*由于YOLO算法的特性使得,每个格子的对象不能超过一个,但是实践过程中网格会分的很精细所以基本上不用担心这个问题。 YOLO算法的输出 由于YOLO算法是对每个网格进行运行,在视频给出的例子中输出结果3*3*8 3*3是图片的分割的网格数量 8是输出图片预测和边框位置等信息,其实就等于给出的标签y的具体信息: 交并比(IO...
基于YOLOV8和LSTM的学生注意力检测算法(1) 1.内容概述 本论文旨在介绍一种基于YOLOv8目标检测框架与长短期记忆网络(LSTM)相结合的学生注意力检测算法,以解决当前学生注意力检测领域中的挑战性问题。首先,我们将详细阐述YOLOv8的目标检测模型及其在图像识别任务中的应用优势。接着,讨论如何将LSTM引入到学生的注意力检测...
16.本发明的提供了一种基于lstm和yolox的图像标题生成方法,采用yolox作为特征提取网络,通过yolox将预测分支解耦改善了收敛速度,提取后的特征向量会被传输给解码器长短期记忆网络,长短期记忆网络根据上下文向量、之前的隐藏状态和之前生成的单词,在每个时间步骤生成一个单词,从而生成标题,此外还引入了se通道注意力机制,当...
耗费计算资源 A 过多导致的生成图像标题生成效率低的技术问 9 题。 2 9 0 1 5 4 1 1 N C CN 114510929 A 权利要求书 1/1页 1.一种基于LSTM和YOLOX的图像标题生成方法,其特征在于,包括下列步骤: 选择图片输入YOLOX网络; YOLOX网络生成图片的特征向量; 所述特征向量传输给长短期记忆网络; 所述长短期...
本发明为了解决现有技术中自动拾取速度谱的不足,提供一种基于yolo和lstm的地震速度谱智能拾取方法,首先利用大量的地震速度谱样本对由yolo和lstm构成的混合神经网络模型进行训练,在经过训练后,该模型通过模仿人脑学习的机制来掌握速度拾取的方法,其中yolo模型在目标检测方面的优势来提取速度谱中能量峰值特征,即获取粗略的“...
在本文中,我们首先开发了一种用于识别人类意图的多任务模型,该模型由两个子任务组成:人类动作识别和手持物体识别。对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后...
1.一种基于YOLO和LSTM的地震速度谱智能拾取方法,其特征在于:具体包括以下步骤: S101:获取地震速度谱,并采集所述地震速度谱中的“时间-速度”对数据集; S102:构建基于YOLO和LSTM的混合神经网络模型; S103:将步骤S101中的所述“时间-速度”对数据集作为训练集,训练所述YOLO和LSTM的混合神经网络模型,得到训练好的YOLO...