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yolov5-Lite通过修改Detect.py代码实现灵活的检测图像、视频和打开摄像头检测

yolov5-Lite介绍这里项目链接查看,或者这里下载。经过本人测试,与yolov5-7.0相比,训练好的权重文件大小大约是yolov5-7.0的0.3倍(yolov5-Lite——3.4M,yolov5-7.0——13M),置信度均在0.9之上。特别的,我之所以使用此Lite改进算法,是因为需要部署在智能小车上实现图像识别的功能,而小车上只有CPU,yolov5-7.0使用CPU计算的速度太慢了,一秒只能处理3张图像,距离功能的要求还差些,而Lite算法的权重参数减少了很多,速度也相应快了一些,部署在小车上,使用CPU计算的速度快了0.8倍,不算很多,但也算是勉强能使用了,每秒5/6张图片

论文阅读<CF-YOLO: Cross Fusion YOLO for Object Detection in Adverse Weather.....>

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2206.01381.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2309.08152.pdf代码链接:https://github.com/DiffPrompter/diff-prompter目前没有完整代码放出。        恶劣天气下的目标检测主要有以下三种解决方案:1)使用预处理(pre-processing),例如imagedesnowing/deraining/dehazing,尽管已经有大量的方法去完成这个工作,但是会丢失图像细节。2)使用双分支网

论文阅读《Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling》

目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.B´ezierLaneNet3.1.Overview3.2.FeatureFlipFusion3.3.End-to-endFitofaB´ezierCurve4.Experiments4.1.Datasets4.2.EvalutaionMetics4.3.ImplementationDetails4.4.Comparisons4.5.Analysis4.6.LimitationsandDiscussions5.Conclusions图和表图 表附录A.FPSTestProtocolB.Specificationsfo

论文阅读<GDIP: Gated Differentiable Image Processing for Object-Detection in Adverse Conditions>

        这篇文章是在2022年AAAI上发表的一篇文章IA-YOLO上进行改进的,基本思想是一致的,利用的相机ISP的pipeline进行图像增强,和YOLOv3进行联合训练。论文链接:[2209.14922]GDIP:GatedDifferentiableImageProcessingforObject-DetectioninAdverseConditions(arxiv.org)代码链接:GitHub-Gatedip/GDIP-Yolo:GatedDifferentiableImageProcessing(GDIP)forObjectDetectioninAdverseCondit

论文笔记:Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement(论文及源代码下载链接+公式分析+论文实验MATLAP代码分析)

计算机的小白,跨考计算机类的研究生,所以对于代码就是一点一点的学习分析,本文适合和我一样不懂MATLAP代码的伙伴们!因个人能力有限,可能会有不太准确的地方,若有错误,欢迎大家指出。 ♥♥论文下载链接:♥代码下载链接:目录 2公式以及对应编码: 2.1Redchannelcompensated2.2White-balance2.3Gammacorrection2.4sharpen2.5Multiscalefusion(三种权重图都是分别对伽马校正过的图和锐化图进行处理)2.6其余公式3.有关问题进行实验. 2公式以及对应编码: Redchannelcompensated/White-balan

【异常错误】pycharm copilot 错误:detected dubious ownership in repository ****** is owned by: 修改后无显示

问题描述: 今天在githubgit的时候,突然出现了这种问题,下面的框出的部分一直显示:detecteddubiousownershipinrepositoryat'D:/Pycharm_workspace/SBDD/1/FLAG''D:/Pycharm_workspace/SBDD/1/FLAG'isownedby:'S-1-5-32-544'butthecurrentuseris:'S-1-5-21-4177494839-3217565356-2102511185-500'Toaddanexceptionforthisdirectory,call:gitconfig--global--a

php - "Chrome detected unusual code"之前工作的 iframe 错误

我有一个运行良好的PHP页面,里面有一个iframe。突然,它在Chrome中停止工作并出现此错误:Chromedetectedunusualcodeonthispageandblockedittoprotectyourpersonalinformation...知道怎么解决吗? 最佳答案 环顾四周后发现,Chrome将其默认的X-XSS-Protection实现更改为'X-XSS-Protection:1;模式=block'(reference)因此最快的解决方案(并且涉及最少的代码更改)是通过从服务器发送值0来禁用X-XSS-P

前端组件库自定义主题切换探索-02-webpack-theme-color-replacer webpack 的实现逻辑和原理-01

本文来研究写webpack-theme-color-replacerwebpack的实现逻辑和原理。上一篇我们讲过,webpack-theme-color-replacerwebpack基本思路就是,webpack构建时,在emit事件(准备写入dist结果文件时)中,将即将生成的所有css文件的内容中带有指定颜色的css规则单独提取出来,再合并为一个theme-colors.css输出文件。然后在切换主题色时,下载这个文件,并替换为需要的颜色,应用到页面上,但是具体的细节确并不清楚,我们想要看看是否可以改造达到自己的需求和期望,就得具体看下里面的实现过程逻辑1、注册插件首先,我们还是在项目根

An Intelligent Object Detection and Measurement System Based on Trinocular Vision(基于三目视觉的智能目标检测系统)

简介:基于三木视觉系统设计了一个具有可变基线的三摄像头模型。其中两两相机之间组成一个双目子视觉系统,因此三摄像头共组成三个双目子视觉系统,用于获取不同拍摄角度的深度信息,并且该系统可以根据不同的物体调整相机之间的基线以用来获取到完整的目标信息。在测量过程中:根据视觉显著性特征和空间信息自动检测目标物体。最后,通过对三个双目视觉子系统的协同分析,计算出目标物体的大小。实验结果表明,该系统在各种物体的检测和测量任务中准确稳定。研究意义尺寸测量是最重要和最基本的技术之一。通过分析尺寸信息,可以智能地完成各种任务,如物体定位、智能导航、行业应用、地形测量(无人机携带的单目视觉系统被用于土木工程应用中的

PHP 或 Imagemagick : Number of Main Colors From an Image

我的问题我的客户正在上传图片以穿在T恤上。我需要知道设计中有多少种主要颜色。我已经尝试过PHP脚本和Imagemagick,我似乎无法获得我正在寻找的结果。这张图片有5种主要颜色变化。当我使用imagemagick的-unique-colors时,我得到了大量不同的颜色。是否有一行代码或脚本可用于获得结果5。这是我用来尝试使用imagemagick获得独特颜色计数的代码,但我可以使用多种颜色。exec(convert$origimage-unique-colors-scale1000%$newimage); 最佳答案 阅读此讨论应该