基于 python imageai 对象检测 目标检测 识别 视频 2023年4月6日 上午1:23 • 目标检测 1、视频连接如下: http://www.iqiyi.com/w_19s6vownit.html 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:基于 python imageai 对象检测 目标检测 识别 视频 - Python技术站 人工智能目标检测 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 吴恩达《深度学习》第四门课(3)目标检测(Object detection) 上一篇 2023年4月6日 上午1:23 paper 80 :目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 下一篇 2023年4月6日 上午1:23 相关文章 tensorflow Windows10 +TensorFlow+Faster Rcnn环境配置 参考:https://blog.csdn.net/tuoyakan9097/article/details/81776019,写的很不错,可以参考 关于配环境,每个人都可能会遇到各种各样的问题,不同电脑,系统,版本,等等。即使上边这位大神写的如此详细,我也遇到了他这没有说到的问题。这些问题都是我自己遇到,通过百度和自己摸索出来的解决办法,不一定适用所有人,仅… 2023年4月5日 000 【caffe Layer】代码中文注释 src/caffe/proto/caffe.proto 中LayerParameter部分 1 // NOTE 2 // Update the next available ID when you add a new LayerParameter field. 3 // 如果增加一个新的LayerParameter域,需要更新下一个可用的ID 4 // La… Caffe 2023年4月8日 000 Caffe Ubuntu16.04 Caffe CPU版本 安装步骤记录 在Ubuntu16.04下安装caffe cpu版本。 该记录主要参考:http://blog.csdn.net/yhaolpz https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762 本记录为在上述参考基础上,修改的CPU版本caffe安装步骤。 第1步 安装 caffe 首先在你要安装的路径下 clo… 2023年4月8日 000 卷积神经网络中卷积层和池化层 卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量,需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用,有时多了,有时少了,有时选择的特… 卷积神经网络 2023年4月8日 000 Caffe Windows下利用MKL加速caffe,与openblas比较 一、介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系。 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eig… 2023年4月8日 000 目标检测之人头检测(HaarLike Adaboost)—高密度环境下行人检测和统计 实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测、分割方法难以奏效。另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的… 目标检测 2023年4月7日 000 如何理解二维卷积 我们知道一维卷积是f[z]=sum A[x]*B[y] z=x+y 那么二维卷积不就是f[n,m]=sum A[q,w]*B[e,r] 其中n=q+e,m=w+r 那么最终结果会是? 好像有点不对。。明天再想 对于数字图像处理中的矩阵卷积。。一般情况下我们不care原图像大小之外的像素 卷积神经网络 2023年4月8日 000 循环神经网络 DatawhaleChina – Task8:循环和递归神经网络 任务 RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题(梯度问题、长期依赖问题)、BPTT算法。双向RNN递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。针对梯度消失(LSTM等其他门控RNN)、梯度爆炸(梯度截断)的解决方案。Memory Network(自选)Text-RNN的原理。利用Text-RNN模型来… 2023年4月8日 000