基于半监督学习的目标检测算法研究第一章：引言1.1 研究背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，广泛应用于图像处理、智能交通、安防监控等领域。传统的目标检测算法主要依赖于大量标注好的训练数据，然而，标注数据的收集和标注过程非常繁琐，并且成本较高。为了解决这一问题，研究者们提出了基于半监督学习的目标检测算法。    1.2 研究意义基于半监督学习的目标检测算法可以通过利用未标...

弱监督学习与半监督学习的区别与联系在机器学习领域中，监督学习一直是一个重要的研究方向。监督学习可以根据标注数据的不同情况分为强监督学习、弱监督学习和半监督学习。本文将重点讨论弱监督学习与半监督学习的区别与联系。1. 弱监督学习与半监督学习的定义首先，我们来看一下弱监督学习和半监督学习的定义。弱监督学习是指在监督学习过程中，标注数据的质量或数量不足以支持学习算法取得良好性能的情况。而半监督学习是指在...

change point方法Change point分析方法是用于检测数据中存在的突变点（change point），即数据中发生显著或意外变化的点。该方法可以用于各种类型的数据，如时间序列数据、图像数据等。Change point方法的基本思想是在数据中到分界点，将数据分为不同的区间，每个区间内的数据具有相似的特征或行为。这些分界点通常表示数据的突变或变化点。常用的Change point方法...

霍夫变换直线检测参数霍夫变换直线检测的参数主要包括：1.rho和theta：这两个参数在霍夫变换中定义了直线的参数空间。其中，rho是原点到直线的垂直距离，theta是垂线与x轴的夹角。在极坐标下，每一个(rho, theta)对都唯一地表示了一条直线。2.阈值：当累加器中的值超过这个阈值时，才认为该点对应一条直线。这个阈值设定得越高，检测到的直线就越少，因为需要更多的点来形成一条被认为是直线的轨...

图形编程的直线提取原理直线提取是指从图像中获取直线的过程，常用于计算机视觉和计算机图形学领域。直线提取可以用于许多应用，例如边缘检测、物体检测、图像修复等。正则化几何因子常用的直线提取算法包括：1. Hough变换：Hough变换是一种基于数学原理的直线提取方法。它通过将图像中的每个像素点转换为参数空间上的一条曲线，并统计曲线的交点来检测直线。Hough变换的优点是对噪声和缺失数据具有较好的鲁棒性...

yolo 算法类型YOLO（You Only Look Once）是一种计算机视觉算法，用于实时对象检测和图像分割。它被广泛应用于目标识别、自动驾驶、视频监控等领域。YOLO算法的特点是快速高效，并且能够同时识别多个物体。下面将介绍YOLO算法的原理和相关参考内容。首先，YOLO算法采用的是一种单阶段检测方法，与其他目标检测算法（如R-CNN）不同，它不需要候选区域生成和特征提取的独立阶段。YOL...

DOI:10.12086/oee.2021.200175基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法吕晨1*，程德强1，寇旗旗2，庄焕东1，李海翔11中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州 221000；2中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 221000摘要：为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题，本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通...

基于AI技术可增量学习的木板表面缺陷检测系统【摘要】近年来，随着AI和工业自动化的不断发展，表面缺陷检测在制造业中扮演着至关重要的角。传统的表面缺陷检测方法，由于受到环境因素的影响，容易受到光照、背景干扰等问题，而导致缺陷检测的准确性受到限制。随着AI技术的发展，基于深度学习的表面缺陷检测逐渐成为主流方法，并且在一些实际应用中已经取得了良好的效果。本文介绍了一种基于人工智能技术的增量学习方法，用...

人工智能算法在欺诈检测中的使用技巧随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法日益成为欺诈检测领域的重要工具。传统的欺诈检测方法往往需要大量人工筛查和分析，耗时且容易出现漏检。而人工智能算法的引入，可以自动化且高效地识别出潜在的欺诈行为，提高欺诈检测的准确性与效率。本文将介绍几种人工智能算法在欺诈检测中的使用技巧，以助于更好地应对日益繁杂的欺诈行为。1....

