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R3Det_Tensorflow: AAAI 2021论文代码：增强型单阶段检测器，具备改良的旋转物体处理能力

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简介：
R3Det_Tensorflow是基于AAAI 2021论文的TensorFlow实现，提供了一种改进的单阶段检测框架，增强了对旋转物体的识别和定位精度。 **摘要** 我们介绍了一种改进的单级探测器R 3 Det，专门用于旋转物体检测，并基于TensorFlow实现。 ### 表现 在DOTA1.0数据集（任务1）上的最新表现如下： | 模型 | 骨干网络 | 训练数据 | 测试数据 | mAP (%) | |------------|-------------|--------------|--------------|----------| |R 3 Det | ResNet50_v1d | DOTA1.0训练集 | DOTA1.0测试集 | 65.73 | ### 模型配置 - **锚点**：H - **角度预测方法**：Reg. - **回归损失函数**：平滑L1 - **角度范围**：90度 - **数据增强**: 包括2倍的水平翻转和旋转操作。 ### 硬件配置 使用了3颗GeForce RTX 2080 Ti显卡进行训练，每张GPU处理一张图像。

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  • R3Det_Tensorflow: AAAI 2021论文代码：增强型单阶段检测器，具备改良的旋转物体处理能力
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    R3Det_Tensorflow是基于AAAI 2021论文的TensorFlow实现，提供了一种改进的单阶段检测框架，增强了对旋转物体的识别和定位精度。 **摘要** 我们介绍了一种改进的单级探测器R 3 Det，专门用于旋转物体检测，并基于TensorFlow实现。 ### 表现 在DOTA1.0数据集（任务1）上的最新表现如下： | 模型 | 骨干网络 | 训练数据 | 测试数据 | mAP (%) | |------------|-------------|--------------|--------------|----------| |R 3 Det | ResNet50_v1d | DOTA1.0训练集 | DOTA1.0测试集 | 65.73 | ### 模型配置 - **锚点**：H - **角度预测方法**：Reg. - **回归损失函数**：平滑L1 - **角度范围**：90度 - **数据增强**: 包括2倍的水平翻转和旋转操作。 ### 硬件配置 使用了3颗GeForce RTX 2080 Ti显卡进行训练，每张GPU处理一张图像。
     
  • SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码
    优质
    SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。 网络介绍 我们提供用于再现实验结果的工具。 强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。 最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。 快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```
     
  • Rotation-YOLOv5: 基于YOLOv5的旋转物体检测-源码
    优质
    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目，专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件（密码为4ud5）并通过我的数据集来测试船舶的检测效果，而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集，与Yolo数据集类似，但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h，并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意：我们将角度视为分类问题，在制作数据集时需将角度值加上90（即范围是[0，179）），以符合我们的定义。 修改yaml文件： - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量； - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量，并且将名称项设为相应类别的名字。
     
  • 关于MATLAB的数字图像增强处理代码论文
    优质
    本论文探讨了利用MATLAB进行数字图像增强处理的技术与应用，通过编写相关代码实现图像质量提升，并分析其效果及优化方法。 本段落介绍了MATLAB语言的特点，并基于MATLAB的数字图像处理环境讲解了如何使用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理。通过实例展示了利用MATLAB图像处理工具箱的方法，重点讲述了如何运用该软件实现图像增强、二值图像分析等技术。关键词包括：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像。
     
  • 关于YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和DSSD的单阶段目标检测论文
    优质
    本文对比分析了YOLOv1至v3及SSD、DSSD等单阶段目标检测算法，旨在深入探讨其原理与性能差异。 YOLO是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2015年提出的首个基于单个神经网络的目标检测系统。随后，他们发表的YOLO 2进一步提升了检测精度与速度。
     
