目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图注意力网络3D目标检测

news/2024/7/10 22:48:54 标签: YOLO, 人工智能

前言

2 理论基础和背景技术

2.1神经网络

2.1.1多层感知器

2.1.2卷积神经网络

http://www.niftyadmin.cn/n/5415797.html

Kafka整理-安全性控制机制

Apache Kafka提供了多种安全性控制机制，以确保数据传输和访问的安全性。这些安全控制不仅有助于保护数据免受未经授权的访问，还可以保证数据在传输过程中的安全和完整性。以下是Kafka安全性控制的主要方面： 1、认证 SSL/TLS：用于客户端和Broker之间的通信。它可以加密通信，…

神经网络与深度学习理论与实战-TensorFlow2.0第三章线性模型

数据集： CIFAR-10（60000张32*32色彩 10类，每类6000张图像） ImageNet (14197122images, 21841synsets) 应用： 图像分类文本分类垃圾邮件过滤文档分类主要的线性模型： 线性模型Logistic回归Softmax回归感…

Lwip之TCP服务端示例记录(1对多)

前言实现多个客户端同时连接初步代码结构已经实现完成(通过轮训的方式) // // Created by shchl on 2024/3/8. // #if 1#include <string.h> #include "lwip/api.h" #include "FreeRTOS.h" #include "task.h" #include "usart.h&…

机器学习笔记计算机视觉中的测距任务常见技术路线

一、计算机视觉中的测距任务测距是计算机视觉中的一项关键任务，涉及测量物体和相机之间的距离。这些信息可用于多种应用，包括机器人、自动驾驶汽车和增强现实。测距技术有很多种，包括主动式和被动式，每种技术都有自己的优点和局限性。主动测距技术，例如飞行时间、结构光和…

人工智能|机器学习——Canopy聚类算法（基于密度）

1.简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1 > T2 处理。 Canopy聚类很少单独使用， 一般是作为k-means前不知道要指定k为何值的时候&#…

Python编程实验六：面向对象应用

目录一、实验目的与要求二、实验内容三、主要程序清单和程序运行结果第1题第2题四、实验结果分析与体会一、实验目的与要求 （1）通过本次实验，学生应掌握类的定义与对象的创建、类的继承与方法的覆盖； （2…

pytorch的梯度图与autograd.grad和二阶求导

前向与反向这里我们从一次计算开始比如 zf(x,y) 讨论若我们把任意对于tensor的计算都看为函数（如将 a*b（数值） 看为 mul(a,b)），那么都可以将其看为2个过程：forward-前向，backward-反向在pyto…

pytorch CV入门3-预训练模型与迁移学习.md

专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_33345365/category_12578430.html 初次编辑：2024/3/7；最后编辑：2024/3/8 参考网站-微软教程：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-computer-vision-pytorc…

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