基于深度学习的网络入侵检测系统设计网络安全是当今互联网时代的一个重要问题，随着网络攻击手段的不断进化，传统的入侵检测系统已经无法满足对复杂攻击的及时发现和防御需求。而基于深度学习的网络入侵检测系统设计可以通过模拟人类神经网络的工作原理，实现对网络流量的实时分析和异常检测，提高网络安全的防御能力。神经网络中正则化是为了干什么首先，基于深度学习的网络入侵检测系统设计需要构建一个有效的训练数据集。训练数...

深度学习在物体检测中的常见问题解决方法一、引言深度学习作为人工智能领域的热门技术之一，在物体检测中得到了广泛的应用。然而，尽管深度学习在物体检测领域取得了显著的进展，但仍然存在一些常见的问题需要解决。本文将介绍深度学习在物体检测中常见问题及其解决方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。二、优化训练数据集1. 预处理数据物体检测任务通常需要大量的标记样本来进行训练。然而，实际数据集往往包含噪声、重叠...

基于深度学习的网络入侵检测系统研究摘要：网络入侵日益成为网络安全领域的重要问题，传统的入侵检测系统往往无法有效应对复杂多变的网络攻击。本文通过引入深度学习技术，研究了一种基于深度学习的网络入侵检测系统。该系统利用深度神经网络对网络流量数据进行分析和判断，能够实现实时、准确地检测网络入侵行为。实验结果表明，该系统在检测精度和处理速度上显著优于传统的入侵检测系统。1. 引言网络入侵行为对网络安全造成了...

cascadeclassifier用法    Cascade Classifier是一种用于目标检测和识别的算法。该算法的基本原理是将对象分为许多小区域，同时检测这些区域中是否存在特定的特征，从而实现目标的识别和定位。Cascade Classifier的用法主要包括训练和应用两部分。    一、训练Cascade Classifier  &nbs...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104217430 A(43)申请公布日 2014.12.17(21)申请号 CN201410425506.7(22)申请日 2014.08.26(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 任健强 龚小谨 (74)专利代理机构 杭州求是专...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 106921431 A(43)申请公布日 2017.07.04(21)申请号 CN201710170478.2(22)申请日 2017.03.21(71)申请人 烽火通信科技股份有限公司    地址 430000 湖北省武汉市东湖高新技术开发区高新四路6号(72)发明人 朱梦霞 张毅 (74)专...

动态场景下的目标检测算法研究近年来，随着计算机技术的不断进步和应用场景的多元化，目标检测算法愈加受到关注。在动态场景中，目标检测算法的研究也愈发重要，因为动态场景中目标的位置和形态都是不断变化的。本文将介绍动态场景下目标检测算法的研究现状及发展趋势。一、动态场景下目标检测的定义动态场景指的是具有连续变化的场景，例如，交通场景、运动场景、物品堆放场景等。在这样的场景下，目标检测面临的问题是目标位置和...

YOLO系列目标检测算法研究进展一、本文概述随着技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，其在安防监控、自动驾驶、人机交互等实际应用中发挥着越来越重要的作用。在众多目标检测算法中，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效的速度和精确的性能，自问世以来就受到了广泛的关注与研究。本文旨在对YOLO系列目标检测算法的研究进展进行全面的梳理和深入的探讨，以期为相关领...

隹Isl^iSls V12021年第03期(总第219期)改进YOLOv5的航拍图像识别算法张麒麟，林清平，肖蕾(空军预警学院，湖北武汉430000)摘要：航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域，因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高，针对这一问题，提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处...

