原创 YOLOV3總結
Object Dedection一般分爲one stage和two stage兩種框架，one stage的代表有yolo系列、ssd等，two stage的代表有faster rcnn、light head rcnn、rfcn等，本系列
2020-06-07 18:49:13
原创 Apollo感知模塊：（基於單目的攝像頭物體檢測）
apollo用的是yolo3d，這個模型在apollo的/apollo/modules/perception/model/yolo_camera_detector/yolo3d_1128這個文件夾下是找不到的，這個文件掛載在docker環
2020-06-07 18:49:12
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原创 Tensorflow c++的Inference
關於Tensorflow c++做Inference的文章基本說是少，介紹也不太系統，在這裏結合yolov3具體講下怎麼做。首先是tensorflow的源碼編譯，這是第一關，網上也有相關教程，在這裏就不贅述了。其次無論我們是訓練任何模型，
2018-12-29 05:52:36
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原创 Light_Head_RCNN
現在說下two stage的代表，RCNN系列之light_head_rcnn，https://arxiv.org/pdf/1711.07264.pdf，這裏是論文出處 此篇文章是由清華大學和曠世科技出品。 在這裏就不詳細講思路了，可以沿
2018-12-26 03:09:52
原创 R-CNN/Selective-Search
Rigion Proposal開山之作，其實網上已經有很多博客了，但是都是就其理論說明，沒有很好的直觀展示，有時候概念性的東西比較不容易腦補，晦澀難懂。 首先，給出代碼出處： import selectivesearch #如果沒有
2018-12-06 13:06:11
原创 Object Detection總結
Object Dedection一般分爲one stage和two stage兩種框架，one stage的代表有yolo系列、ssd等，two stage的代表有faster rcnn、light head rcnn、rfcn等，本系列
2018-11-20 11:57:58
原创 目標檢測算法總結
轉自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目標檢測是很多計算機視覺任務的基礎，不論我們需要實現圖像與文字的交互還是需要識別精細類別，它都提供了可靠的信息。本文對目標檢測進行了整
2018-11-04 12:29:29
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原创 Apollo感知模塊：二 （基於單目的攝像頭物體檢測2）
接着上一篇續寫 apollo用的是yolo3d，這個模型在apollo的/apollo/modules/perception/model/yolo_camera_detector/yolo3d_1128這個文件夾下是找不到的，這個文件掛載
2018-10-27 11:59:15
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原创 Apollo感知模塊：二 （基於單目的攝像頭物體檢測1）
apollo中由專門爲3D點雲而設計的CNN-SEG深度學習算法，爲2D圖像而設計的YOLO-3D深度學習算法，這個設計的YOLO-3D網絡主要作用是進行目標識別，目標真實大小預測，目標方向預測，目標測距，及車道線檢測。
2018-10-13 11:05:10
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