原创 基於深度學習的醫學圖像分割(一)

醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域的複雜而關鍵的步驟,其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來,並提取相關特徵,爲臨牀診療和病理學研究提供可靠的依據,輔助醫生作出更爲準確的診斷。由於醫學圖像自身的複雜性,在分割過程中需

原创 【項目實戰】基於PeLee的多目標實時檢測

​ 提到輕量級神經網絡,大家都會提到MobileNet V1 V2 和 ShuffleNet V1 V2,似乎較少看到大家提到PeleeNet,下面介紹一下檢測網絡Pelee Pelee:移動端實時檢測骨幹網絡 在Ima

原创 【全解】基於OpenCv的SVM實現車牌檢測與識別

都說深度學習的出現極力地打壓着傳統機器學習算法的地位,作爲一個二刷機器學習經典算法的小夥伴告訴你:還真多半是這樣,咳,畢竟還是差距較大,深度學習處理真實世界多維度的問題更權威!不過,有的事情還是機器學習能做的,經典永不過時,下面

原创 【項目實戰】數據挖掘 + 數據清洗 + 數據可視化

自己親手全手打了一套系統的代碼,幫助朋友完成設計,做了貴陽市幾個區的房屋價格爬取以及數據清洗和可視化操作,代碼細細道來: 上圖鎮樓,接下來細說。 一:數據挖掘 我選用了鏈家網做數據爬取場所(不得不嘮叨一句,這個網站真是爲了爬蟲

原创 【詳解】多元的智能推薦系統

寫在前文: 最近在涉獵推薦系統,可謂是內容繁多,我會偏向機器學習&深度學習方向探究推薦系統,尤其是協同過濾算法~一起學習吧 協同過濾簡介: ​ 協同過濾(Collaborative Filtering)作爲推薦算法中最經典的

原创 【實戰】基於OpenCv的SVM實現車牌檢測與識別(二)

這期繼續分享SVM實踐項目:車牌檢測與識別,同時也介紹一些乾貨 回顧一下,上期介紹了OpenCv的SVM模型訓練,這期繼續介紹一下識別過程。 這幅流程圖還是很經典,直觀的。 我們先分享一下上期說的: OpenCv的中文顯示方法

原创 基於OpenCv的SVM實現車牌檢測與識別(一)

都說深度學習的出現極力地打壓着傳統機器學習算法的地位,作爲一個二刷機器學習經典算法的小夥伴告訴你:還真多半是這樣,咳,畢竟還是差距較大,深度學習處理真實世界多維度的問題更權威!不過,有的事情還是機器學習能做的,經典永不過時,下面

原创 【迴歸預測】SVM基礎實戰篇之經典預測(三)

​ 【玩點有趣的】這幾篇SVM介紹是從0到1慢慢學會支持向量機,將是滿滿的乾貨,都是我親自寫的,可以隨我一起從頭瞭解SVM,並在短期內能使用SVM做到想要的分類或者預測~我也將附上自己基礎訓練的完整代碼,可以直接跑,建議同我一樣

原创 【實戰】支持向量機SVM基礎實戰篇(二)

【實戰】支持向量機SVM基礎實戰篇(二) 這幾篇SVM介紹是從0到1慢慢學會支持向量機,將是滿滿的乾貨,都是我親自寫的,沒有搬運,可以隨我一起從頭瞭解SVM,並在短期內能使用SVM做到想要的分類或者預測~我也將附上自己基礎訓練的完

原创 【爬樹合集】難啃的骨頭——紅黑樹

【爬樹合集】難啃的骨頭——紅黑樹 寫在前面 紅黑樹應用: 1.紅黑樹在Linux非實時任務調度中的應用 2.紅黑樹在Linux虛擬內存中的應用 3.紅黑樹在檢測樹的平衡性上的應用 4.epoll在內核中的實現,用紅黑樹管理事件塊

原创 [怕難?]支持向量機SVM基礎實戰篇(一)

[怕難?]支持向量機SVM基礎實戰篇(一) ​ 這幾篇SVM介紹是從0到1慢慢學會支持向量機,將是滿滿的乾貨,都是我親自寫的,沒有搬運,可以隨我一起從頭瞭解SVM,並在短期內能使用SVM做到想要的分類或者預測~我也將附上自己基礎

原创 【深度】YOlOv4導讀與論文翻譯

【深度】YOlOv4導讀與論文翻譯 剛剛發佈YOlOv4! 首先簡介一下YOLO ​ YOLO可以說是計算機視覺領域最知名的目標檢測算法之一,也因爲開源被業界廣泛採用。 Redmon單是憑藉這個算法,就曾獲得過2016年CVPR

原创 仁兄,可曾聽聞OpenVINO

初識 OpenVINO 一、 功能預覽 1: YOLO與Darknet網絡通過OpenVINO 加速工具包實現影像分類 2: A. 影像分類:一張影像原則上只能被分到一個類別,所以影像中最好只有一個主要物件。若影像中出現多個

原创 仁兄,可曾聽聞支持向量機?

仁兄,可曾聽聞支持向量機? 這是一篇機器學習算法——支持向量機(SVM)的原理篇,可能比較枯燥,但這正是大家在學習算法中必不可少的一步:忍受枯燥! 感興趣的同學,可以關注一下,這期先介紹原理,再慢慢的一步一步實踐,到大家親手用會S

原创 視覺識別入門之人臉識別——基於FACENET的高精度人臉識別

視覺識別入門之人臉識別———— 基於FACENET的高精度人臉識別 一:項目展示: - 這是實時視頻讀取的展示,是可以讀單張圖片,或者本地視頻流,抑或是實時人臉檢測與分類的,至於我爲什麼不展示我的自拍,主要原因是因爲太醜了hhh