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Visual Object Net++ 是一个用于视觉对象检测的系统。

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简介:
Visual Object Net++ 是一款面向初学者的模拟软件,专门设计用于 Petri 网的建模和仿真。该软件能够有效地处理包含时间因素和复杂网状结构的 Petri 网。

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  • Power BI(75
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    本资源合集提供了全面覆盖的75种Power BI视觉对象,旨在帮助数据分析者丰富报表展示形式,增强数据洞察力与报告交互性。 官网上一共有95个项目,我选择了其中75个相对有用的进行了下载,方便大家使用。
  • AuditNET:审计.NET变化小工具
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    AuditNET是一款专为开发者设计的小型实用程序,旨在轻松跟踪和记录.NET应用程序中对象的变化情况。它简化了审计流程,增强了数据透明度与安全性。 Audit.NET 是一个轻量级的框架,专为 .NET 开发者设计,用于记录和审计应用程序中的对象变化。它的目标是提供一种简单、灵活的方式来追踪并记录应用程序执行过程中的关键操作,以便后期分析、故障排查或合规性检查。在 .NET 开发过程中,审计功能通常是企业级应用不可或缺的一部分,它可以帮助开发者了解系统的行为,并确保数据的完整性和一致性。 该框架的核心功能包括: 1. **对象变更跟踪**:Audit.NET 可以追踪 .NET 对象的状态变化,例如数据库实体的创建、更新或删除。通过对比对象的旧状态和新状态,可以详细记录每一次变更。 2. **自定义审计事件**:开发者可以根据需求定义自己的审计事件,这允许对特定业务操作进行详细的日志记录。 3. **存储审计数据**:Audit.NET 支持多种存储审计数据的方式,包括但不限于数据库(如 SQL Server、MySQL)、日志文件、Azure 表存储和 MongoDB。这样可以轻松地将审计数据集成到现有的数据存储方案中。 4. **事件触发器**:你可以设置触发审计的事件,例如在保存更改之前或之后记录审计信息,或者在事务成功或失败时进行记录。 5. **扩展性**:Audit.NET 提供了高度可扩展的 API,允许用户自定义审计行为,如添加自定义审计字段、过滤审计事件或将额外的数据源集成到框架中。 6. **易于集成**:该框架与多种 .NET 框架兼容,包括 .NET Framework、.NET Core 和 .NET Standard。这意味着它可以在各种.NET环境中使用,无论是桌面应用、Web 应用还是微服务。 7. **性能优化**:Audit.NET 在设计时考虑了性能问题,并尽可能减少对应用程序运行时间的影响。通过批处理和延迟写入等方式提高效率。 8. **版本控制**:从压缩包文件名称 `thepirat000-Audit.NET-8f4f489` 可以看出,这可能指的是某个特定版本的Audit.NET。版本号 8f4f489 可能是 Git 仓库的一个提交 ID,这意味着你可以获取到特定版本的源代码,并进行内部实现或根据需要定制。 为了利用 Audit.NET,开发者首先需要安装相应的 NuGet 包,在代码中配置审计提供者并调用审计 API。例如,如果使用 SQL Server 作为审计存储: ```csharp using Audit.Core; using Audit.SqlServer; Audit.Core.Configuration.AddCustomAction(ActionType.OnEventSaved, scope => { // 在事件保存后执行的自定义逻辑 }); Audit.Core.Configuration.Setup() .UseSqlServer(options => options.ConnectionString(your_connection_string) .TableName(Audits) .SchemaName(dbo) .IdColumnName(AuditId) .DataColumnName(Data) .DataType(json)); // 开始审计 AuditScope.Create(MyEventType, () => new { MyData = Some Data }); ``` Audit.NET 是一个强大的工具,可以帮助开发者轻松实现审计功能,并提升应用的透明度和可追溯性。通过理解和利用这个框架,你可以为项目增加更高级别的监控与控制以满足业务需求及法规要求。
  • Visual Object Net软件工具
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    Visual Object Net是一款先进的图形化编程软件工具,专为设计、分析和实现复杂的业务流程及对象交互而打造。通过直观的界面简化系统开发过程,支持用户高效构建可扩展的应用程序架构。 Petri网的模型检验是一种用于分析系统行为的技术。通过这种技术,可以验证系统的各种属性,如互斥性、同步性和资源分配情况等。这种方法在计算机科学中被广泛应用于软件工程、协议设计等领域,以确保系统的正确性和高效性。
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    YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目,它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案,适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。
  • GradioYOLOv5通.zip
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    本项目提供了一个基于Gradio和YOLOv5的交互式对象检测系统。用户可以上传图片或视频,快速得到实时的对象识别结果。此资源包含详细的安装与使用说明。 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测系统利用了Gradio库来创建一个用户友好的界面,使得非专业人员也能轻松使用YOLOv5进行目标检测任务。该系统不仅简化了模型的部署过程,还提高了用户体验,使实时图像和视频的目标识别变得更加便捷高效。
