基于yolov5与Arcface算法实现人脸检测以及拓展一、摘要二、本课题研究背景及研究意义三、国内外研究背景1、人脸检测技术的研究现状2、人脸识别技术研究现状论文的研究内容一、摘要为协助高校学生查找教室空座分布情况和辅助教师考勤，设计基于视频监控的教室人数统计方法。由于视频监控教室场景下的学生都是处于坐立状态，躯干部分被桌椅遮挡，无法进行全身轮廓检测，并且学生都是低头学习，也无法选择人脸识别进行计数，而选择人头这一部位作为检测目标更加适合教室场景。首先采用YOLOv5s网络作为人头检测识别的模型，在自制人头数据集上对网络进行训练，利用训练好的YOLOv5s网络提取不同视频监控下人头的特征和位
文章目录一、预定义函数对象示例-将容器元素从大到小排序1、sort排序算法2、greater预定义函数对象二、代码示例-预定义函数对象1、代码示例2、执行结果一、预定义函数对象示例-将容器元素从大到小排序1、sort排序算法C++标准模板库(STL,StandardTemplateLibrary)中提供了sort算法函数,该函数定义在头文件中,是一个泛型算法;sort算法用于对容器中的元素排序,该算法效率很高,可以对给定迭代器范围内的元素进行排序,并且可以根据用户指定的比较函数来定义排序的顺序;用户指定的比较函数是一个二元谓词;std::sort算法默认排序规则的函数原型如下:template
title:日麻听牌归类算法date:2020-02-04categories:编程tags:-日本麻将-算法-C/C++-C#@font-face{font-family:S-Mahjong;src:url("https://poker-sang.github.io/fonts/S-Mahjong.ttf")}.maj{font-size:64px;font-family:S-Mahjong;word-spacing:20px;line-height:0.5!important}slash.red{color:rgba(255,0,0,1)}slash.green{color:rgba(0,
1前言在《ElasticSearch降本增效常见的方法》一文中曾提到过zstd压缩算法[1]，一步一个脚印我们终于在京东ES上线支持了zstd；我觉得促使目标完成主要以下几点原因：Elastic官方原因：zstd压缩算法没有在Elastic官方的开发计划中；Elastic的licenes变更，很多功能使用受限ES产品竞争力：提升京东ES产品在业界的竞争力，两大云友商和其他大厂都在陆续支持，在对外比拼的时候，我们需要提升我们这方面的能力信创大背景：我们需要对开源组件有更好的自主管控和建设能力京东零售ES与云ES产品融合：有更好的机会去打磨我们的ES内核降本增效：ztsd压缩算法，能够在降低存
目录1.基于优化的点到点/线的配准2.对似然场图像进行插值，提高匹配精度3.对二维激光点云中会对SLAM功能产生退化场景的检测4.在诸如扫地机器人等这样基于2D激光雷达导航的机器人，如何处理悬空/低矮物体5.也欢迎大家来我的读书号--过千帆，学习交流。1.基于优化的点到点/线的配准这里实现了基于g2o优化器的优化方法。图优化中涉及两个概念-顶点和边。我们的优化变量认为是顶点，误差项就是边。我们通过g2o声明一个图模型，然后往图模型中添加顶点和与顶点相关联的边，再选定优化算法（比如LM）就可以进行优化了。想熟悉g2o的小伙伴们感兴趣的话，可以到这个链接看一下。g2o的基本框架和编程套路如下图：基
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2023年华为云十佳博主，2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、排序算法🔎1.术语说明🔎
【海量数据挖掘/数据分析】之贝叶斯分类算法（朴素贝叶斯分类、贝叶斯分类计算流程、拉普拉斯修正、贝叶斯分类实例计算）目录【海量数据挖掘/数据分析】之贝叶斯分类算法（朴素贝叶斯分类、贝叶斯分类计算流程、拉普拉斯修正、贝叶斯分类实例计算）一、贝叶斯分类器1.贝叶斯分类器:2.贝叶斯分类器的类型:3.正向概率与逆向概率:4.贝叶斯公式:有两个事件,事件 A,和事件 B;二、贝叶斯分类器处理多属性数据集方案三、贝叶斯分类器分类的流程 四、拉普拉斯修正五、贝叶斯分类器示例六、朴素贝叶斯分类器使用七、朴素贝叶斯分类的优缺点一、贝叶斯分类器1.贝叶斯分类器:①原理:基于统计学方法贝叶斯(Bayes)理论,预测
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥 系列专栏：《图形学|图像解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录🌌1.初识模式识别🌌2. 开发环境的使用及基本图形生成🌍2.1开发环境及实现🌍2.2实验目的🌍2.3实验要求🌍2.4实验原理🌕2.4.1DDA算法画直线🌕2.4.2Bresenham算法画直线🌕2.4.3 DDA算法画圆🌕2.4.4 Bresenham算法画圆🌍2.5实验步骤🌕2.5.1 DDA算法代码实现画直线🌕2.5.2 Breasenham算法实现画直线🌕2.5.3 DDA算法代码实现画圆🌕2.5.4 Breasenham
1.什么是GBDT算法 GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree)，它通过构造一组弱的学习器(树)，并把多棵决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。 GBDT主要由三个概念组成：RegressionDecistionTree（即DT)，GradientBoosting（即GB)，Shrinkage(算法的一个重要演进分枝，目前大部分源码都按该版本实现）。DT：GBDT中的树都是回归树，不是分类树；将所
概念: 归并排序，是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。归并排序思路简单，速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。算法思路归并排序是用分治思想，分治模式在每一层递归上有三个步骤：分解（Divide）：将n个元素分成个含n/2个元素的子序列。解决（Conquer）：用合并排序法对两个子序列递归的排序。合并（Combine）：合并两个已排序的子序列已得到排序结果。 该算法需要先将数组分解,直到每个子序列为一个元素,再将子序列两
