优秀项目推荐：https://gitcode.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion/overview
在这里插入图片描述
参考链接：
目标检测加权框融合 WBF原理讲解
https://blog.csdn.net/YXD0514/article/details/132574588
目标检测加权框融合 WBF原理讲解（Weighted Boxes Fusion）https://blog.csdn.net/gitblog_00075/article/details/138178128

# 目标检测 # 人工智能 # 计算机视觉
Logo
技术共进，成长同行——讯飞AI开发者社区

技术共进，成长同行——讯飞AI开发者社区

更多推荐

人工智能如何利用来自智能家居的大数据进行安全监控和预警？

大数据技术能够处理这些异构数据，包括结构化数据如设备状态日志，非结构化数据如图像和音频。智能家居的普及带来了海量数据，这些数据通过人工智能技术可以转化为高效的安全监控和预警系统。智能家居设备如摄像头、门锁、运动传感器和温湿度传感器等，持续生成数据流，为安全分析提供了丰富素材。通过分析超过500TB的传感器数据，系统提前预警了三起火灾隐患和十二起设备故障。多模态数据融合技术结合视频、音频和传感器数据

avatar 讯飞AI开发者社区

智造未来：AI护航工业设备健康

通过分析设备运行数据、传感器数据和环境数据，人工智能可以识别潜在故障模式，提前预警设备问题，优化维护计划。聚类算法能发现数据中的异常模式，而异常检测算法如隔离森林和一类支持向量机可以识别偏离正常行为的数据点。时域特征如均值、方差、峰值，频域特征如傅里叶变换系数，以及时频域特征如小波变换系数都是常用的特征类型。集成方法如XGBoost和LightGBM在处理不平衡数据时表现良好，它们能有效区分罕见故

avatar 讯飞AI开发者社区

AI驱动农业：智能预测增产20%

人工智能通过整合和分析智能农业设备产生的大数据，能够显著提升作物健康监测和产量预测的准确性。智能农业设备如传感器、无人机和卫星系统收集土壤湿度、温度、光照强度等数据，人工智能技术对这些数据进行深度挖掘和模式识别，为农业决策提供科学依据。人工智能模型通过分析叶片颜色、植株高度等视觉数据，结合环境参数，可以早期发现病虫害或营养不良问题。机器学习算法通过训练历史产量数据，建立预测函数，能够提前数月预估收

avatar 讯飞AI开发者社区