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    视觉对象网络++是一种先进的计算机视觉技术,用于理解和识别图像或视频中的物体。它通过深度学习和神经网络算法实现对复杂场景中多类对象的同时检测与分类,提升了机器感知世界的能力。 Visual Object Net++是一款入门级的模拟软件,用于Petri网建模仿真,并支持时间以及混杂网的功能。
  • Python-这PyTorch实现RFCN
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    本项目采用PyTorch框架实现了先进的对象检测算法RFCN(Region-based Fast R-CNN),旨在提供高效、精准的目标识别解决方案。 **Python-对象检测的RFCN PyTorch实现详解** 对象检测是计算机视觉领域的一个关键任务,它涉及到在图像中定位并识别多个不同类别的物体。R-FCN(Region-based Fully Convolutional Networks)是一种高效的对象检测框架,由深度学习先驱们提出,旨在结合区域提议方法与全卷积网络的优势。在这个实现中,我们专注于R-FCN在PyTorch框架下的应用。 **R-FCN的基本原理** R-FCN是在 Faster R-CNN 的基础上发展起来的。Faster R-CNN通过引入Region Proposal Network (RPN) 来生成候选区域,然后对这些区域进行分类和回归,从而提高检测速度。R-FCN则进一步优化了这一过程,它将全连接层转换为全卷积层,使网络能够同时处理整张图像,而不是单独处理每个区域,从而减少了计算量和内存需求。 **PyTorch实现的关键组件** 1. **数据预处理**:在PyTorch中,通常使用`torchvision`库来加载和预处理数据。这包括图像的归一化、尺度变换以及将RGB图像转换为BGR等操作。 2. **网络结构**:R-FCN的核心在于它的网络架构,包括基础的卷积网络(如VGG16或ResNet)和位置敏感的得分映射层。这些映射层根据不同的位置来预测类别得分,以适应不同大小和位置的对象。 3. **Region Proposal Network (RPN)**:RPN是Faster R-CNN中的关键组件,负责生成候选的物体框。在PyTorch实现中,RPN会输出一组候选框,并通过非极大值抑制(NMS)去除重复的框。 4. **Position-Sensitive RoI Pooling**:R-FCN使用位置敏感的RoI池化层,将不同位置的特征映射到固定大小的特征图上,使得每个位置都能独立进行分类和回归。 5. **Loss函数**:R-FCN的损失函数包括分类损失和回归损失。分类损失用于区分不同类别,而回归损失则用于调整候选框的位置,使其更接近真实边界框。 6. **训练与优化**:PyTorch提供了灵活的训练接口,可以设置不同的优化器(如SGD或Adam),学习率策略,以及批大小等参数。此外,还可以利用多GPU进行数据并行训练以加速模型收敛。 7. **评估与推理**:在模型训练完成后,可以通过验证集进行评估,使用指标如平均精度(mAP)来衡量模型性能。在实际应用中,模型可用于实时对象检测,对输入图像进行推理并输出检测结果。 这个PyTorch实现的项目包含了完整的代码结构、训练脚本、配置文件以及可能的数据集预处理工具。开发者可以根据自己的需求调整配置,如选择不同的预训练模型、设置训练参数等,以适应特定的应用场景。 R-FCN在PyTorch中的实现是一个强大的工具,它允许研究人员和开发者探索对象检测算法的潜力,同时提供了一个可扩展的平台,可以进一步研究和改进现有的检测技术。对于熟悉Python和PyTorch的人来说,这是一个深入理解深度学习在对象检测中应用的绝佳实践案例。
  • .zip
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  • Object-Detection-Flask-API: Python中简单YOLOv3Flask API
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    本项目提供了一个基于Python的简易YOLOv3物体检测框架,并将其封装为Flask接口,便于Web应用集成。 Python(Flask)中的简单YOLOv3对象检测API 该存储库提供了使用Python实现的简单的物体检测,并利用了Flask作为API框架。它基于YOLOv3物体检测系统,我们将在COCO数据集上使用预训练权重进行模型部署。 安装步骤如下: 1. 克隆仓库并安装所需依赖。 注意:这里采用的是Windows操作系统和Pip工具来进行软件包的管理与安装,请先单独下载和配置pytorch库。由于不同环境下的命令可能有所区别,建议查看本地快速入门部分提供的具体指令进行操作。例如,在我的环境中,我执行了以下命令: ``` pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html git clone git@github.com:yankai364/Object-Detection-Flask-API.git ```
  • Visual Identity System for Chinese Double First-Class Universities: 中国双流大学识别Visual...
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    本研究探讨了为中国的“双一流”高校设计视觉身份系统的策略和实践,旨在通过统一而富有特色的视觉元素增强这些高校的品牌影响力与辨识度。 中国双一流大学视觉形象识别系统集合 视觉形象识别系统(VIS)是由代表学校视觉形象的元素及其组合变化构成的体系,适用于学校的办公会务、形象宣传以及文体活动等方面。本项目收集了国内重点高校(按排名顺序排列)的视觉形象识别系统的网址,方便各校师生下载所需的矢量素材。版权归属原单位所有。 “双一流”建设高校: 一、一流大学建设高校42所: 1. 清华大学 2. 中央民族大学 3. 南开大学 4. 同济大学 5. 上海交通大学 6. 华东师范大学 7. 南京大学 8. 东南大学 9. 浙江大学 10. 中国科学技术大学 11. 厦门大学 12. 山东大学 13. 中国海洋大学 14. 武汉大学 15. 华中科技大学 16. 中南大学 17. 中山大学 18. 华南理工大学 19. 四川大学