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装饰器在Python中的作用及在PyTorchMMDetection中的实战应用

装饰器在Python中的作用1.装饰器是什么？为什么它很重要？装饰器（Decorator）是Python中的一种高级语法，用于在不修改原函数代码的情况下，动态增强函数的功能。它的核心思想是**"装饰"现有函数**，类似于给手机套壳——手机本身功能不变，但多了保护或附加功能。1.1装饰器的核心作用代码复用：避免重复写相同的逻辑（如日志、计时、权限检查）非侵入式扩展：不改动原函数代码就能添加功能提高可

_Itachi__·2025-05-14 18:25

视频目标检测的python程序_将OpenCV视频传输到网页浏览器并进行目标检测

FlaskOpenCVandObjectDetection将OpenCV视频传输到网页浏览器并进行目标检测XuJing1.功能实现基于Flask搭建一个Web服务；将openCV视频流同步传输到Web网页

多特姚·2025-05-13 15:58

【计算机视觉】基于深度学习的实时情绪检测系统：emotion-detection项目深度解析

基于深度学习的实时情绪检测系统：emotion-detection项目深度解析1.项目概述2.技术原理与模型架构2.1核心算法1)数据预处理流程2)改进型MobileNetV22.2系统架构3.实战部署指南

白熊188·2025-05-13 00:50

【计算机视觉】OpenCV实战项目：Athlete-Pose-Detection 运动员姿态检测系统：基于OpenCV的实时运动分析技术

运动员姿态检测系统：基于OpenCV的实时运动分析技术1.项目概述1.1技术背景1.2项目特点2.技术架构与算法原理2.1系统架构2.2核心算法2.3模型选择3.项目部署与运行指南3.1环境准备硬件要求软件依赖3.2项目配置3.3运行项目基本运行模式高级参数4.常见问题与解决方案4.1模型加载失败4.2内存不足4.3关键点抖动问题4.4性能优化技巧5.姿态分析算法扩展5.1运动角度计算5.2动作标

白熊188·2025-05-12 14:15

【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate

问题：使用mmdetection框架使用COCO格式训练自定义数据集时出现如下错误：ValueError:needatleastonearraytoconcatenate解决方法：修改mmdet/datasets

何如千泷·2025-05-12 05:37

WPDRRC 模型：构建动态闭环的信息安全防御体系

WPDRRC模型是一种信息安全整体架构设计模型，由预警（Warning）、保护（Protection）、检测（Detection）、反应（Reaction）、恢复（Recovery）和反击（Counterattack

编程在手天下我有·2025-05-10 13:55

单词积累

加快行动deepen：加深、恶化galaxy：银河系human-induced：人为诱导的stumblingresponse:步履蹒跚的反应beingleftundone:未完成ebb：落潮、减少casedetection

qq_38589791·2025-05-09 09:45

数据集-目标检测系列-女士跑步锻炼检测数据集 woman running ＞＞ DataBall

Xian-HHappy·2025-05-08 17:33

数据集-目标检测系列- 印度人脸检测数据集 indian face ＞＞ DataBall

Xian-HHappy·2025-05-08 17:03

目标检测算法YOLOv10简介

YOLOv10由AoWang等人于2024年提出，论文名为：《YOLOv10:Real-TimeEnd-to-EndObjectDetection》，论文见：https://arxiv.org/pdf/

fengbingchun·2025-05-07 19:50

数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(Outlier Detection)：Z-Score方法检测异常值

数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(OutlierDetection)：Z-Score方法检测异常值数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(OutlierDetection)：Z-Score方法检测异常值理解异常值和

kkchenkx·2025-05-07 19:49

一文读懂机器学习：分类（classification）、回归（regression）、排名（ranking）、uplifting（提升效果）和异常检测（Anomaly detection）

概述机器学习是一种人工智能技术，使计算机能够通过经验自动改进性能，主要分为监督学习（使用带标签的数据进行训练）、无监督学习（寻找无标签数据中的模式）、半监督学习（结合带标签和无标签数据）和强化学习（通过与环境交互学习）。它广泛应用于金融（信用评分）、医疗（疾病预测）、自动驾驶（路径规划）和自然语言处理（机器翻译）等领域，关键概念包括特征、模型、过拟合和交叉验证。本文我们使用ydf方法进行分别介绍。

