题目
基于机器视觉盲人障碍检测研究
场景：
2025年05月11日
通过捕获long-range dependency提取全局信息，对各种视觉任务都是很有帮助的，典型的方法是Non-local Network自注意力机制。对于每个查询位置（query position），Non-local network首先计算该位置和所有位置之间一个两两成对的关系，得到一个attention map。然后对attention map所有位置的权重加权求和得到汇总特征，每一个查询位置都得到一个汇总特征，将汇总特征与原始特征相加得到最终输出。对于某个query position，nNon-local network计算的另一个位置与该位置的关系即一个权重值表示这个位置对query位置的重要程度。但现有研究发现不同的query位置其对应的attention map几乎一样，如下图所示
2025年05月11日
摘要：基于深度学习的高精度电动车检测识别系统可用于日常生活中检测与定位电动车目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的电动车目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括电动车训练模型的导入、初始化；
置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。另外本电动车检测识别系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示，原始视频与检测结果视频的同时展示。本博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
2025年05月11日
高录用率EI会议推荐
会议名称：ICCIS 2025国际计算与智能系统会议（Conference No. 61235）
截稿时间：2025年3月10日
举办时间与地点：2025年7月15日-17日 · 马来西亚吉隆坡
论文集上线：会后4个月内由IEEE出版并提交EI检索
2025年05月11日
转自：CSDN格兰芬多
译者 | 小圈 审校 | 方圆
猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛—Dogs vs Cats 。为了加深对CNN的理解，基于 Pytorch 复现了LeNet,AlexNet,ResNet等经典CNN模型，项目大纲如下：
https://github.com/AuroraLHL/CatDog
2025年05月11日
在卷积神经网络的示意图中，这些大方块，代表什么呢?
这些大方块，是图像经过卷积运算后，得到的输出特征图。
例如，输入图片是6*6大小的，与3*3的卷积核进行计算后，会得到4*4的输出结果，该结果就被称为输出特征图。
在一个卷积层中，可以包含多个卷积核，每个卷积核都可以提取图像的一组特征，不同的卷积核相当于不同的特征提取器。
2025年05月10日
今天给大家带来指针问题的另一个案例。题目是：将一个已知数组中最大的数与第一个元素交换，最小的与最后一个元素交换，并输出数组。
关于数组指针，我们需要了解的是，a[3]={1,2,3};该数组的首地址就是a。定义一个指针int *p;通过p=a就可以将p指向数组首地址了。同时，元素a[0]的地址恰好与数组地址重合，即&a[0]与a正好是同一数值。有疑问的朋友可以通过小程序测试下。下面贴上程序代码，纯手动打造，请各位朋友指教。
2025年05月10日
1、概述
在处理IP网络的故障时，经常使用以太网抓包工具来查看和抓取IP网络上某些端口或某些网段的数据包，并对这些数据包进行分析，定位问题。
在 IMON项目里，使用抓包工具抓包进行分析的场景在EPG采集、引流模块和软终端监看模块，一般情况下EPG 采集和引流模块比较稳定，软终端监看还涉及SS5代理，这部分出问题的几率比较大，这是就有可能要现场维护人员抓包进行分析、排查、定位问题，确定是网络问题还是软件问题，如果是软件问题则要将抓回的包发给研发解决。