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【神奇的CV】计算机视觉不同方向的demo展示

一、行人ReID(跨境追踪)、行人跟踪方向跨境追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术,又称为行人重识别,是计算机视觉方向的热点课题,主要解决跨摄像头、跨场景下的行人识别与检索。作为人脸识别技术的补充,对无法获取清晰人脸的行人进行跨摄像头的连续跟踪,增强数据的时空连续性。ReID 技术的整个实现流程如下图,完整的 ReID 流程分三个步骤:1)从摄像头监控视频中获取原始图片;2)将原始图片中的行人位置检测出来组成 Gallery 集;3)利用深度学习技

2020-09-18 17:05:51

【python】python生成requirements.txt的两种方法

生成requirements.txt,有两种方式:第一种 适用于单虚拟环境的情况:pip freeze > requirements.txt为什么只适用于单虚拟环境?因为这种方式,会将环境中的依赖包全都加入,如果使用的全局环境,则下载的所有包都会在里面,不管是不时当前项目依赖的,如下图当然这种情况并不是我们想要的,当我们使用的是全局环境时,可以使用第二种方法。第二种(推荐)使用pipreqs,github地址为: https://github.com/bndr/p...

2020-09-08 20:02:23

【深度学习环境配置】import cv2报错ImportError: libGL.so.1

ubuntu 16.0.4 import cv2报错解决办法:apt install libgl1-mesa-glx

2020-09-08 14:48:10

ubuntu16.04打开以及关闭图形界面

转载自https://blog.csdn.net/qq_36317016/article/details/79548895?utm_source=blogxgwz01.不可恢复:sudo systemctl disable lightdm.service2.可恢复:sudo systemctl set-default multi-user.target打开图形界面,分别针对上述1和21sudo apt-get install --reinstall lightdm2

2020-08-31 13:29:32

【史上最全】ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+nvidia-docker+Anaconda3等深度学习基础开发环境

默认已安装好Ubuntu16.04系统。一、更换软件源1、找到并备份配置文件我们需要对apt源的配置文件进行修改 。进入/etc/apt目录,我们可以看到sources.list文件。为了保证安全,我们在修改前先把sources.list文件进行备份。sudo cp sources.list sources.list.bak2、修改配置文件sources.list建议先安装vim编辑工具,因为自带的vi特别难用,vim是vi的增强版。sudo apt-get insta.

2020-08-29 16:49:50

【pytorch】pytorch查看CUDA支持情况,只需要三行代码

转载自https://www.cnblogs.com/liuke-note/p/10149530.html

2020-08-10 19:54:39

【pytorch】pytorch使用清华源快速安装

转载自https://blog.csdn.net/maitianpt/article/details/104272815

2020-08-10 11:12:28

linux查看cuda版本和cudnn版本的命令

nvcc –V或者:CUDA:cat /usr/local/cuda/version.txtcudnn:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

2020-07-24 14:15:01

目标检测经典网络之Mask R-CNN

Mask R-CNNMask R-CNN是He Kaiming大神于2017年的力作,其在进行目标检测的同时进行实例分割,取得了出色的效果,其在没有任何trick的情况下,取得了2016年COCO比赛的冠军,其网络设计也比较简单,在Faster R-CNN的网络结构基础上,在原本的两个分支上(分类+回归)增加了一个分支进行图像分割,如下图所示:摘要Mask R-CNN可以看作是一个...

2020-02-16 21:19:31

目标检测经典网络之Faster RCNN

Faster R-CNN针对Fast R-CNN的缺陷而提出。由于Fast R-CNN,采用的是Selective Search(SS),测试时的很大一部分时间要耗费在候选区域的提取上。Faster R-CNN正是为解决这个问题而提出来的。为了更好地理解Faster R-CNN,我们先看一下其整体结构,如下图:更为详细的图,如下:通过上图可以看出,Faster R-CNN主...

