XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
不再是对象：热力学和新的...
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使用yolov8
摘要：本研究提出了一种开创性的方法，可以增强Yolov8模型在对象检测中的准确性，主要集中于解决各种图像类型中检测对象的局限性，尤其是对于小物体。这项工作的拟议策略结合了上下文注意块（CAB），以有效定位和识别图像中的小物体。此外，提出的工作可提高特征提取能力，而不会增加模型复杂性，从而提高了粗到1（C2F）块的厚度。此外，已经对空间注意力（SA）进行了修改以加速检测性能。增强的Yolov8模型（即Yolov8-CAB）强烈强调通过利用CAB块来利用多尺度特征图和迭代反馈来检测较小的物体的性能，从而优化了对象检测机制。因此，创新设计有助于出色的特征提取，尤其是“弱特征”，上下文信息保存和有效的特征融合。对上下文（可可）数据集中的共同对象进行了严格的测试，以证明提出的技术的功效。这对标准Yolo模型产生了显着改善。yolov8-cab模型达到的平均平均精度为97％的检测率，与常规模型相比增加了1％。本研究强调了我们改进的Yolov8方法检测对象的功能，代表了一个突破，为实时对象检测技术的进步设定了阶段。索引术语 - 人工智能，深度学习，计算机视觉，对象检测。
用于视觉的物体检测系统...
本文全面介绍了该项目的开发过程及其显著贡献，该项目旨在打造一套专为视障人士定制的物体检测系统。该系统利用 Python 编程语言结合 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法，提供实时物体检测功能。本文深入探讨了所采用的方法、面临的挑战以及为优化系统性能、可用性和可访问性而设计的创新解决方案。通过协作，我们设计出了大量创新解决方案，涵盖算法选择、模型训练、硬件集成、用户体验设计、文档编制和持续改进等各个方面。这项协同努力的成果展现了在为视障人士提供增强的态势感知和导航辅助方面取得的显著进展，从而促进了社区的包容性和自主性。
认知模式：对象问题解决框架...
业务流程建模 ................................................................................................................................................ 71 开发企业元模型 .............................................................................................................................................. 72 知识管理 .............................................................................................................................................................. 73 模式和用例 ................................................................................................................................................ 73 识别/开发业务规则 ...................................................................................................................................... 74 开发用户需求 ................................................................................................................................................ 75 识别技能组合需求 ...................................................................................................................................... 75 培训开发 ...................................................................................................................................................... 76 构建案例库 ...................................................................................................................................................... 77 第三部分：应用认知模式：最佳实践模型和案例研究 .................................................................................78 6.最佳实践：技术架构 .................................................................................................................79
移动和静止物体检测...
摘要 机器学习中用于检测人体和分类的传统方法已被最近增强的深度学习物体检测方法所取代，这是通过成功构建卷积神经网络 (CNN) 实现的，而卷积神经网络是深度学习的一个组成部分。物体检测中的运动和站立是 CCTV 中的重要步骤。物体检测的性能对下一个更高级别的处理步骤有很大影响，例如物体的运动和站立。YOLO v5 是最流行的物体检测技术。YOLO 算法的性能取决于数据集的训练准确度。对象检测框架可解决实时问题。它们包括 You Look Only Once。我们的实验研究表明，对于使用 25 张图像训练的模型，YOLO V5 可提供最高 85% 的准确率。关键词：- CCTV、卷积神经网络 (CNN)、YOLO、深度学习、物体检测。
ActiveScale Z200 全闪存对象存储
对于人工智能、机器学习和分析工作负载，ActiveScale Z200 可对任何规模的对象数据集进行高性能分析，帮助客户更快地获得洞察、发现和创新。Z200 可满足各种苛刻工作负载的需求，这些工作负载需要高速数据摄取、高吞吐量数据访问、快速数据恢复、对大量小对象的事务访问和/或大量对象计数的管理（例如，使用大型冷存储档案）。Z200 为制造业、医疗保健、联邦情报以及媒体和娱乐等新兴用例中的人工智能、机器学习和数据分析工作负载带来了 ActiveScale 的简单性和性能。
使用万向架进行物体跟踪控制...
本研究描述了一种控制解决方案，用于在物体检测环境中为 RPAS 获取的图像中进行实时物体跟踪。通过控制 3 轴万向节机构来控制嵌入到 RPAS 中的相机方向，并使用其处理后的图像进行反馈。控制的目的是将感兴趣的目标保持在图像平面的中心。所提出的解决方案使用 YOLOv3 物体检测模型来检测目标物体，并通过旋转矩阵确定新的所需角度，以将物体的位置收敛到图像的中心。为了比较所提出的控制结果，使用线性 PI 算法调整了线性控制。模拟和实践实验在提出的两种控制方法中都成功地使用 YOLOv3 实时跟踪了所需物体。
机载激光雷达数据中的物体检测...
在化石燃料市场价格上涨的时代，为了满足气候变化日益严重的环境和经济问题，可再生能源必须在全球能源供应中发挥重要作用。本文重点介绍一种利用机载激光雷达数据全自动评估屋顶平面太阳能潜力的新方法，并使用完整的 3D 信息进行屋顶平面检测和太阳能潜力分析。基于图像的候选区域检测算法减少了点云的数据量，并识别出包含建筑物的潜在区域，完整性较高（97%）。从建筑物候选区域中提取三维屋顶平面，并计算其方位和坡度。在 3D 点云内计算每个屋顶平面的地平线，从而以适当的方式尊重附近物体（如植被、屋顶、烟囱、天窗等）的阴影效果。与墙壁或建筑物等其他物体相比，植被具有透明特性。因此，下一步是在剩余的非屋顶点内检测植被，并通过计算每个树段平均的局部透明度测量值来引入透明阴影值。对规则分布的屋顶点进行以下太阳能潜力分析，结果包括：(i) 每个屋顶平面的直接辐射和散射辐射的年总和，以及 (ii) 有关一个屋顶内辐射分布的详细信息。通过计算晴空指数，使用来自附近气象地面站的数据考虑云量效应。