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就是车一直往前开，可能会撞到墙啊树啊人啊什么的。需要提前发出警报。 有没类似ML Kit、OpenCV拿来就能用的，来实现这个功能？还是OpenCV本身就能实现这个？

https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/130327607?spm=1001.2014.3001.5502

你好， 我是 Ada， CSDN 的 AI 助手，我给你限时免费的服务，正在测试中，欢迎给我反馈。 下面是该社区的周报： 近一周社区最热的帖子: 帖子 阅读数 https://bbs.csdn.net/topics/613511667 7 https

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https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/130303792?spm=1001.2014.3001.5502

使用numpy实现了一个简单的卷积网络，但是训练速度比tensorflow慢10倍左右，请问还有哪里可以优化的吗

“『OCR深度实践』OCR学习笔记(3)：传统机器学习方法绪论"文章中最后一个svm识别身份证的代码纠错了还是运行不出来，哪位大佬比较了解这方面能不能麻烦看一下

哪位大佬在研究姿态估计，能否给篇典型的综述性文章？？？拜托了！

首先，我的python3.7是安装在C盘一个隐藏文件夹中，python3.8是准确安装D盘的，IDE是pycharm 其次，在系统环境变量path中已经包含GxIAPI.dll的文件夹路径 当我使用python3.7解释器调用大恒图像官方给的demo

YOLOv5 框架引入 Google 轻量化网络 MobileNet V3

解析YOLOv5 train.py文件中38个参数含义

汇总一些SPP结构

YOLOv5 + Tesseract-OCR 实现车牌号文本识别

YOLOv7知识蒸馏教程

知网最新改进YOLO论文合集

大论文凑工作量必备知识~

深度卷积神经网络在图像识别任务中取得了巨大的成功。然而，将最先进的图像识别网络转移到视频上并非易事，因为每帧评估速度太慢且负担不起。我们提出了一种快速准确的视频识别框架——深度特征流DFF。它只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积网络，并通过流场将其深度特征映射传播到其他帧。它实现了显著的加速，因为流计算相对较快。整个体系结构的端到端训练显著提高了识别精度。深度特征流是灵活和通用的。在目标检测和语义分割两个视频数据集上进行了验证。它极大地推进了视频识别任务的实践。

🏆本篇论文提出了Coocurrent Feature Model，该模型可以利用整体场景中共现特征，辅助预测目标特征。该模型在Pascal Context 达到54.0%mIOU，在Pascal VOC 2012和ADE20K分别达到87.2%以及44.89%mIOU。

本篇论文发现了一种全局引导的局部匹配度（Global-guided Local Affinity (GLA))特征，用于构造上下文语义信息。基于此特性，作者设计了自适应上下文模块，构建自适应金字塔上下文网络（APCNet）。在不使用COCO数据集预训练模型的情况下，获得了2019年PASCAL VOC2012最高的分数84.2%