原创 yolov4訓練自己的數據集實現安全帽佩戴檢測

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

原创 pytorch版本下的yolov3訓練實現火焰檢測

時隔好多好多日子了,一直沒寫博客(小聲bb,最近忙着接私活兒)。馬上就要開學了,害,回去就要加油幹了!!! 本次教程寫個pytorch版本的yolov3檢測,用的火焰檢測數據集,效果如下: 這就可以做個火警預測了,yolo

原创 你不得不瞭解的深度學習知識(二)

你不得不瞭解的深度學習知識 書接上回,你不得不瞭解的深度學習知識(一),瞭解了卷積神經網絡,以及循環神經網絡。這節把剩下的兩種常見網絡給講述完畢! 3 生成對抗網絡 – Generative Adversarial Network

原创 【實戰】深度學習構建人臉面部表情識別系統

實戰:深度學習構建人臉面部表情識別系統 一、表情數據集 數據集採用了kaggle面部表情識競賽的人臉表情識別數據集。 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-le

原创 FFmpeg初遇見_基本命令

一、FFmpeg的故事 1.FFmpeg是什麼? 從百度百科中來看,FFmpeg是一套可以用來記錄、轉換數字音頻、視頻,並能將其轉化爲流的開源計算機程序。採用LGPL或GPL許可證。它提供了錄製、轉換以及流化音視頻的完整解決方案。

原创 【實戰】英文垃圾短信分類

我又回來了,這次進行英文垃圾短信分類任務。下面將分別用機器學習和深度學習的方法進行操作,此外深度學習的方法又分別用RNN和CNN的方法進行展示,Let’s go!!! 充滿活力的衝啊!!! 一、英文垃圾短信分類 這次的任務很

原创 手把手搭建一套簡單的直播系統

本來,這段時間是不打算寫博客的,因爲生生買了個教訓。這段時間,被市場好好的上了一課,三天時間,我成爲了韭菜,多餘的話,這裏就不說了,等完全下車之後,再好好的寫一次體會。 今天可是四年一遇的2.29,所以這次還是要寫一篇,紀念一下

原创 [實戰]200類鳥類細粒度圖像分類

[實戰]200類鳥類細粒度分類識別 我又來了!!!! 一、圖像分類 這次進行實戰項目,鳥類細粒度分類識別實戰。再講細粒度分類之前,讓我們先回顧一下圖像分類吧。 圖像分類是計算機視覺的最基礎的一個任務,從最開始的入門級的mnis

原创 win10下pytorch-gpu安裝以及CUDA詳細安裝過程

           win10下pytorch-gpu安裝以及CUDA詳細安裝過程 1.Cuda的下載安裝及配置         首先我們要確定本機是否有獨立顯卡。在計算機-管理-設備管理器-顯示適配器中,查看是否有獨立顯卡。    

原创 你不得不瞭解的目標檢測發展史

計算機視覺 計算機視覺中的三大類任務: 分類 Classification:解決“是什麼?”的問題,即給定一張圖片或一段視頻判斷裏面包含什麼類別的目標 定位 Location:解決“在哪裏”的問題,即定位出這個目標的位置 檢測

原创 你不得不瞭解的人工智能基礎知識

你不得不瞭解的人工智能基礎知識 1.什麼是人工智能? 首先我們利用傳統的軟件和人工智能進行比較,就容易使大家更容易理解。 (1) 傳統軟件 VS 人工智能 傳統軟件是[基於規則]的,需要人爲的設定條件,並且告訴計算機符合這個條件後

原创 你不得不瞭解的深度學習知識(一)

你不得不瞭解的深度學習知識(一) 1 深度學習 深度學習是機器學習的一個分支(最重要的分支) 機器學習是人工智能的一個分支 (1)大白話解釋深度學習 假設深度學習要處理的信息是“水流”,而處理數據的深度學習網絡是一個由管道和

原创 你不得不瞭解的卷積神經網絡發展史

一、卷積神經網絡系列模型發展綜述 1.LeNet 2.AlexNet 3.VGG 4.GoogleNet 5.ResNet 6.DenseNet 7.Non-Local Networks 8.Deformable Convol

原创 【實戰】python以及opencv實現信用卡的數字識別

本項目利用python以及opencv實現信用卡的數字識別 前期準備 導入工具包 定義功能函數 模板圖像處理 讀取模板圖像 cv2.imread(img) 灰度化處理 cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR

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[YoLoV3目標檢測實戰] keras+yolov3訓練自身的數據集 本文用keras版本的yolov3來訓練人臉口罩數據集,從而完成一個簡單的目標檢測。 首先先上目標檢測效果,準備好了嗎? go!go!go! 看到 目標