https://www.jianshu.com/p/1f6195352b26
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：基于特征检测（SURF，SIFT方法）与特征匹配（Feature Matching）（FLANN方法）来寻找目标 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
OpenCVSSDpython目标探测对象检测
上一篇
2023年4月6日
目标检测—-ImageAI使用
下一篇
2023年4月6日
相关文章
-
使用tf.keras.layers.Layer自定义神经网络的层
tensorflow中的类tf.keras.layers.Layer可用于创建神经网络中的层，使用说明如下。 使用tf.keras.layers.Layer创建自定义的层 import tensorflow as tf class MyLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_outputs):…
-
循环神经网络+注意力机制概述
总结了最近学的循环神经网络和注意力机制，最近很火的东西。基础知识部分很大程度上参考了邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》这本书。参考文献：邱锡鹏 《神经网络与深度学习》周志华 《机器学习》QQ：3408649893
-
生成对抗网络GAN入门讲解
转载：https://wiki.pathmind.com/generative-adversarial-network-gan 转载：https://wiki.pathmind.com/ 转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33752313 通俗理解…
-
周末轻松话卷积(上)
最近总是和卷积打交道,工作需要，每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会，我于是心想一定要把卷积完全搞明白。正好同办公室的同学也问我什么是卷积,师姐昨天也告诉我说:“我也早就想把这个问题搞明白了！”经过一段时间的思考之后，有一些很有趣的体会和大家分享。 听说卷积这种运算式物理学家发明的，在实际中用得不亦乐乎，而数学家却一直没有…
-
【GPT开发】人人都能用ChatGPT4.0做Avatar虚拟人直播
0 前言 最近朋友圈以及身边很多朋友都在研究GPT开发，做了各种各样的小工具小Demo，AI工具用起来是真的香！在他们的影响下，我也继续捣鼓GPT Demo，希望更多的开发者加入一起多多交流。上一篇结合即时通 IM SDK捣鼓了一个Demo ChatGPT群聊机器人Demo ，也收到了一些还不错的反馈，有伙伴用于客服场景解放了一部分人工重复工作提升了效率。趁…
-
【tensorflow】tf.keras + 神经网络类class 6 步搭建神经网络
tf.keras + Sequential() 可以搭建出上层输入就是下层输出的顺序网络结构，但是无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构。 这时候可以选择用类 class 搭建神经网络结构，即使用 class 类封装一个网络结构： … class MyModel(Model): def __init__(self): super(MyMod…
-
目标检测论文解读3——Fast R-CNN
背景 deep ConvNet兴起，VGG16应用在图像分类任务上表现良好，本文用VGG16来解决检测任务。SPP NET存在CNN层不能fine tuning的缺点，且之前的方法训练都是分为多个阶段，特征提取+SVM分类+边框回归，这些问题在Fast R-CNN上都得到了解决。 方法 网络模型采用VGG16结构,跟SPP NET相比有如下改进。 …
-
RNN循环神经网络学习——概述
循环神经网络（Recurrent Neural NetWork,RNN）是一种将节点定向连接成环的人工神经网络，其内部状态可以展示动态时序行为。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上来看，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。也就是说，循环…
