python中det_det中的Mercury_python中的库用于神经网络绘制ROC,AUC,DET - 腾讯云开发者社区

本文摘要：一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显1.轻量且高效的YOLO轻量且高效的YOLO网络结构1.1 SCRB介绍其实ScConv和...此外，SCConv 是一个即插即用的架构单元，可以可以直接用来替代各种卷积神经网络中的标准卷积。...下图显示了我们的 SCConv 模块添加在 ResBlock 中的确切位置。...19 (P5/32-large) [[13, 16, 19], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5) ]2.实验结果我们的方法在NEU-DET...和GC10-DET上取得了更好的性能。

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一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

本文摘要：一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头...DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化，增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。...当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时，DCNv4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的可能性。...在实际应用中，将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4来创建FlashInternImage，无需进一步修改即可使速度提高80%，并进一步提高性能。...2.实验结果分析我们的方法在NEU-DET和GC10-DET上取得了更好的性能。

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【Paper Reading·3Det 】On the Importance of Pretrained Knowledge Distillation for 3D Object Detection

URL https://openreview.net/pdf?id=T1Qx6EC08o TL;DR 利用知识蒸馏来增强camera-based方法的特征学习...

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M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level读)

)的解码器层集合起来，形成一个用于目标检测的特征金字塔，其中每个特征图由多个层次的层(特征)组成为了评估所提出的多目标检测器(MLFPN)的有效性，设计并训练了一种功能强大的端到端单级目标检测器(M2Det...提出的方法：M2Det使用骨干网和MLFPN从输入图像提取特征，然后和SSD一样，然后在学到的特征上产生密集的bounding boxes和分类分数，接着用NMS操作来产生最终的结果。...FFMs将FFMs应用于M2Det中不同层次特征的融合，是构建最终多层次特征金字塔的关键。它们使用1x1卷积层来压缩输入特征的通道，并使用连接操作来聚合这些特征映射。...网络配置用两种类型的骨干来配置M2Det。在训练整个网络之前，需要在ImageNet 2012数据集上对骨干进行预处理。...实验部分包括四个部分：(1)介绍实验的实现细节;(2)与先进方法的比较;(3) M2Det消融研究;(4)比较MLFPN内部结构的不同设置，介绍M2Det的几种版本。

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PASCAL VOC的评估代码voc_eval.py解析

目录1、读检测的结果2、解析一幅图像中的目标数3、计算AP4、VOC的评估5、进行python评估6、voc的检测评估----1、读检测的结果def write_voc_results_file(all_boxes...，形状为[-1,6]，形式为[category, score, xmin, ymin, xmax, ymax]，如果检测到的结果不在图像中，检测是空数组。...2、解析一幅图像中的目标数def parse_rec(filename): """ Parse a PASCAL VOC xml file """ tree = ET.parse(filename)...评估def do_python_eval(test_imgid_list, test_annotation_path): AP_list = [] # import matplotlib.pyplot...=os.path.join(cfgs.EVALUATE_DIR, cfgs.VERSION)) do_python_eval(test_imgid_list, test_annotation_path

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YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

1.1 YOLOv9框架介绍 YOLOv9各个模型介绍 2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张，类别分别为：'crazing','inclusion',...% (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己的数据集 2.1 修改NEU-DET.yaml.../data/NEU-DET # dataset root dir train: train.txt # train images (relative to 'path') 118287 images...crazing 1: inclusion 2: patches 3: pitted_surface 4: rolled-in_scale 5: scratches 2.3 开启训练 python

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基于DdddOcr通用验证码离线本地识别SDK搭建个人云打码接口Api

管理器下架，有严重bug，没办法进入虚拟目录缺少activity文件，虽然可以创造，但是构建完毕后，ddddocr模块有安装不上，创建时勾选模块可以安装没问题（猜测pip问题）2、使用新的python管理器...进程守护管理器找不到启动文件（个人怀疑同上缺失activity文件）于是我修改了作者的代码，使其不需要通过命令进行选择，直接运行，由于我只是用到普通的ocr识别，滑块那些我是关闭的本次修改代码默认走：python...=False, old=False): self.ocr_option = ocr self.det_option = det self.old_option...项目（可在新版网站栏目的python项目创建或者python项目管理器）安装模块可以勾选也可以自己在终端安装，这里建议直接勾选（上一步）pip install -r requirements.txt -...i https://pypi.douban.com/simple启动运行中即可（注意开放宝塔的安全规则以及服务器端口）测试Ping访问http://你的主机:9898/pingbs4验证码测试PHP封装宝塔部署

