尽管该回购已经包含了如何仅使用YOLOv3来运行视频，但是python detect.py --source file.mp4还是想通过删除一些不必要的行来分解并简化代码，并添加如何在Google Colab...对象Darknet是在PyTorch上初始化YOLOv3架构的，并且需要使用预先训练的权重来加载权重（目前不希望训练模型） 预测视频中的目标检测 接下来，将读取视频文件，并使用对象边界框重写视频。...在将图像放入模型之前，使用函数，img.unsqeeze(0)因为必须将图像重新格式化为4维(N,C,H,W)，其中N是图像数，在这种情况下为1。 在对图像进行预处理之后，将其放入模型中以获得预测框。...OpenCV视频编写器的输出是Mp4视频，其大小是原始视频的3倍，并且无法以相同的方式显示在Google Colab上，解决方案之一是进行压缩（源） 使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg...advanced_outputs.ipynb#scrollTo=SucxddsPhOmj 在Google Colab上显示视频 https://stackoverflow.com/questions/57377185
tensorboardX YOLOv3安装与使用 自定义训练YOLOv3 OpenCV与YOLOv3的结合 其他YOLOv3_C++使用方法 别人的开源代码 使用免费的DL环境 Google Cloud...可以免费获得300美元的额度 教程：GCP Quickstart · ultralytics/yolov5 Wiki · GitHub Google Colab Notebook 免费使用，提供...在xxx.data文件中，设置好各个文件的路径信息 classes = 1 train = /home/sxf/Desktop/yolov3/darknet/datasets/train.txt valid...相关的库函数，可以非常方便的调用训练好的YOLO3模型使用。...:dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); } //打开视频文件或者图形文件或者相机数据流
目标检测是计算机视觉意义最深远的层面之一，因为它要求你在图片或者视频中定位、识别、跟踪感兴趣的物体。...ImageAI提供了使用和不使用迁移学习的选项。在这里我强烈建议你使用迁移学习，除非在你数据集里有成千上万个样本。 下载预训练的YOLOv3模型 !...为了确保选出对于你自定义检测最佳的模型，ImageAI允许你评估存储在hololens/models文件夹中已训练模型的mAP值（平均精度，点击这里了解更多）。...步骤五 —— 在一张图片内检测自定义的物体 现在我们已经训练好了我们的自定义模型来检测Hololens headset，我们将使用已存储的最好的模型还有生成的detection_config.json文件来检测一张图片的物体...同时也允许你使用你自定义的检测模型在视频里进行物体检测并进行视频分析。
了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的，与旧版本YOLOv3相比，它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快，最准确的物体检测系统之一。...逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤，并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU！本教程涵盖了所有内容！...GOOGLE COLAB笔记本： https://colab.research.google.com/drive/12QusaaRj_lUwCGDvQNfICpa7kA7_a2dE 在此视频中，介绍了：...1.将Google Colab设置为具有免费GPU的云VM。...2.使用安装的YOLOv4权重构建Darknet的命令。 3.在云端运行YOLOv4预训练的可可模型检测。 4.对云中的视频执行YOLOv4检测。
你能想象，这些生动展现百年前国民生活的彩色影像，是使用人工智能技术修复的吗？ 近日，这段使用人工智能修复老北京影像的视频在 B 站和微博上火了，引起了极大的关注。...视频中，阿婆主使用人工智能技术，对民国初年的一段影像进行了上色、修复帧率和扩大分辨率的改动，从而彻底改变了这段 100 年前老旧影片，让我们能够更为细致地观看 100 年前人们的生活。...在此展示中，Denis 通过 Gigapixel AI 软件将分辨率提升至 4K，该产品由 Topaz Labs 开发，目前已进入到成熟的商业阶段。...项目地址：https://github.com/jantic/DeOldify Colab：https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify...类似地，通过机器学习方法从训练样本集中提取视频中的高频信息模型，从而对填充所需信息进行合理预测，达到提升视频图像分辨率的目的，这样相似的思路层出不穷。
由于停机在云系统中很少见，这意味着您不必花费时间和金钱来修复与停机相关的潜在问题。 当服务器上有多个非常快速的图形处理单元(gpu)时，AI应用程序通常具有高性能。...例如，在大多数使用标准Colab的用户接收较慢的K80 GPU时，您可能会收到一个T4或P100 GPU。你可以看到什么GPU你被分配在任何时候执行以下单元。...12小时后，运行时将停止运行，所有数据将丢失，您需要重新登录，但是12小时运行时对于执行大型应用程序(例如，训练神经网络)来说已经足够好了。...1 登陆 如果你有Google的账户，可以直接登陆 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#recent=true 会显示一个这样的窗口...右上角会显示一个状态， 等变成“已链接”后，立刻重新运行程序： 居然给我分配一个NVIDIA T4 GPU！ 好了，今天实践到这里。下次我们实际训练个模型，敬请关注吧！
