今天第一次接觸計算機視覺的識別,讓我嘗試一下吧,這篇文章就當學習筆記好了,我也是要瘋了
希望自己學習認真一點吧!走一步是一步
首先是參考文獻:
FPN的創新點 多層特徵 特徵融合 解決了目標檢測中的多尺度問題,通過簡單的網絡連接改變,在基本不增加原有模型計算量的情況下,大幅度提升小物體(small object)的檢測性能。 在物體檢測裏面,有限計算量情況下,網絡的深
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昨兒立下來的flag,今天還是要含淚完成的,抓緊時間趕呀!!! 本次用yolov4來實現人佩戴安全帽檢測,若未佩戴安全帽則將人臉框出來,若佩戴安全帽,則將安全帽以及人臉框出來,多說無益,直接看效果吧!!! 效果還是不錯的,那
使用PaddleDetection訓練自己的數據集 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/441868?shared=1
目錄 第一階段,ReID的基本概念 1.1 ReID定義 1.2 技術難點 1.3 常用數據集 1.4 評價指標 1.5 實現思路 1.6 具體方案 第二階段:復現算法 2.1 PCB的骨幹網絡 2.2 PCB的流程 2.3 PCB的細節
會議官網:https://aaai.org/Conferences/AAAI-20/ 關注公衆號code4fun,回覆 “百度28” ,打包下載會議收錄的百度研究院的論文。 注:暫缺3篇,已標註,後續更新。 百度28篇論文清單,來自
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比賽背景 根據近年的雷達回波格點數據共同建立的標準雷達數據集爲基礎劃分了訓練集和測試集,希望參賽者綜合運用計算機視覺、機器學習、深度學習等技術,實現根據過去2個小時內的雷達回波圖像數據預測未來2小時的雷達回波圖像變化,並提交未來
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CycleGAN and pix2pix in PyTorch CycleGAN-and-pix2pix GitHub Linux系統下conda的安裝與使用 pip 源配置 Linux下cuda9.1安裝Pytorch和Torc
(CVPR 2020|中科院VIPL實驗室) 1.要解決的問題: 基於類別標籤的弱監督語義分割是一個具有挑戰性的問題,類別響應圖(class activation map,簡稱CAM)始終是這一領域的基礎方法。但是由於強監督與弱監督信號之
最近關注到一門28課時的《深度學習實戰》的公開課(B站上有全集資源),覺着1-2天可以對深度學習有一個具體的瞭解,所以就開看了,這一篇是記錄聽課的學習筆記。 人工智能主要有以下四部分: 語音(speech) 視覺(vision
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定義 行爲識別似乎是圖像分類任務到多個幀的擴展,然後聚合來自每幀的預測 背景 傳統方法,視頻輸入=》特徵提取=》特徵融合=》特徵分類=》分類結果 深度學習方法,單流法,雙流法,基於骨架 特徵提取,ROI提取表示 傳統方法 DT(D