一维卷积神经网络和LSTM 卷积神经网络和yolo 该笔记介绍的是《卷积神经网络》系列第三周:目标检测 (2)YOLO算法 主要内容有: 1.YOLO算法思想 2.交并比 3.非最大抑制 4.Anchor Box 5.YOLO算法例子 YOLO算法思想 基本的滑动窗口对象检测算法并不能精准描绘边框,所以我们要学习一个能够得到准确边框的算法YOLO(You On...
行为识别:LSTM网络接收YOLOv8输出的行人框序列,分析其运动轨迹,识别出不同的行为模式。 后端处理与告警:根据识别出的行为,系统可以触发相应的告警机制,通知管理人员及时处理潜在的安全隐患。 技术细节 YOLOv8:用于实时检测视频帧中的行人,输出每个行人的位置坐标。 LSTM:接收YOLOv8提供的行人框序列,通过分析行人随...
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...
加载模型模块本模块主要用于提前加载多目标识别算法和车牌识别算法所用到的神经网络模型。载入视频流模块(1)功能介绍:本模块用于打开存储在本地文件系统上的交通监控视频并将视频流实时显示在软件界面视频播放模块中。(2)详细实现:由于整个应用程序是基于pyqt5开发
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...
第十一章、PyTorch RNN与LSTM 1、循环神经网络RNN的基本工作原理 2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理 3、案例讲解:时间序列预测(北京市污染物预测) 4、实操练习 第十二章、时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN) 1、时间卷积网络(TCN)的基本原理 ...
def __init__(self, imgH, nc, nclass, nh, leakyRelu=False,lstmFlag=True,GPU=False,alphabet=None): """ 是否加入lstm特征层 """ super(CRNN, self).__init__() assert imgH % 16 == 0, 'imgH has to be a multiple of 16' ...
LSTM是一种特殊的RNN,能够学习输入的上下文。当相应的输入远离彼此时,常规RNN会存在梯度消失问题,而LSTM可以学习这些长期依赖性。相关论文:LONG SHORT-TERM MEMORY。 Mini-Batch Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent是一种优化算法,它先把训练数据分成一系列子集,再在上面进行梯度下降。由于这个过程是可以并行的...
LSTM算法用于农药喷洒方案——智能配方,药到虫除! 长短期记忆网络(LSTM)是一种循环神经网络(RNN),用于制定适合不同类型病虫害的农药配方,确保针对性和高效的病虫害控制。 每一项技术都精雕细琢,助力农户高效管理,保障作物健康,让农业变得更智能、更轻松!