原创 微軟三維人臉重建論文前期知識鋪墊——《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》

一個3D模型的數據結構是怎麼樣的? 首先是一個points_shape,這個shape的形狀是shape=(35709,3)。其中35709代表這個模型包括35709個點,3代表的是這些點的三維座標。有了這個矩陣,我們能夠在腦海裏想象在空

原创 使用隊列來緩衝視頻流和神經網絡

在使用神經網絡進行視頻的結構化的時候,當視頻流的個數足夠大的時候,需要使用隊列來起到緩衝的作用。下面的代碼就是我實現的,在SSD模型檢測時,視頻流的個數多的時候,視頻流產生數據速度遠遠高於檢測圖片的速度,所以需要隊列 #include

原创 opencv3中的單目標跟蹤

 opencv的3版本以上支持了深度學習的一些東西,其中單目標跟蹤就是其中一個,以下代碼就是官網上的測試例子 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/tracking/tracki

原创 TensorRT 系列之入門篇-優化特點

一 tensorTR對於kernel launch以及每層tensor data讀取的速度不對稱的問題的解決: (1)(縱向融合)通過融合相同順序的操作來減少Kernel launch的消耗以及避免層之間的讀寫操作.如卷積;bias和Re

原创 將檢測的物體轉換成xml文件

# -*- coding: utf-8 -*- import re import shutil import string import numpy as np from skimage import io headstr = ""

原创 yolo的參數解讀

一、網絡結構圖: layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x

原创 SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune

ssd模型fine-tune的步驟(使用coco數據集預訓練) (1)下載coco訓練的模型 (2)使用convert-model.py提取感興趣的類型的參數,然後保存參數文件爲新的模型文件 (3)根據(2)得到的模型文件作爲微調訓練的

原创 yolo訓練自己的模型

  一、將標註好的圖片生成可識別的格式: 1.創建文件夾,結構按照voc的結構 2.將原始照片放在JPEGImages裏面,將xml文件放在Annotations裏面。 3.運行create_list.py將圖片

原创 將caffemodel的參數提取出來,轉換成json文件

 以下python代碼可以將caffemodel的參數轉換成json文件 import os import sys import json import argparse import tempfile import subproces

原创 SSD訓練自己的數據

一、訓練自己的數據: (1)在/data目錄下創建一個自己的文件夾: cd /data mkdir mydataset (2)把/data/VOC0712目錄下的create_list.s

原创 SSD: Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow

SSD: Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow (1)下載tensorflow的ssd的模型代碼 (2)將./checkpoint下的模型壓縮文件解壓出來,命令爲: cd ./c

原创 RTSP協議詳解

定義: RTSP[3]協議以客戶服務器方式工作,它是一個多媒體播放控制協議,用來使用戶在播放從因特網下載的實時數據時能夠進行控制,如:暫停/繼續、後退、前進等。因此 RTSP 又稱爲“因特網錄像機遙控協議”。 客戶端和服務端rtsp實

原创 最簡單的視頻網站(JavaEE+FFmpeg)

本文記錄一個最簡單的視頻網站系統。此前做過一些基於JavaEE中的SSH (Strut2 + Spring + Hibernate)的網站系統,但是一直沒有做過一個視頻網站系統,所以就打算做一個“精簡”的視頻網站系統,以方便以後測試以

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原创 Java實現mongoDB的數據導入TIDB

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