupervised Hard Example Mining from Videos for Improved Object Detection》，说它简单，因为全文无公式...作者认为，将目标检测用于视频时，某一帧中若是有一个目标突然出现，下一帧又突然消失，则此处检测的目标极有可能是难分样本。这被称为视频目标检测的闪烁（flicker）。...实验结果基线模型使用VGG16-based Faster R-CNN，在Caltech行人检测库和WIDER人脸检测库上，作者验证了使用该无监督难分样本挖掘对再训练后提高精度的有效性。...这篇文章给出了一种非常简单低成本无监督的难分样本挖掘，挖掘得到的样本对目标检测系统再训练后取得了显著的性能提升，作者称代码将开源。

7863 0

【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码）

前言多目标跟踪 sort（Simple Online Realtime Tracking）是一种基于目标检测的跟踪。根据我自己的理解把它分为个5步骤。初始化航迹。...匹配成功的目标，用 detect_box 去修正 predict_box。未匹配成功的目标，重新起航迹或者舍弃。输出结果，等待下一帧检测目标进来重复步骤 2，3，4。对于算法细节这里不进行赘述。...【目标跟踪】匈牙利算法【目标跟踪】卡尔曼滤波（公式推导与代码）想要 c++ 代码的朋友可以私信我交流。或者下一次写一篇，如果有机会的话（鬼脸jpg）。...for m in matched: self.trackers[m[1]].update(dets[m[0], :]) # 如果检测框未匹配上，则当作新目标...cv2.imread(image_path) for d in trackers: x1, y1, w, h = d.get_state()[0] # 获取当前目标框状态

3381 0

目标检测FPN

FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征，来构建特征金字塔。这篇文章以Faster-RCNN为例，来说明FPN如何应用到RPN和Fast RCNN中。

1.6K2 0

目标物检测

之所以出现这种问题，是因为目标物和背景不能很好的区分开。一般图像预处理，都会有以下一些过程：转换成灰度图。...检测物体边缘阈值处理纯色背景一般到这里就可以了，目标物和背景以及能够很好的区分出来了。最后通过查找物体的轮廓数量，计算出对应的物体数量。

3401 0

HOG目标检测

COLOR_BGR2RGB) pylab.imshow(imgWithRawBboxes,aspect='auto') pylab.axis('off') pylab.show() 11 算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个...由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。...如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。

7731 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