反转世代距离（IGD）是一种常用的多目标优化算法性能评价指标，用于评估一个算法在解决多目标优化问题时所得到的解的质量。IGD主要用于评价算法生成的解与真实前沿之间的距离，通常情况下，真实前沿是由其他算法得到的近似解构成。而MATLAB是一个用于数学建模、模拟和分析的专业软件，也是构建多目标优化算法的常用工具之一。在实际应用中，我们经常需要使用MATLAB对多目标优化算法的性能进行评价，而IGD距离...

MATLAB行人检测目标方法有哪些在计算机视觉领域中，行人检测是一个重要的研究方向。通过使用MATLAB，可以实现各种行人检测目标方法。本文将介绍一些常用的MATLAB行人检测目标方法，并对其进行简要的说明。1. 基于特征分类器的行人检测方法基于特征分类器的行人检测方法是最常用的行人检测方法之一。其中，HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local B...

标题：深度解读mmdetection使用指南一、前言在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向，而mmdetection作为一个开源的目标检测工具包，受到了广泛的关注和应用。本文将围绕mmdetection的使用指南展开深度解读，帮助读者更好地理解和运用这一工具。二、mmdetection简介mmdetection是一个基于PyTorch开发的目标检测工具包，它提供了丰富的目标检测算法实现，以...

成像算法2023-11-08•稀疏孔径ISAR技术概述•稀疏孔径ISAR运动补偿算法•稀疏孔径ISAR成像算法•稀疏孔径ISAR技术实验及结果分析•稀疏孔径ISAR技术的优势与局限性目•稀疏孔径ISAR技术的发展趋势与展望录01稀疏孔径ISAR技术概述ISAR技术利用目标散射特性，将目标散射回波信号转换为图像。正则化与稀疏基于目标散射特性的成像ISAR技术与雷达系统类似，通过发射电磁波并接收回波信...

稀疏微波成像原理稀疏微波成像是一种利用微波信号进行物体成像的技术，其原理主要包括两个方面：1. 微波信号传播原理：微波是一种电磁波，其在介质中会产生散射和反射。当微波信号穿过一个物体时，会因为物体的不同介电常数而发生反射和散射。通过探测反射和散射信号的强度和相位信息，可以确定物体在空间中的分布情况。2. 稀疏成像算法原理：稀疏成像算法基于压缩感知理论，利用物体的稀疏性进行重构。具体而言，该算法通过...

Vol.41 No.8Aug. 2019红外技术Infrared  Technology第41卷第8期2019年8月基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法袁静珍1，金旺2（1.韩山师范学院物理与电子工程学院，广东潮州521041； 2.北京邮电大学电子工程学院，北京100876）摘要：提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法，以提高对弱小目标的检测能力。首先对视频或序列红外图像...

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...

yolo v5损失函数计算    YOLOv5是一种流行的目标检测算法，其损失函数的计算涉及到多个方面。YOLOv5使用的损失函数主要包括目标检测损失、分类损失和坐标损失。正则化坐标    首先，目标检测损失是通过计算预测框和真实框之间的差异来衡量模型对目标的定位能力。这通常包括中心点的坐标损失、宽高的坐标损失以及目标存在与否的置信度损失。中心点的坐标损失可...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010946287.2(22)申请日 2020.09.10(71)申请人 上海庞勃特科技有限 201206 上海市浦东新区金藏路257号(72)发明人 贺琪欲　张海波　杨跞　许楠　张文　(74)专利代理机构 北京科石知识产权代理有限公司 11595代理人 李艳霞(51)In...

yolov5坐标输出公式    Yolov5坐标输出公式是指在目标检测中使用的一种计算公式，用于确定目标在图像中的位置坐标。    具体公式如下：    x = (sigmoid(tx) + cx) / grid_size    y = (sigmoid(ty) + cy) / grid_size正则化坐标 ...

