基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测.pdf下载

weixin_39821620 2019-05-18 05:00:13

基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测.pdf
我的资源有
很多图像处理的
主要是指纹识别和文字识别
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基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测.pdf 我的资源有很多图像处理的主要是指纹识别和文字识别

传统小目标检测算法流程1.输入待检测图片对象，首先对待检测图片进行候选框提取。1.输入图像，开始训练，首先进行数据预处理（可采用图片翻转、图片缩放，CutOut、CutMix、MixUp、Moasaic等处理手段）2.采用一些经典的模式识别中的算法（基于颜色、基于纹理、基于形状等语义特征的方法）进行特征提取2.检测网络。包含基础骨干（卷积网络、转换器网络）、特征融合（金字塔结构、编解码结构）、初始化（锚点、角点、查询）、预测（分类、回归、中心度）等四个过程。......

本课程将带大家做一个自适应电脑手机等设备的新闻博客管理系统，分为前台用户和后台管理两个大模块，采用spring+springMVC+mybaits（即SSM框架）+mysql实现，其中后台管理部分我们将在上一个课程脚手架的基础上展开...

该综述回顾了目标检测这一发展领域的技术演进，跨越了四分之一个世纪的时间（从20世纪90年代到2022年），涵盖了许多主题，包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量和检测系统的基本构建块，以及加速技术和最先进的一些检测方法。目标检测是许多其他计算机视觉任务的基础，例如实例分割，图像字幕，目标跟踪等。近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了目标检测的进步，使其取得显著的突破，并将其推向了前所未有的研究热点。目标检测现在已经广泛应用于许多现实世界的应用中，例如自动驾驶、机器人视觉、视频监控等。

相比于 YOLO V1，YOLO V2在精度、速度和分类数量上都有了很大的改进。YOLO V2使用DarkNet19作为特征提取网络，该网络比 YOLO V2 所使用的 VGG-16 要更快。YOLO V2使用目标分类和检测的联合训练技巧，结合Word Tree等方法，使得 YOLO V2的检测种类扩充到了上千种，分类效果更好。下图展示了 YOLO V2 相比于 YOLO V1 在提高检测精度上的改进策略。尽管一阶段检测算推理速度快，但精度上与二阶段检测算法相比还是不足。RetinaNet。

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