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mark-text开发环境搭建启动

Downloading Python-3.10.4.tar.xz... -> https://www.python.org/ftp/python/3.10.4/Python-3.10.4.tar.xz.../vendor/compact_enc_det/compact_enc_det/compact_enc_det.o ⠦ Building module: ced, Completed: 0 CXX(target...) Release/obj.target/compact_enc_det/vendor/compact_enc_det/compact_enc_det/compact_enc_det_hint_code.o...⠇ Building module: ced, Completed: 0 CXX(target) Release/obj.target/compact_enc_det/vendor/compact_enc_det.../vendor/compact_enc_det/util/languages/languages.o LIBTOOL-STATIC Release/compact_enc_det.a ⠏ Building

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旋转目标检测 | R3Det，基于特征精炼的单阶段检测模型

R3det: Refined single-stage detector with feature refinement for rotating object 论文发表：AAAI 2021 论文链接：...image.png @article{yang2019r3det, title={R3det: Refined single-stage detector with feature refinement...主要工作针对上述问题，作者提出了R3Det，其主要工作如下： image.png progressive regression：作者发现旋转框在密集场景下的能有较好的目标检测精度，而水平框能达到更好的召回率...3.1 模型结构 R3Det主要基于 RetinaNet 实现，结构如下： 3.2 边界框定义对于边界框(x,y,w,h,\theta)，其中x，y代表中心点坐标，w，h代表宽和高，\theta \in...特征插值可以表示为: image.png 其中A代表图（a）中的区域，F\in \mathbb{R}^{C\times 1\times 1}代表特征图上点的特征向量。

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n阶行列式计算Python和C语言实现

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。...无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。...Python递归求行列式代码： Python def det(m): if len(m) <= 0: return None elif len(m) == 1: ...= i] for row in m[1:]] # 这里生成余子式 s += m[0][i] * det(n) * (-1) ** (i % 2) return...s print('答案为: ', det(eval(input('输入行列式（格式为 [[a11,a12],[a21,a22]] 以此类推）: \n')))) python效果图： ?

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用Python实现美化照片———磨皮

.完整代码 5.效果展示相信很多人在照完照片之后都会选择修一下，亦或是开一个滤镜，磨皮这个词对经常修照片的人来说已经是基操，这个功能可以使图片变得更加的平滑从而增加照片的美感那么利用Python...也可以实现一键磨皮下面将详细介绍如何用Python实现磨皮一、关键的API 实现磨皮的关键API是双边滤波 cv2.bilateralFilter（img,d,a,b） #双边滤波 Opencv...后面的三个值可以根据照片需要的美化程度来调节一般推荐50,50，50 二、使用步骤 1.引入库代码如下： import cv2 没有按装OpenCV的，可以看一下另一篇博客如何在Pycharm中利用镜像地址安装...OpenCV 2.读入图片代码如下（示例）： img = cv2.imread('图片路径') 3.开始磨皮 det = cv2.bilateralFilter(img, 50, 50, 50) 4....(img, 50, 50, 50) cv2.imshow('det', det) cv2.waitKey(0) 5.效果展示每到OpenCV的展示案例就知道Lena要登场了（ps：总感觉Lena约等于衬衫的价格是

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OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率

YOLOv5s的模型为例，在OpenVINO C++上同步推理的代码实现如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python...result // swap CURRENT and NEXT InferRequests } 首先需要创建两个Request，然后分别设置它们的Callback部分代码，主要是在Callback中完成后处理操作...这部分的代码如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python/yolov5-7.0/yolov5s.onnx...(i, 0); float cy = det_output.at(i, 1); float ow = det_output.at...next_frame.copyTo(frame); cnt++; } cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); return 0; 其中async_image_detect方法中实现了

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【OCR】：PaddleOCR 的服务化部署

文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。...安装 Docker 戳下图，看如何在 CentOS8 中安装 Docker。 5.3....-O ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar && tar -xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar # 下载并解压 OCR 文本识别模型...# 转换检测模型 python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ..../ppocrv2_det_client/ # 转换识别模型 python3 -m paddle_serving_client.convert