此星光明·2025-05-07 07:31

前端面试每日三题 - Day 26

这是我为准备前端/全栈开发工程师面试整理的第25天每日三题练习，涵盖了：CSSGrid布局与Flexbox布局的核心区别Angular的变更检测（ChangeDetection）机制项目实战-设计一个微前端架构的前端应用

蓝婷儿·2025-05-06 21:05

【ACM MM会议-2024工业异常检测】FiLo++:融合细粒度描述和形变定位的零样本/少样本异常检测

论文链接：代码摘要写目前异常检测方法的限制需要大量目标类别的正常样本-》限制去快速适应场景Anomalydetectionmethodstypicallyrequireextensivenormalsamplesfromthetargetclassfortraining

Best_Me07·2025-05-06 08:08

Python实现自动驾驶中的车道检测算法：从理论到实践

Python实现自动驾驶中的车道检测算法：从理论到实践在自动驾驶技术中，车道检测（LaneDetection）是感知系统的核心组成部分之一，确保车辆能够准确识别行驶轨迹并做出正确决策。

Echo_Wish·2025-05-05 20:53

【OpenCV】使用Python和OpenCV实现火焰检测

1、项目源码和结构（转）https://github.com/mushfiq1998/fire-detection-python-opencv2、运行环境#安装playsound：用于播放报警声音pipinstallplaysound

AI大权·2025-05-05 16:29

机器学习实操第一部分机器学习基础第5章支持向量机（SVM）

SVM适用于线性或非线性分类、回归以及noveltydetection。本章详细讲解了SVM的核心概念、训练方法以及在不同任务中的应用。

odoo中国·2025-05-05 11:26

模型：飞浆---windows、linux中部署目标检测模型PaddleDetection

文章目录一、linux的conda虚拟环境中部署二、Windows的anaconda虚拟环境中部署三、使用paddledetection进行人脸检测并将结果保存到指定目录模型地址：GitHubGitee

等闲之辈莫等闲·2025-05-04 19:10

Few-Shot Object Detection with Sparse Context Transformers-CVPR论文汇报

Few-ShotObjectDetectionwithSparseContextTransformers-CVPR论文汇报背景（Background）迁移学习（transferlearning）是目前解决少样本问题的一个有效方法迁移学习就是在源域

joseanne_josie·2025-05-04 12:26

论文阅读：2025 Expert Systems with Applications.SLBDetection-Net: Towards closed-set and open-set student

WhiffeYF/article/details/130035547https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417424022590SLBDetection-Net

CSPhD-winston-杨帆·2025-05-03 13:52

[24.09.28更新NeurIPS‘24]SAM（Segment Anything Model）最新顶会文章汇总

CVPR2024EndowSAMwithKeenEyes:Temporal-spatialPromptLearningforVideoCamouflagedObjectDetection（赋予SAM敏锐的洞察力

Alan.R·2025-05-03 02:11

【目标检测】【CVPR 2025】DEIM：基于优化匹配机制的DETR模型，实现快速收敛

近年来，基于Transformer的目标检测方法，尤其是DETR（DEtectionTRansformer），因其端到端的检测框架和简洁的架构设计，受到了广泛关注。

点我头像干啥·2025-05-03 02:36

CVPR2022 ISNet：Shape Matters for Infrared Small Target Detection

m0_46086544·2025-05-02 02:30

论文阅读：arxiv 2024 INSIDE: LLMs‘ Internal States Retain the Power of Hallucination Detection

blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328INSIDE:LLMs’InternalStatesRetainthePowerofHallucinationDetectionhttps

CSPhD-winston-杨帆·2025-05-02 01:54

Swin-Transformer-Object-Detection训练自己的数据

一、windows环境配置1.1准备环境（1）创建python=3.8的虚拟环境condacreate--namelane_segpython=3.8condaactivatelane_seg（2）安装cuda版pytorch（需要根据自己配置调整）pipinstalltorch==1.8.1+cu101torchvision==0.9.1+cu101torchaudio==0.8.1-f网址：h

永进，·2025-04-29 17:11

FIT5221 Image stitching

FIT5221-Assignment1Therearefourtasksinthisassignment:Harriscornerdetection(8marks)Homographyestimation

