简介:摘要:本文深入探讨了深度学习在实时人机交互场景中的应用及其关键技术。深度学习,通过模拟人类大脑的信息处理过程,有效地实现了对复杂数据的学习和理解,尤其在目标检测和场景理解方面展现出显著优势。文中详细介绍了神经网络架构设计、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习模型在人机交互中的应用,强调了数据集构建的重要性、基于YOLOv3的检测网络设计的创新性,以及模型训练和优化的关键策略。此外,本文还探讨了模型的优化和轻量化方法,如模型剪枝、量化技术和硬件加速,以提升模型的实时性和效率。综上所述,深度学习技术不仅促进了人机交互系统性能的提升,而且推动了计算机视觉和自然语言处理等领域的发展,为未来更智能化的交互系统奠定了基础。
简介:摘要:本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法,我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理,即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识,然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别,该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理,我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度,即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里,并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明,基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%,准确率提升22%。
简介:摘要:本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法,我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理,即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识,然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别,该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理,我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度,即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里,并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明,基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%,准确率提升22%。