在这种情况下，我们将使用一个深度学习算法，用于检测和计数苹果，以及识别图像和视频中受损的苹果。 在本教程中，我们收集并准备了713张包含苹果的图片，包括健康苹果和受损苹果。...第二步-训练你的人工智能模型 ? 为了生成我们的人工智能模型，我们将使用ImageAI训练一个YOLOv3模型。...ImageAI是一个python库，允许您使用和训练AI模型，只需要几行代码来检测图像和视频中的对象。 因为训练过程是计算密集型的，所以可以使用谷歌Colab执行此训练。参见下面的链接。...https://colab.research.google.com 要进行训练，请遵循以下说明: 使用下面的代码通过PIP安装Tensorflow GPU版本 pip3 install tensorflow-gpu...现在让我们把代码分解为以下几部分: 在第1行中，我们从ImageAI导入了“DetectionModelTrainer”类 在第2和第3行中，我们创建了类的一个实例，并将模型类型设置为YOLOv3 在第
有消息显示，Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory（Colab）服务上的深度伪造（Deepfake）项目，这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。...经过一定训练，人们将Deepfake技术用于在视频片段中交换面孔，并添加真实的面部表情，几乎能够以假乱真。然而，这项技术时常被用于传播假新闻，制作复仇色情片，抑或用于娱乐目的。...在实际运用中缺乏伦理限制一直是这项技术存在争议的根源。...正如DFL软件开发者“chervonij”在Discord社区平台上所指出的那样，那些现在仍尝试在 Colab平台上训练deepfake的用户会收到这样一条错误报告： “您可能正在执行不被允许的代码，这可能会限制你未来使用...然而却事与愿违，有报道显示，一些用户正在利用平台的免费资源大规模创建Deepfake模型，这在很长一段时间内都占用了Colab的大量可用资源。
另一个是由Peter Baylies等提供的WikiART StyleGAN2条件模型，由Doron Adler包装在NoteBook中： 该模型在WikiART图像上进行了训练。...同时它已实现到MyHeritage.org中。 该方法功能强大。它可以识别图案和对象，并在上面应用经过训练的视觉数据库的颜色。 例如，这些1950年代的花朵： 它也适用于视频。.../DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb 视频的DeOldify（支持各种视频平台） https://colab.research.google.com...尝试的事情： 在Colab Notebook中，将找到组件autozoom.py。...Max Woolf的NoteBook允许： 通过GPT-2生成各种文本 训练自己的文字（最大355m模型） 用三种语言来做： 英文（关于“爱丽丝梦游仙境”） 德语（在歌德的《浮士德》中） 俄语（关于普希金的早期诗歌
当检查对象（细胞和血小板）在图像中的分布方式时，看到红血球遍布各处，血小板有些散布在边缘，白血球聚集在图像中间。...将利用Google Colab免费提供GPU计算（长达12小时）。 Colab笔记本在这里。基于GitHub的仓库在这里。...模型推论 在训练模型时，其拟合度存储在名为的目录中./fine_tuned_model。...一旦在本地解压缩该文件，将看到测试目录原始图像： 现在在Colab笔记本中，展开左侧面板以显示测试文件夹： 右键单击“测试”文件夹，然后选择“上传”。现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像！...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！
先决条件 Google Colab账号 建议具备Python编程基础知识和地理空间数据概念 录像回放 研讨会录像已上传至YouTube：点击观看 SAM2模型与SAM模型的对比 Meta Segment...这一特性使其在处理多样化或不断变化的视觉内容时表现出色。 3. SAM 2 与 SAM 的对比 性能提升 准确性：SAM 2 在图像分割任务中的准确度显著高于 SAM，速度提升了 6 倍。...文件 在交互式地图上显示分割结果 从时间序列遥感图像中分割对象 SAM与SAMGeo介绍 Meta AI于2023年4月推出的"分割一切模型"（SAM）是计算机视觉领域的重大突破，尤其在图像分割方向表现卓越...2024年8月，Meta AI在SAM基础上发布了升级版SAM 2。新版本实现了图像与视频的实时可提示对象分割，通过统一模型达到顶尖性能，支持快速精准提取任意视觉场景中的对象。...Google Colab 如果使用 Google Colab，请确保为
更为精细的DW openposeOpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点（共 135 个关键点）的实时多人系统。...全身（身体、脚部、面部和手部）2D 姿势估计测试 OpenPose：（左）悉尼视频中的 Crazy Uptown Funk 快闪族。...替代使用方法：内置功能的命令行演示。用于自定义功能的 C++ API 和 Python API。例如，添加自定义输入、预处理、后处理和输出步骤。有关更多详细信息，请查看已发布的主要功能和发行说明文档。...模型对比DWPose for CN对比 openPose安装目前还没有直接在Contronet中直接使用的案例，虽然他是基于CN的体验网址DWPose cloab体验地址https://colab.research.google.com.../github/camenduru/DWPose-colab/blob/main/DWPose_colab.ipynbhttps://colab.research.google.com/github/camenduru