基于时间序列的异常检测算法的研究臧晶*张经纬(沈阳理工大学信息科学与工程学院  辽宁沈阳  110159)摘要：在时间序列数据下，针对传统的器件故障检测技术对不同的器件检测率低、小样本数据分类不平衡等问题，对数据异常检测准确率造成很大的影响。该文构建一种机器学习和深度学习相结合的时间序列异常检测算法，针对时间序列数据分类不平衡问题，引入合成少数类过采样技术（Syntheti...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902773 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111119613.3(22)申请日 2021.09.24(71)申请人 南京信息工程大学    地址 224002 江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号(72)发明人 胡昭华 李奇 (74)专利代...

J o u r n a l o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n s计算机应用，2019, 39( 1): 227 -231I S S N1001-9081C ODE N J Y I I D U2019-01-10http: //w w w. joca. c n文章编号：1001-9081(2019)01-0227-05D O I：10.11772/j...

科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald4信息化工业DOI：10.16660/jki.1674-098X.2020.10.004基于改进Tiny-YOLOv3的人数统计方法①成玉荣  胡海洋(江苏理工学院  江苏常州  213001)摘  要：卷积神经网络已经成为了计算机视觉处理最为广泛的技术方法...

【学习笔记】【转载】YOLOv4与YOLOv5的创新点YOLOv4YOLOv4的三⼤贡献：1. 设计了强⼤⽽⾼效的检测模型，任何⼈都可以⽤ 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快⽽精准的模型。2. 验证了很多近⼏年 SOTA 的深度学习⽬标检测训练技巧。3. 修改了很多 SOTA 的⽅法，让它们对单GPU训练更加⾼效，例如 CmBN，PAN，SAM等。作者⽤⼀个图概括了单阶段和双阶段⽬标检测⽹...

(完整版)atoll的操作流程xx年xx月xx日CATALOGUE 目录•ATOLL的初步了解•ATOLL的使用准备正则化可以防止过拟合•ATOLL的实际操作•ATOLL的常见问题及解决方案01 ATOLL的初步了解ATOLL是一种自动化测试工具，用于快速、准确地检测应用程序性能和稳定性。ATOLL是英文Application Testing forLoad and Stress的缩写。ATOLL...

如何使用AI技术进行异常检测与预警一、引言    随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的飞速发展，异常检测与预警领域也得到了极大的改善和突破。通过利用AI技术进行异常检测与预警，我们能够及时发现潜在的异常情况，并采取相应措施以避免损失和风险。本文将探讨如何运用AI技术来实现更高效准确的异常检测与预警。二、背景    异常检...

【转】SSD论⽂翻译和代码汇总SSD代码汇总：github(Official):video:github:github:github:github:github:github(Caffe):摘要1. 引⾔⽬前最先进的⽬标检测系统是以下⽅法的变种：假设边界框，每个框重采样像素或特征，并应⽤⼀个⾼质量的分类器。⾃从选择性搜索[1]通过在PASCAL VOC，COCO和ILSVRC上所有基于Faster...

人工智能应用测试题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层A、中文分词B、中英文互译C、场景文字检测D、为图像自动生成描述标题正确答案：A2、近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。A、lst...

2021⁃02⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(2):517-522ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca基于单点多盒检测器的全局-局部层级的域适应目标检测蒋宁1，2，方景龙1*，杨庆3（1.杭州电子科技大学计算机学院，杭州310018；2.宁波城市职业技术学院信息与智能工程学院...

人工智能图像识别技术指南好的，以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录：第1章 引言正则化是结构风险最小化策略的实现1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章 图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章 特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3...

各类风险检测与预测模型设计与优化在现代社会，各类风险问题给人们的生活和工作带来了许多不确定性。为了更好地应对和预防潜在的风险，风险检测与预测成为了一个重要的研究领域。本篇文章将探讨各类风险检测与预测模型的设计与优化方法。在风险检测与预测领域，模型的设计是至关重要的。一个优秀的模型应该能够准确地识别和预测各类风险，并为决策者提供可靠的参考。为了实现这一目标，研究者们采用了多种不同的模型，并不断进行优...