2020-02-15 16:24:31

目标检测之NMS

NMS,全称为Non-maximum suppression,非极大值抑制,是一种去除非极大值的算法,常用于计算机视觉中的边缘检测、目标检测等。其作用是去掉detection任务中重复的检测框。算法流程给出一张图片和其上面许多物体检测的候选框(即每个框可能代表某种物体),但是这些框很可能有相互重叠的部分,我们要做的就是只留下最优的框。假设有N个框,每个框被分类器计算得到的分数为Si,i∈[...

2020-02-07 17:03:44

目标检测之ROI Pooling及其改进

一、什么是ROI PoolingROI是Region of Intersect的简写,是指一张图的感兴趣区域,可以理解为目标检测的候选框也就是region of proposal,我们将原图进行特征提取的时候,就会提取到相应的特征图feature map。那么相应的ROI就会在feature map上有映射,这个映射过程就是ROI Pooling的一部分,一般ROI的步骤会继续进行max po...

2020-02-07 11:21:19

目标检测经典网络之Fast R-CNN

Fast R-CNNR-CNN的最大缺陷是:对每个SS产生的proposal都要进行截图再放到CNN中进行计算,假设有2000个region proposal,就要进行2000次,效率非常低!!Fast R-CNN对其改进:对原图先整张图进行一次CNN特征提取。首先,我们先了解一下SPPNetSPPNet:空间金字塔池化卷积网络(Spatial Pyramid Pooling Co...

2020-02-05 16:35:48

目标检测经典网络之R-CNN

一、目标检测(Object detection)图像识别是输入一张图像,输出该图像对应的类别。目标检测输入是一张图像,但输出不单单是图像的类别,而是该图像中所含的所有目标物体以及它们的位置,通常使用矩形框来标识物体的位置。大部分的目标检测方法流程是:生成区域候选框,对这些区域框提取特征(SIFT 特征 、HOG 特征、CNN),使用图像识别方法(SVM、CNN),得到所有分类成功的区域...

2020-02-05 15:34:09

【Python】pip和Anaconda添加清华镜像源

一、pip添加清华镜像源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple二、Anaconda添加清华镜像源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda ...

2019-12-11 14:05:40

目标检测(Object Detection)入门概要

转自:目标检测(Object Detection)入门概要 - hyfine - CSDN博客https://blog.csdn.net/f290131665/article/details/81012556

2019-10-11 11:06:15

【YOLO系列】yolov3技术总结整理

yolov3可去darknet官网下载,github上有caffe、keras、pytorch等版本。基本思想首先通过特征提取网络对输入的图像提取特征,得到一定大小的feature map 比如 13X13,然后将输入的图像分为13X13个grid cell,然后如果groundtruth中的某个物体的中心坐标落到那个grid cell中就由该grid cell预测该物体,每个grid c...

2019-08-20 11:51:02

【深度学习】DNN网络简单理解

深度神经网络1、基本概念DNN(Deep Neural Network)神经网络模型又叫全连接神经网络,是基本的深度学习框架。与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。2、DNN发展历程1)神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perception),拥有输入层、输出层和一个隐含层。但单层感知机并...

2019-08-12 11:34:57

【数据集】计算机视觉方向常用公开数据集

做深度学习人工智能方向,两大块最为重要:一、数据;二、算法模型!!!我认为数据在模型训练中占据至关重要的地位,甚至达到整个项目开发中的70%以上!!在偶然间发现了一个计算机视觉方向很全的数据集地址,原文链接如下:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm#action这对计算机视觉算法模型的训练和评估具有很大的帮助...

2019-07-25 11:38:49

【python】利用python批量处理将图片粘贴到另一张图片上并保存

pillow真的是一个很强大的图像处理库!!!!本人利用pillow库实现了将文件夹下的批量照片随机粘贴到另一张图片上,并批量保存到指定文件夹!!!直接上代码:from PIL import Imageimport osimport randomdef handle_img(imgdir,imgFlodName): imgs = os.listdir(imgd...

2019-06-25 17:30:43

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