因为Android Demo里的模型是已经训练好的，模型保存的label都是固定的，所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。
本文主要介绍如何使用Caffe进行FCN目标检测，包括数据集准备、模型选择、训练过程、测试和结果分析。作者使用VGG16网络进行预训练，并通过FCN网络进行目标检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测出图像中的目标物体，准确率达到了66.4%。
CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了，之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points（CenterNet）中讲解了CenterNet的原理，可以回顾一下。
其实写这篇文章的初衷，是因为OI训练大多时候都是在学校机房里进行的，因为还原卡的缘故，很多编(diàn)程(jìng)软件在重启之后都不能保存配置，每次开机都要重新设置代码高亮风格，编辑器等一大堆个性化配置，在每天如此麻烦的折磨下，产生了写一篇文章来专门介绍解决这些问题的办法。 为了保证步骤尽可能简洁，使用的软件都是能不安装就不安装，尽量避免重复设置，保证最佳使用体验。
深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、固定尺寸的图片的中心。
本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。 Faster RCNN 是 object detection 中的經典方法, 而 object detection 主要是由 classification 与 localization 所組成，可以參考 cs231n
PASCAL VOC数据集是目标检测领域比较知名的数据集，该数据集分为VOC2007和VOC2012两个子集，其官方下载地址如下：
注：上编的路径尽量使用绝对路径，不要使用相对路径和～符号 可能报错 生成frozen_inference_graph.pb文件 及其他文件
从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是： 「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。 由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的， 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。
今天在逛一个上古论坛（Delphi盒子）的时候看了下下面的友链，发现一个星五博客 ，点进去看了一下，第一篇文章是基于pascal的网站开发。点击去溜达了一圈发现是一个国内的公司做的。
VOC2007 train_val_test & VOC2012 train_val 百度云下载链接，提取码: jz27
水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要。在之前的两篇文章《AI技术在图像水印处理中的应用》和《生成对抗网络玩转图像水印》中，已经介绍了当前利用深度神经网络来实现水印的检测和去除的一些研究。
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置，然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法，并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外，还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细，不仅提供了完整的代码和注释，还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习，可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法，并能够根据需要进行代码调整和优化。
$ wget http://mit.edu/vondrick/vatic/vatic-install.sh
一瞥(You Only Look Once, YOLO)，是检测Pascal VOC（http://host.robots.ox.ac.uk:8080/pascal/VOC/） 2012数据集内对象/目标的系统，能够检测出20种Pascal对象： 人person 鸟bird、猫cat、牛cow、狗dog、马horse、羊sheep 飞机aeroplane、自行车bicycle、船boat、巴士bus、汽车car、摩托车motorbike、火车train 瓶子bottle、椅子chair、餐桌dining t
CheatEngine 简称 CE , 这是一款 内存 修改 编辑工具 , 借助该工具 , 可以修改运行在 Windows / Mac 系统上的 游戏 或 软件 的内存数据 ;
由于实验结果不太好，现在已经开始往最底层的sass修改上努力了，鉴于nvidia官方出于大概是商业目的，关于sass的内容少之又少，因此只能零星地从各种paper或者之类的东西里寻找。前两天发现了一个文档，是关于Volta架构的，里面讲了一些关于sass的内容，大致和 maxas 的介绍差不多但是更好懂，特此翻译了相关部分，也就是第二章的内容。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。不过，这并不意味着机
当运行 demo.py 有如上输出时, 说明我们已经可以通过之前别人训练好的模型进行测试, 下面我们将自己动手训练一个模型。该模型数据采用 voc2007 数据。训练时采用 ZF 模型。
【翻译】WPF 中附加行为的介绍 Introduction to Attached Behaviors in WPF
标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式，其中在python3下也能实现标签云的效果，贴图如下：
豪横：下面为你附上channel_v3.json源码，别跑，快来研究研究。。。。。。
