原创 開源車牌數據集CCPD介紹

傳統車牌檢測和識別都是在小規模數據集上進行實驗和測試,所獲得的算法模型無法勝任環境多變、角度多樣的車牌圖像檢測和識別任務。爲此,中科大團隊建立了CCPD數據集,這是一個用於車牌識別的大型國內停車場車牌數據集,該團隊同時在ECCV2018國

原创 目標檢測之IoU、precision、recall、AP、mAP詳解

目錄 1. 目標檢測概述 2. IoU 3.precision(精度)和recall(召回率) 4. AP和mAP 5.實際計算方法   1. 目標檢測概述 目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的位置和大小,是計算

原创 WebP格式介紹(附python版本代碼用於對圖像進行WebP編碼和解碼)

不管是 PC 還是移動端,圖片一直是流量大頭,如何保證在圖片的精細度不降低的前提下縮小圖片體積,成爲了一個有價值且值得探索的事情。但如今對於 JPEG、PNG 和 GIF 這些圖片格式的優化幾乎已經達到了極致,爲了進一步有效的壓縮圖片, 

原创 利用Python提取avi視頻每幀圖像並保存

下面的代碼將逐幀提取avi視頻中的每張圖像並保存爲jpg。 完整代碼如下: from PIL import Image import cv2 def splitFrames(videoFileName): cap = cv2.

原创 VS Code中自動爲Python文件添加頭部註釋

在實際編寫Python文件時,往往需要爲文件添加相關說明,例如文件名稱、文件作用、創建時間、作者信息、版本號等等。這些信息往往是固定模板的,因此希望有一種方式可以自動的爲我們添加上這些信息。下面介紹一種在VS Code中自動爲python

原创 基於Windows平臺在C++中調用Pytorch模型並實現MFC集成(以MNIST手寫體數字識別爲例)——附完整代碼和數據

本教程將完整的記錄使用pytorch從模型訓練到模型調用(基於Python),再通過libtorch轉成C++調用(基於win32 C++控制檯程序),最終集成到MFC程序中來,這樣就可以完整的在Windows下走通 AI 算法建模到生產

原创 面向Windows的Pytorch完整安裝教程

目錄 1. 概述 2. 安裝 2.1 安裝cuda 2.2 安裝cudnn 2.3 安裝Pytoch 2.4 驗證   1. 概述 PyTorch是一個開源的Python機器學習庫,其前身是著名的機器學習庫Torch。2017年1月,由F

原创 一文掌握智能摳圖Deep Image Matting(pytorch實現)

目錄 一. 摳圖概述 1. 摳圖 2. 語義分割和摳圖的協同處理 二.  MNet算法和Pytorch實現 1. MNet算法原理 2. 環境配置 3.  數據集 4.  加載數據集 5.  模型構建 6.  訓練 三. 總結 參考文獻

原创 使用latex畫好看的深度學習模型圖(基於Windows平臺)

論文裏需要畫出簡潔美觀的深度學習模型圖,如果採用PPT或者Visio一筆一筆畫那麼是一項非常耗時耗力的任務。想到現在深度學習這麼火熱,應該有相關的自動畫圖工具。在網上找了一些工具,最後確定了一款功能非常強大且作圖非常美觀的的工具——Plo

原创 小目標二維碼檢測

#!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @文件 :main.py @說明 :小目標二維碼檢測方法 @時間 :2020/01/07

原创 面向AI的嵌入式車牌識別行業背景

隨着5G、AI和IoT技術的蓬勃發展,智能連接時代已經來臨。新興的智能終端和解決方案將越來越依賴嵌入式技術。在網絡邊緣應用對智能功能的需求不斷上升的背景下,尤其是在尋求AI商業化道路上,要實現技術的落地,不僅需要性能優越的算法模型和可靠的

原创 面向Linux C++的CMake簡明教程(Jetson Nano)

  目錄 1. CMake簡介 2.環境配置 3.示例程序Hello World 4. 包含其它.h和.cpp文件 1. CMake簡介 本教程面向Linux系統,重點講解CMake的基本使用方法,用於構建C++項目。採用的平臺爲Jets

原创 雲服務器外網訪問MySql全程實錄(包括雲服務器上MySql的安裝和部署)

1.雲服務器申請 最近在給一個小企業做個報價系統,C#WPF框架開發,桌面程序。由於用戶可能經常出差,更換電腦,因此考慮將程序的數據庫放到外網服務器上,每次程序使用需要登錄驗證,有點類似QQ的方法。這裏有人說爲什麼不直接做成web,桌面應

原创 1.4 Pytorch基礎——Cifar10數據讀取

import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision.transforms as transforms

原创 3 Pytorch實例——基於Logistic 迴歸的手寫體數字識別

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 設置超參數 input_siz