多时差频差无源定位处理方法研究多站无源定位技术是电子侦察、电子对抗的一个重要问题,被广泛应用于雷达、导航、声纳、警戒、无线通信、分布式传感器网络等领域。相对于有源定位系统,无源定位系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强、探测距离远等优点。相对于简易的单站无源定位系统,多站无源定位系统能够综合利用多组观测信息,实现对目标的高精度联合定位。本文对多站的时差定位(Time Difference Of Arr...

人工智能技术的迁移学习与领域自适应技巧随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence）技术在各个领域得到了广泛的应用。人工智能技术的核心是利用计算机模拟人脑的智能，实现自主学习和决策的能力。然而，在现实生活中，我们面临着需要将人工智能技术应用到新的领域或解决新问题的挑战。在这种情况下，迁移学习（Transfer Learning）和领域自适应（Domain Adapt...

第４６卷　第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １２３６ １１　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１２０６；修回日期：２０２３０４２６；网络优先出版日期：２０２３０７２５。网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋ...

非线性优化与约束优化问题的求解方法非线性优化问题是在目标函数和约束条件中包含非线性项的优化问题。约束优化问题是在目标函数中加入了一些约束条件的优化问题。解决这些问题在实际应用中具有重要意义，因此研究非线性优化和约束优化问题的求解方法具有重要的理论和实际意义。一、非线性优化问题的求解方法非线性优化问题的求解方法有很多，下面介绍几种常见的方法：1. 黄金分割法：黄金分割法是一种简单但有效的搜索方法，它...

优化问题的Matlab求解方法引言优化问题在实际生活中有着广泛应用，可以用来解决很多实际问题。Matlab作为一款强大的数学计算软件，提供了多种求解优化问题的方法。本文将介绍在Matlab中求解优化问题的常见方法，并比较它们的优缺点。一、无约束无约束优化问题是指没有约束条件的优化问题，即只需要考虑目标函数的最大或最小值。在Matlab中，可以使用fminunc函数来求解无约束优化问题。该函数使用的...

使用Matlab技术进行最优化问题求解的基本方法最优化问题在各个科学领域中都有广泛的应用，如经济学、物理学、工程学等。其中，Matlab是一个功能强大的数学软件，提供了许多求解优化问题的工具。本文将介绍使用Matlab技术进行最优化问题求解的基本方法。一、问题定义与目标函数构建在开始求解最优化问题之前，首先需要明确定义问题并构建目标函数。最优化问题通常分为有约束优化问题和无约束优化问题。对于无约束...

优化问题知识点总结引言优化问题是现实生活中普遍存在的一类问题，其目标是到一种最优的决策方案，以便将某种目标函数最大化或最小化。优化问题涉及到数学、计算机科学、经济学等多个领域，涵盖了众多的方法和技术。本文将对优化问题的基本概念、解决方法以及相关领域的应用进行总结，旨在帮助读者建立对优化问题的基本认识。一、优化问题的基本概念1.1 优化问题的定义优化问题是指在一定的约束条件下，寻一个目标函数的最...

 优化问题收敛准则优化问题的收敛准则是指判断优化算法是否已经收敛到最优解的标准。以下是一些常见的优化问题收敛准则：1. 函数值收敛准则：函数值收敛准则是指优化算法的迭代过程中，目标函数的值逐渐减小并趋于一个稳定值，此时可以认为算法已经收敛到最优解。一般来说，当目标函数的相对变化量小于某个预先设定的阈值时，就可以认为算法已经收敛。2. 迭代次数收敛准则：迭代次数收敛准则是指优化算法的迭代次...

收稿日期：2012-05-29；修回日期：2012-07-03基金项目：广西自然科学基金资助项目（0832084）；广西高等学校科研资助项目（201202ZD032）；广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室资助项目作者简介：李景洋（1989-），女，硕士研究生，主要研究方向为计算智能；王勇（1963-），男（通信作者），教授，博士，主要研究方向为计算智能、数据挖掘（wangygxnn@sina．...