·2025-04-27 23:50

小红书发表AI图像识别的多模态算法，文章解读和创新点解析A Sanity Check for AI-generated Image Detection

ASANITYCHECKFORAI-GENERATEDIMAGEDETECTIONhttps://arxiv.org/pdf/2406.19435【ICLR2025】！！！

Jumbuck_10·2025-04-27 19:26

计算机视觉各类任务评价指标详解

（Accuracy）2.Top-kAccuracy3.精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）4.AUC-ROC/PR曲线推荐数据集二、目标检测（ObjectDetection

余弦的倒数·2025-04-26 12:12

Obj_Detection_Edge_V3

__init__()self.title("Obj_Detection")self.geometry('

资深设备全生命周期管理·2025-04-25 05:36

Each Fake News is Fake in its Own Way: An Attribution Multi-GranularityBenchmark for Multimodal Fak

EachFakeNewsIsFakeinItsOwnWay:AnAttributionMulti-GranularityBenchmarkforMultimodalFakeNewsDetection|ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligencehttps

樱花的浪漫·2025-04-25 01:07

element el-input的autofocus失效问题解决

需求：下拉新增row,最后一个定位focus-//新增行addRowData(){this.infoData.itemList.push({sampleName:'',//样品名称detectionProject

林间风雨·2025-04-24 11:35

【论文速读】BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection

文章目录概要整体架构流程创新点模型性能概要BEVDepth通过利用显式深度监督来解决这一问题，并引入了相机感知深度估计模块以提高深度预测能力。此外，还设计了一个新颖的深度细化模块，以抵消由不精确的特征反投影带来的副作用。在定制的高效体素池化和多帧机制的辅助下，BEVDepth在具有挑战性的nuScenes测试集上达到了60.9%的NDS，这是首次相机模型的NDS得分达到60%，同时保持了高效率。整

小圆圆666·2025-04-23 14:13

Sparse4D: Multi-view 3D Object Detection with Sparse Spatial-Temporal Fusion论文解析

一、背景对于基于多视角图像的3D目标检测，现有的工作有两个方向，分别是稀疏检测与基于BEV的检测方法。其中BEV方法是将多视图的图像特征转到BEV空间上执行下游任务，但是它的缺点是BEV特征图的构建需要从各个视角特征图进行稠密的采样工作，BEV构建复杂且资源需求高；并且感知范围受BEV特征图尺度的限制，因此需要在感知范围、效率与准确度间权；此外就是BEV特征图将高度维度压缩，导致其对于一些在高度层

butterfly won＇t love flowers·2025-04-23 14:12

BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View

背景在自动驾驶场景下，以往工作是目标检测任务用图像视角做，语义分割用BEV视角做。本文提出了BEVDet，实现了一个统一的框架，它模块化设计分为图像编码器，视角转换器，BEV编码器以及BEV空间的3D检测头。然而框架定下来不代表性能好了，BEVDet在BEV空间上过拟合了，这需要在图像空间增加数据增强，但只有在没有BEVEncoder时才会有正效果。此外，由于图像空间到BEV空间是像素级联系的，图

butterfly won＇t love flowers·2025-04-23 14:42

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection

背景基于多视角图片的3D感知被LSS证明是可行的，它使用估计的深度将图像特征转化为3D视椎，再将其压缩到BEV平面上。对于这个得到的BEV特征图，它支持端到端训练以及各种下游任务。但是对于深度估计这一块学习的深度质量如何，到目前为止没有相关工作研究。贡献本文的贡献如下：提出了使用点云深度信息显示监督深度预测，提高了深度预测质量将相机参数加入网络中，能够实现camera-aware功能。提出了深度优

butterfly won＇t love flowers·2025-04-23 13:41

书籍-《顺序变化检测和假设检验》

书籍：SequentialChangeDetectionandHypothesisTesting作者：AlexanderTartakovsky出版：ChapmanandHall/CRC编辑：陈萍萍的公主