  • 具备学习能力的红外图像增强技术
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    本研究提出了一种创新的红外图像增强方法，利用机器学习技术自动优化和提升低质量红外影像的清晰度与细节，适用于夜间监控、军事侦察及医疗诊断等多个领域。 由于成像环境的变化以及红外成像传感器的局限性，红外图像通常存在对比度低、细节少及边缘不清晰的问题。为了推动红外成像技术的应用，提高这类图像的质量是必要的。为此，在提出的基于增强图像细节与边界的方案下，我们开发了一种新的红外图像增强方法。 一方面，假设高质量图片在结构奇异性的表达上优于低质量图片，因此我们的策略依赖于从这些特征中提取信息来优化图像品质。另一方面，不同于现有的深度学习网络的图像改进算法尝试训练和构建端到端映射以提升整体画质的方法，我们深入研究了堆叠稀疏去噪自动编码器的第一层，并为提出的增强方案设计了一种创新性的特征抽取方法。 实验结果显示，这种新的特征提取技术在处理边缘时没有产生常见的伪影问题，比如块状伪迹、“梯度反转”和伪轮廓。与其他图像改进手段相比，在提升红外图片质量方面，我们的方法表现出了卓越的性能。
     
  • 黑杰克游戏改进_增强消息粘包处理能力.rar
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    本资源提供一种改进版的黑杰克游戏代码，在原有基础上增强了消息粘包处理能力，确保了数据传输的完整性和稳定性。适合对游戏开发感兴趣的开发者研究与学习。 在IT领域内，网络通信是不可或缺的一部分，在游戏开发中的作用尤为重要。文件“黑杰克游戏优化_增加对消息粘包的处理.rar”显然涉及到了一个关于网络通信的问题，特别是针对黑杰克游戏进行的网络优化工作。这里的核心问题在于所谓的“粘包”，这是在TCP/IP通信中常见的现象。 所谓粘包是指，在TCP传输过程中发送的数据包可能被接收方合并成一个大块数据的现象。由于TCP协议面向流的特点，并不保证数据边界，因此可能会出现连续的小数据包在服务器端被合并为一个整体的情况。这种情况通常发生在连续发送多个小消息时，导致接收方接收到的不是按顺序拆分开的数据。 游戏中的消息以`#`开始和以`$`结束是一种自定义的消息协议格式的例子。当连续发送这样的消息时，若没有正确处理粘包问题，则可能导致接收端收到包含多条完整信息的大块数据。 解决粘包的方法通常包括： 1. **固定长度的消息头**：每个消息使用一个固定的头部来标记其总长度。 2. **分隔符分割**：利用特定的标志（如`#`和`$`）标识每条消息，接收端通过查找这些标志进行拆分。 3. **序列号或编号**：为每一则信息分配唯一序号，以便于区分不同的信息包。 4. **使用高级协议栈支持**：例如protobuf、gRPC等提供内置粘包处理机制的库。 在这个黑杰克游戏优化中，FormClient.cs文件可能是客户端与服务器通信的一个UI组件。在`OnReceive`事件处理器函数中增加了对粘包问题的解决逻辑。具体来说，在接收到数据后检查是否包含完整的消息标志（如`#`和`$`），如果未找到完整的信息，则存储当前的数据等待后续信息；一旦发现完整的消息，就执行相应的解析与处理操作。 黑杰克游戏通过优化解决了网络通信中的粘包问题，从而确保了数据传输的准确性以及性能。这对于保证游戏运行的稳定性至关重要。
     
  • Oracle 添加和修改字段功能增强
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    本专题介绍Oracle数据库中添加和修改字段的功能优化与增强，包括新特性和操作技巧，帮助用户提升开发效率。 在Oracle数据库中，可以使用`ALTER TABLE`语句来增加、修改或删除字段，并且可以在一次操作中添加多个字段以及创建或修改表的约束条件。
     
  • DBVM驱动修改版CE7.4.1【增强防检测功能】
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    本简介介绍DBVM驱动修改版CE7.4.1，该版本在原基础上增强了防检测功能，有效提升系统的隐蔽性和安全性。适合追求高级隐私保护的用户使用。 cheatengine7.4.1官方源码编译的原版CE dbk32.sys 和 dbk64.sys 已经经过修改并测试，确认完美可用且附加断点功能正常。