2021578近年来，目标跟踪逐渐成为计算机视觉领域的热点课题，它被广泛地应用在视频监控、自动驾驶、人机交互和医学诊疗等众多领域。目前，目标跟踪面临诸多挑战，比如跟踪目标的尺度变化、跟踪漂移以及背景杂乱等。因此，设计一个准确率和稳健性较高的算法成为目标跟踪研究的重点。主流的跟踪算法分为相关滤波类算法和深度学习类算法。在相关滤波算法中，KCF （Kernelized Correla-tion Fil...

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...

如何使用AI技术进行实时目标识别引言：随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展，实时目标识别成为了一个备受关注的领域。通过利用AI技术进行实时目标识别，我们可以更快速、准确地识别和追踪不同物体。本文将介绍如何使用AI技术进行实时目标识别，并探讨其在各个领域的应用。一、什么是实时目标识别？1.1 定义人工智能ai正则化使用方法实时目标识别是指利用计算机视觉技...

机器学习中的特征选择方法正则化和泛化机器学习是一种广泛应用于数据分析和模式识别等领域的技术。而在机器学习模型的训练过程中，特征选择是一个至关重要的步骤。特征选择方法能够从原始数据中选择出对目标变量影响显著的特征，提高模型的准确性和泛化能力。本文将介绍几种常见的机器学习中的特征选择方法。一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法是在特征选择与模型训练之前独立进行的方法。它通过计算每个特征的相关性或者显...

人工智能开发技术中的特征选择与特征提取技巧在人工智能开发技术的领域中，特征选择和特征提取是两个关键的环节，能够对数据进行处理和优化，从而提高机器学习算法的准确性和性能。特征选择的目标是从原始特征中选择最具有代表性和区分性的子集，而特征提取则是将原始特征进行转换和组合，得到新的特征空间。本文将介绍人工智能开发技术中的特征选择和特征提取技巧，并探讨它们在不同应用领域中的应用。一、特征选择技巧特征选择在...

连续型特征的特征选取方法连续型特征的特征选取方法可以分为以下几类：1. 相关系数法：计算每个特征与目标变量之间的相关系数，选取与目标变量具有高相关性的特征。常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。2.方差分析法：将数据集划分为几个不同的组，然后计算不同组之间的方差，以此为基础选取和目标变量相关性最高的特征。3.互信息法：计算特征与目标变量之间的互信息，选取与目标变量具有...

大数据分析中的特征工程技术使用教程一、引言在大数据时代，数据的规模和复杂性呈指数级增长，如何从海量数据中挖掘出有用的信息成为了一个重要的挑战。而特征工程作为一种数据预处理的方法，可以将原始数据转换为更适合机器学习算法的特征表示，从而提高模型的性能和精度。本文将介绍大数据分析中常见的特征工程技术，包括特征选择、特征变换和特征生成。二、特征选择特征选择是从原始数据中选择出对于目标变量有预测能力的特征子...

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...

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中非常重要的一环，它的目的是从所有可能的特征中选择出最具有代表性和预测能力的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。而lasso是一种常用的特征选择方法之一，它通过对特征进行稀疏化处理，从而达到特征选择的目的。1. 什么是特征选择？特征选择是指从原始数据中选择出对目标变量具有最强预测能力的特征，以便在建模过程中减少特征的数量，提高模型的训练效率和预测能力。在实际应用中，...

拉普拉斯和拉格朗日函数的关系    拉普拉斯和拉格朗日函数都是优化问题中常用的方法，它们在求解凸优化问题中发挥着重要作用。尽管它们的名称相似，但实际上它们是两种不同的方法，分别适用于不同类型的优化问题。    首先来看拉普拉斯函数。拉普拉斯函数（Laplace's function）是一种包含了加权的对数似然函数和正则项的优化方法，通常用于解决具有稀疏性先验...