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Python递归求矩阵的行列式

为了感受Python的列表生成器的威力，写了个简单的程序——递归求矩阵的行列式，效率可能没numpy高，欢迎各位指正。...def det(m): if len(m) <= 0: return None if len(m) == 1: return m[0][0] else...= i] for row in m[1:]] if i % 2 == 0: s += m[0][i] * det(n) else...: s -= m[0][i] * det(n) return s 使用列表生成器使得求剩余矩阵变得异常简单，再次被Python优美的语法震撼到了。。

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如何计算特征向量？

在Python中，特征向量是线性代数中的一个概念，它指的是一个方阵（即行数和列数相等的矩阵）乘以一个向量后，得到的新向量和原向量是共线的，即新向量是原向量的某个标量倍。...特征值和特征向量在机器学习、图像处理、数值分析等领域中都有广泛的应用，例如在主成分分析（PCA）中，特征向量可以用来找到数据的主要变化方向。在Python中，计算特征向量通常涉及以下步骤：1....在Python中，判断一个矩阵是否可逆通常有以下几种方法：1. **检查行列式（Determinant）**：一个矩阵是可逆的当且仅当它的行列式不为零。...= np.linalg.det(A)# 判断行列式是否不为零if det !...```在这两个例子中，如果矩阵`A`不可逆（即它是奇异矩阵或退化矩阵），那么：- 使用行列式的方法，`det`将会是0。- 使用逆矩阵的方法，将会抛出`LinAlgError`异常。

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免费的OCR识别工具就是香！

安装教程 1、安装python3 #下载软件包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz #解压 tar -zxvf Python...python3 -V 在安装过程中如果出现configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH，是缺少合适的编译器 sudo yum install...tools/infer/predict_system.py --image_dir="992822f810dc3cbbdcca711a1c4b0097.jpg" --det_model_dir="..../inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="....module named 'imgaug' pip install git+https://github.com/aleju/imgaug ps：Paddle-OCR也可以部署在Windows系统中。

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目标检测 - 基于 SSD: Single Shot MultiBox Detector 的人体上下半身检测

R_SHOULDER', 'THORAX'] lower = ['PELVIS', 'L_HIP', 'L_KNEE', 'L_ANKLE', 'R_ANKLE', 'R_KNEE', 'R_HIP'] 以关节点图像中的位置...= detections[0,0,:,1] det_conf = detections[0,0,:,2] det_xmin = detections[0,0,:,3] det_ymin = detections...[0,0,:,4] det_xmax = detections[0,0,:,5] det_ymax = detections[0,0,:,6] # Get detections with confidence...higher than 0.6. top_indices = [i for i, conf in enumerate(det_conf) if conf >= 0.6] top_conf = det_conf..., top_label_indices) top_xmin = det_xmin[top_indices] top_ymin = det_ymin[top_indices] top_xmax = det_xmax

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使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配

这是该算法的 Python 实现。...让我们看看 Python 的实现。...它可以从图像中检测特征，而不管其大小和方向。让我们实现这个算法。...它指的是特定二值图像中具有共同属性的一组连接像素或区域。这些区域是 OpenCV 中的轮廓，具有一些额外的特征，如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。...图像中不同区域的关键点匹配，如强度变化。下面是这个算法的实现。

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使用paddleocr识别和训练数据

PaddleOCR() result = ocr.ocr("test1.bmp", cls=True) for line in result: print(line) 自己训练训练模型，构造如下 det_model_dir...='model/det', rec_model_dir='model/rec', rec_char_dict_path='model/ppocr_keys_v1.txt'...train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/test_icdar2015_label.txt 标签格式如下：训练数据文件结构启动训练 python3...tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrain_weights=.

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OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识引言昨天修改了个OpenCV DNN支持部署YOLOv5，6.1版本的Python代码，今天重新转换为C+...说明C++的确是比Python快点！...(i, 0); float cy = det_output.at(i, 1); float ow = det_output.at...(i, 2); float oh = det_output.at(i, 3); int x = static_cast detector(new YOLOv5Detector()); detector->initConfig("D:/python/yolov5

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一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， NEU-DET和GC10-DET涨点明显

一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

【Paper Reading·3Det 】On the Importance of Pretrained Knowledge Distillation for 3D Object Detection

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YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

基于DdddOcr通用验证码离线本地识别SDK搭建个人云打码接口Api

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n阶行列式计算Python和C语言实现

用Python实现美化照片———磨皮

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【OCR】：PaddleOCR 的服务化部署

Python递归求矩阵的行列式

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免费的OCR识别工具就是香！

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使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配

使用paddleocr识别和训练数据

OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

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