因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。...当稀疏地应用于视频帧时，该方法显著地改善了目标检测器的检测结果，同时提高了速度。...该模型（使用 R-FCN ResNet101 主干）在 imageenet VID 上在线设置中实现了83.5 MAP。 ?...该模型（使用 R-FCN ResNet101 主干）在 ImageNet VID 上在线模式得到73 MAP，29 FPS。 ?...视频内部增强的提议主要包含每个视频中的目标语义，而忽略视频之间的目标变化。为了建立这种变化的模型，根据内部视频增强的特征，从视频三元组中选择难的提议三元组。
例如，将人 A 的面部压缩图像输入到对人 B 进行训练的解码器中。 解码器然后用人脸 A 的表情和方向重建人 B 的脸。对于令人信服的视频，这必须在每一帧上完成。...在本文中，我将重点介绍First order motion算法 First order motion算法取决于将从源图像中提取的外观与从待合成视频中提取的运动模式相结合。...该算法做了两个过程： 第一个过程：运动提取 通过面部关键点检测器从原始视频和目标照片中提取运动和面部表情。 匹配视频和照片之间的面部关键点。 对于视频中的每一帧，变换目标每张目标照片。...在另一个模型（Dense Motion）中传递这些帧以提取源照片的运动和照明。 换句话说，Dense Motion模型生成光流和遮挡图。...，这里有个colab连接可以直接查看： https://colab.research.google.com/github/AliaksandrSiarohin/first-order-model/blob
本文转载自：机器之心 你是否曾在看视频时呼唤过计数君？...Notebook：https://colab.research.google.com/github/google-research/google-research/blob/master/repnet...这个过程能让视频帧流中的自相似性显现出来，从而可帮助实现时间段估计，如下所示： ? TSM 处理地球日夜循环图像的方式演示。...尽管对于特定的任务而言，标注者可以跳过某些帧（举个例子，在分类跳跃运动这样的视频时），但他们仍然需要看完整个视频才能统计出跳跃运动的执行次数。...不依赖类别的计数模型具有许多有用的应用场景。以单个模型使用的 RepNet 可以统计许多不同领域的视频中的重复次数： ?
那么是不是要直接看第一个视频？并不是。 正是基于对Fastai的双重体验，我今天在巴西利亚发布了课程指南，为新参与者以及所有那些希望通过使用Fastai开始他们的AI之旅的人提供参考。...Notebook中很常用，但你可以在课程中学习它们（它们不是先决条件）。...注意：如果你没有本地NVIDIA GPU，并且不想在线使用，则可以在计算机上安装Fastai并仅使用你的CPU，但是，获取ML/ DL模型的训练结果可能需要一段时间。 为何选择GPU？...在训练ML或DL算法时需要它来减少训练时间。如果没有GPU，将无法使用数百万个数据训练ML或DL算法。...有两种可能性 ：如果你的电脑有一个NVIDIA显卡，你可以配置你的本地GPU；也可以在线租用Google Cloud，Google Colab，PaperSpace，AWS或其他。
COCO 模型产生 18 个点，MPII 模型产生 15 个点，我们将在这项工作中使用 MPII。 设置模型 首先，我们需要下载模型并将其保存到项目文件夹中。...使用Vikas Gupta的本教程中的代码，我们可以获得关键点并将其绘制在框架上。...我们可以将模型存储在我们的保管箱帐户中，并创建一个可下载的链接。...它生成姿势估计的结果和带有人体姿势的视频，然后我们就可以使用 Streamlit 的视频功能将其展示在页面上。...Google Colab 另一个选项是 Google Colab，它提供 GPU 服务，因此推理时间要快得多。
一方面，利用时间（temporal）生成网络，预估视频序列中每个帧的SMPL人体模型参数。...具体来说，给定一个单人视频作为输入，使用预先训练的CNN提取每个帧的特征。 训练双向门控循环单元组成的时间编码器，输出包含过去和将来帧中信息的潜在变量。...VIBE模型能够恢复正确的全局旋转，这是前人提出的方法中存在的一个比较严重的问题，这也是在表1中MPJPE和PVE指标比较好的原因。 ?...v=wPZP8Bwxplo --output_folder output/ --display 当然，如果你没有上述实验所需要的设备、环境，可以采用Google Colab。...同样，研究人员也为你准备好了Colab的“快速通道”，来运行demo，可戳下方链接： https://colab.research.google.com/drive/1dFfwxZ52MN86FA6uFNypMEdFShd2euQA
视频约长1小时，建议WIFI条件下观看 什么是神经元； 不同类型的激活函数以及为何要使用Relu； 如何通过dropout提高模型的精确度； 如何评估模型以及如何调参。...Colaboratory (Colab)： https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#scrollTo=9wi5kfGdhK0R...COLAB笔记本 Colab提供了一个基于Jupyter的交互式Python笔记本，它具有两大优势： 可以使用它来生成HTML / CSS的可视化 免费的GPU计算时间 Colab是一个用来共享研究、分享学习新工具心得的平台...它对以下几方面的内容有较大的作用： 设计模型的结构 调试 可视化性能 生成结果图 一些技巧 结合使用Tensorboard和Colab： https://stackoverflow.com/questions.../47818822/can-i-use-tensorboard-with-google-colab 如果你发现了Tensorboard和Colab的价值所在，那么你就值得花费一定的时间学习如何讲它们结合使用
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