1、目标检测，如果图片中没有检测目标,计算机会怎样操作?
这当然跟你代码有关系，把感兴趣区域扔进训练好的网络那一段。比如，如果判定是目标，用bounding box框起来；如果不是则删除该兴趣区域；如果没有，则提示'no object detected'.这些都是自己可以定义的。
2、目标检测与目标追踪源代码
大侠您好：
其实游戏本身是不带有这种追踪线的，你的游戏里出现这种追踪线是由于你加载的插件才出现的。
解决办法两种：
1、团队事件监控带有的追踪线。
右键你的人物头像，如图所示：
点击【面向目标监控】会出现面向配置面板，点击左上角设置按钮（如图所示）：
把【开启自己的目标追踪线】和【开启目标的目标追踪线】不勾选就可以了。
2、海鳗插件带有的目标追踪线。
首先点击头像处的【hm】,如图：
然后：
把目标连线不勾选就可以了。
这样就去掉了目标追踪线。
如帮助到您，还望采纳
3、人工神经网络目标检测识别算法分类？
1、基于区域建议的目标检测和识别算法
2、基于回归的目标检测和识别算法
3、基于收索的目标检测和识别算法
4、如何使用深度学习实现人体目标检测
两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧 数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
举个例子：银行的事业部有很多潜在的贷款申请者，事业部向数据挖掘人员提出需求，希望能够分析哪些申请者是优质放贷对象？ 数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，
好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。
5、运动目标检测matlab程序
function cat_mouse
clear
clc
mov=avifile('cat_mouse.avi');
ts=0:0.005:0.5;
x0=[0,0];
[t,x]=ode45(@cat_m,ts,x0);
n=length(x);
figure(1)
plot(0,0,'.')
hold on
h1=line( 'Color' ,[0 0 1], 'Marker' , '.' , 'MarkerSize' ,40, 'EraseMode' , 'xor' );
h2=line(15,0,'MarkerFaceColor',[0 1 0],'Marker','h', 'MarkerSize' ,15, 'EraseMode' , 'xor');
plot(15,0,'.')
line([15 15],[0 11],'LineWidth',2)
axis equal
axis([0 16 0 11])
title('猫追耗子动画演示')
for i=1:n-1
plot(x([i i+1],1),x([i i+1],2))
set(h1, 'xdata' ,x(i+1,1), 'ydata' ,x(i+1,2));
set(h2, 'xdata' ,15, 'ydata' ,20*t(i+1));
drawnow; % 刷新屏幕
pause(0.005)
f=getframe(gcf);
mov=addframe(mov,f);
end
hold off
mov=close(mov);
后面是子程序
function dx=cat_m(t,x)
a=20;b=40;c=15;
s=sqrt((c-x(1))^2+(a*t-x(2))^2);
dx=[b*(c-x(1))/s;b*(a*t-x(2))/s];
上次看到一个网友做的猫捉老鼠的实现，其实就是导弹追踪问题
6、通用目标检测和行人检测有什么不同
include cv.h
include highgui.h
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* pImg; //声明IplImage指针
//载入图像
if( argc == 2
(pImg = cvLoadImage( argv[1], 1)) != 0 )
{
cvNamedWindow( Image, 1 );//创建窗口
cvShowImage( Image, pImg );//显示图像
cvWaitKey(0); //等待按键
cvDestroyWindow( Image );//销毁窗口
cvReleaseImage( pImg ); //释放图像
return 0;
}
return -1;
}
7、locnet目标检测是什么意思
分割：可以图像分割范畴，将图像分成有意义的几块或者提取其中感兴趣区域，方法很多，也可以用到检测方法，比如人脸，行人检测。分割一般精度要求较高。
识别：预先获得感兴趣图片或者区域，利用机器学习方法进行分类，比如判断物体是苹果还是一本书。应用很多很多。
检测：检测有明确目的性，需要检测什么就去获取样本，然后训练得到模型，最后直接去图像上进行匹配，其实也是识别的过程。
跟踪：它不一定用到模式识别方法，最简单的运动目标时间空间匹配就能实现。当然也能用检测识别方法，这样做速度比较慢一般。
8、二项式定理目标检测设计？
二项式定理:
（a+b)^n=C(n,0)a^n+C（n,1)a^(n-1）*b+C（n,2)a^(n-2）*b^2+...+C(n,n)b^n
证明：n个（a+b）相乘，是从每一个（a+b）中取一个字母a或b的积。所以（a+b）^n的展开式中每一项都是）a^k*b^(n-k）的形式。对于每一个a^k*b^(n-k），是由k个（a+b）选了a，（a的系数为n个中取k个的组合数（就是那个C右上角一个数，右下角一个数））。（n-k）个（a+b）选了b得到的（b的系数同理）。由此得到二项式定理。
证法二(数学归纳法)