今天是中国传统节日——端午节！在此，祝大家节日快乐！ 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近总是有很多入门的朋友问我们，进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？ 对于这些问题其实我们也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的
官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
换个角度来问，其实是：C语言在运行之前，得编译才行，那C语言的编译器从哪里来？ 用什么语言来写的？如果是用C语言本身来写的，到底是先有蛋还是先有鸡？
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识，今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程，希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助，请继续欣赏下去。把Deeplabv2的 run_pascal.sh与run_densecrf.sh成功运行，现将调试过程整理如下： 首先，安装Caffe、Ubuntu 16.04+cuda8.0等环境应该不需要再次详细说了吧，如果有不清楚的小伙伴，进点击下面的链接，也是计算机视觉平台之前推送的，可以简单方便的进行安装。 链接：Caff
数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28×28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。 数据集大小：~12MB 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html
# 语义分割数据集准备 Dataset 数据集下载 PASCAL VOC 2012 dataset augmented PASCAL VOC dataset # augmented PASCAL VOC cd $DATASETS wget http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/semantic_contours/benchmark.tgz # 1.3 GB tar -zxvf benchmark.tgz
标准化数据集在多媒体研究中至关重要。今天，我们要给大家推荐一个汇总了姿态检测数据集和渲染方法的 Github 项目。
图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。
pascal voc或yolo格式的数据可以使用labelimg进行标注：下载地址：
labelImg github：https://github.com/tzutalin/labelImg exe下载：https://tzutalin.github.io/labelImg/
选自Github 作者：王小龙等 机器之心编译 参与：李泽南 最近，卡耐基梅隆大学（CMU）的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。 论文链接：http://www.cs.cmu.edu/~xiaolonw/p
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。
NOI Linux 是 NOI 竞赛委员会基于 Ubuntu 操作系统开发的一款 Linux 桌面发行版，是一套免费的、专门为信息学奥林匹克竞赛选手设计的操作系统，是 NOI 系列赛事指定操作系统，适用于常见笔记本电脑和桌面电脑。
本文主要介绍了如何通过修改SSD训练自己的数据集，从而使得SSD可以检测任意形状的人脸。主要包括以下步骤：1）使用OpenCV和dlib库提取人脸关键点，并通过标注软件将人脸图像转换为XML文件；2）使用MMDetection框架，通过修改自定义数据集的方式，将人脸图像和标注信息转换为SSD所需的格式；3）使用Caffe进行模型训练，并添加数据增强模块，提高模型泛化能力；4）在测试集上测试模型，并进行性能评估。
顾名思义，这是将图像分割为多个部分的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。
图形化任务旨在使用图形拖拽的方式来设计并训练模型, 并可进行快速部署. 同时还可以生成对应的源码. 最终达成"先实现, 再学习"的目的. 有效提高开发者的效率.
语义分割 (Semantic segmentation) 是指将图像中的每个像素链接到类标签的过程。这些标签可能包括人、车、花、家具等。
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
项目地址：https://github.com/zhanghang1989/gluoncv-torch
本文介绍了FCN的源起、实现细节和代码示例，通过具体案例阐述了FCN在图像语义分割任务中的有效性和适用性。
本文总结了2020图像分割的相关内容，包括架构，损失函数，数据集，框架的整理，内容非常详细完整，适合入门者阅读上手。
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
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2016-03-0923:23:39 发表评论 947℃热度 Notepad++ 它是 Windows操作系统下的一套文本编辑器(软件版权许可证: GPL)，有完整的中文化接口及支持多国语言编写的功能(UTF8技术)。 Notepad++功能比 Windows 中的 Notepad(记事本)强大，除了可以用来制作一般的纯文字说明文件，也十分适合编写计算机程序代码。Notepad++ 不仅有语法高亮度显示，也有语法折迭功能，并且支持宏以及扩充基本功能的外挂模组。 Notepad++是免费软件，可以免费使用，
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
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