·2025-04-23 12:35

旋转目标检测：Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors【方法解析】

中文标题：基于盒边界感知向量的航空图像定向目标检测目录摘要1.引言2.相关工作2.1定向物体检测2.2基于关键点的物体检测基线方法3.方法3.1架构3.2热图地面真值训练损失3.3偏移3.4框参数3.5方向4.实验4.1数据集DOTAHRSC20164.2实现细节4.3测试细节4.4与最先进方法的比较DOTAHRSC20164.5消融研究4.6与基线方法的比较5.结论摘要航拍图像中的定向物体检测是

沉浸式AI·2025-04-23 12:03

面向组织的网络安全措施

以下是一些关键类别的网络安全工具及其示例：1、网络监控与分析工具：入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem,IDS)和入侵防御系统(IntrusionPrev

深海水·2025-04-23 08:05

BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection

背景对于现有的BEVDet方法，它对于速度的预测误差要高于基于点云的方法，对于像速度这种与时间有关的属性，仅靠单帧数据很难预测好。因此本文提出了BEVDet4D，旨在获取时间维度上的丰富信息。它是在BEVDet的基础上进行拓展，保留了之前帧的BEV特征，并将其进行空间对齐后与当前帧对应BEV特征连接。在nuscenes数据集上证明其可行性发现，不仅速度误差mAVE从0.909降低到0.337，在其

butterfly won＇t love flowers·2025-04-22 09:14

论文阅读：2024 ICLR Fast-detectgpt: Efficient zero-shot detection of machine-generated text via condition

CSPhD-winston-杨帆·2025-04-21 17:40

Android实现活体人脸识别检测（附带源码）

活体检测（LivenessDetection）能有效区分真人和照片、视频、面具等攻击手段，保障系统安全。

Katie。·2025-04-21 08:49

光流结合深度学习实现物体运动方向判断

OpticalFlowMotionDetection光流结合深度学习实现物体运动方向判断引言光流法（OpticalFlow）是一种经典的计算机视觉技术，用于估计图像序列中每个像素的运动信息。

matlab_python22·2025-04-20 15:33

Cesium初级开发教程之十五：抗锯齿和分辨率优化

_supportsImageRenderingPixelated=Cesium.FeatureDetection.supportsImageRenderingPixelated()view

CesiumMaster·2025-04-20 12:49

旋转目标检测：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection【方法解读】

FCOS:全卷积单阶段目标检测我们提出了一种全卷积单阶段目标检测器（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前几乎所有的最先进目标检测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和FasterR-CNN，都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS检测器是无锚框的，同时也是无候选区域的。通过消除预定义的锚框集，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，如训练期间计算重叠

沉浸式AI·2025-04-19 21:31

【ISP】AWB的基本原理介绍（基于灰度像素检测）

本文介绍一种经典实用的AWB方法——基于灰度像素检测（GrayPixelDetection）的算法原理，并附带经典论文及推导公式，适合工程实现与理论学习。为什么需要自动白平衡？

白码思·2025-04-19 21:01

chromedriver关闭chrome更改密码提示框

ChromeOptionsoptions=newChromeOptions();Mapprefs=newHashMap();//关闭提示框prefs.put("profile.password_manager_leak_detection

·2025-04-17 16:59

【目标检测】2024年目标检测相关综述论文

一、AgriculturalObjectDetectionwithYouLookOnlyOnce(YOLO)Algorithm:ABibliometricandSystematicLiteratureReviewVision

旅途中的宽~·2025-04-17 11:17

高效人脸关键点检测算法HRNet-Facial-Landmark-Detection

高效人脸关键点检测算法HRNet-Facial-Landmark-Detection300Wdata数据标注格式helen/trainset/1271089376_2.jpg,2.105,642.5,643.5,453.88947199999996,562.431791,457.882374,607.338625,471.39681399999995,655.136824,489.458724,7

有人给我介绍对象吗·2025-04-17 02:44

YOLO11改进——融合BAM注意力机制增强图像分类与目标检测能力

深度学习在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在目标检测（ObjectDetection）和图像分类（ImageClassification）任务中。

Stara-AI·2025-04-16 05:31

书籍-《激光雷达遥感入门与应用》

XiaohuanXi，ShengNie，PinliangDong出版：CRCPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《激光雷达遥感入门与应用》01书籍介绍激光雷达（LiDAR，LightDetectionandRanging

·2025-04-15 13:07

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