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3月前
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基于密度的聚类算法能够在含有噪声的数据集中识别出任意形状和大小的簇(Matlab代码实现)
基于密度的聚类算法能够在含有噪声的数据集中识别出任意形状和大小的簇(Matlab代码实现)
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3月前
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来自: 物联网
ProxylessNAS:直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索——论文解读
ProxylessNAS是一种直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索的方法,有效降低了传统NAS的计算成本。通过路径二值化和两路径采样策略,减少内存占用并提升搜索效率。相比代理任务方法,ProxylessNAS在ImageNet等大规模任务中展现出更优性能,兼顾准确率与延迟,支持针对不同硬件(如GPU、CPU、移动端)定制高效网络架构。
阿里云备案管家和备案助手有什么区别?备案新手选择哪个合适?
阿里云备案管家与备案助手的主要区别在于服务方式和适用人群。备案管家由阿里云专家全程代办,适合对备案流程不熟悉的新手,省时省力;备案助手则提供一对一咨询服务,适合希望自行操作但需要指导的用户。新手建议选择备案管家,更快完成备案流程。
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3月前
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【雷达通信】用于集成传感和通信的OFDM雷达传感算法(Matlab代码实现)
【雷达通信】用于集成传感和通信的OFDM雷达传感算法(Matlab代码实现)
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3月前
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服务器核心组件:CPU 与 GPU 的核心区别、应用场景、协同工作
CPU与GPU在服务器中各司其职:CPU擅长处理复杂逻辑,如订单判断、网页请求;GPU专注批量并行计算,如图像处理、深度学习。二者协同工作,能大幅提升服务器效率,满足多样化计算需求。
基于YOLOv8的铁轨旁的危险行为识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于 YOLOv8 构建了一个针对 铁轨旁危险行为(坐着、睡觉、站着、走路) 的实时识别系统,完整实现了 数据集构建、模型训练、权重生成、推理检测 到 PyQt5图形化界面部署 的闭环流程。
基于YOLOv8的电瓶车/电动车识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于 YOLOv8 和 PyQt5,成功实现了电瓶车/电动车的自动识别系统,包含从模型训练到图形界面部署的完整流程。通过YOLOv8的强大目标检测能力和PyQt5的易用图形界面
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3月前
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【卡尔曼滤波跟踪】跟踪目标的轨迹,并将滤波器输出与原始轨迹进行比较(Matlab实现)
【卡尔曼滤波跟踪】跟踪目标的轨迹,并将滤波器输出与原始轨迹进行比较(Matlab实现)
人体跌倒识别检测项目|全流程源码+数据集+可视化界面+一键训练部署
本项目基于 YOLOv8 模型和 PyQt5 图形界面工具,构建了一个 人体跌倒识别系统,旨在通过计算机视觉技术监测老年人等群体的跌倒行为。项目提供了完整的 源码、数据集、训练流程、以及开箱即用的检测程序,确保用户能够快速搭建并部署自己的跌倒识别系统。
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