我们在opencv中进行图片的尺寸缩放的方法一般为;1,resize函数最为直接2,pyrDown和pyrUp函数，即为图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上向下采样操作图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而
损失函数✔️ SSD的损失函数包括两部分的加权：位置损失函数 L_loc置信度损失函数 L_conf整个损失函数为： 其中：N 是先验框的正样本数量；c 为类别置信度预测值;l 为先验框的所对应边界框的位置预测值;g 为ground truth的位置参数。1.对于位置损失函数针对所以的正样本，采用 Smooth L1 Loss ,位置信息都是 encode 之后的信息。2. 对于置信度损失函数：首
Ceph SSD 部署指南
引言：
在当今云计算和大数据时代，存储系统的性能、可靠性和可扩展性成为了很多企业关注的焦点。Ceph作为一个开源的分布式对象存储系统，具备强大的分布式架构和高度可扩展的特性，越来越受到企业的青睐。本文将围绕Ceph SSD部署展开，介绍其定义、优势、部署准备和实施流程。
一、Ceph SSD 部署的定义
Ceph SSD 部署是指在Ceph存储集群中使用SSD（So
随着高解析音乐与影片文件格式的兴起，加上固态硬盘制成技术的崛起，现今固态硬盘不仅是储存容量、传输速度等规格，都能够满足不少使用者的需求，加上体积相较于先前的 HDD 来说更是轻量许多，这也让不少计算机品牌开始推出能满足行动携带性需求的固态硬盘产品。三星在本月初就发表一款迷你移动固态硬盘 Portable SSD T7 Touch，除了体积仅有名片般大小外，储存容量最高能有 2TB 选择，最特别的是
# 使用 OpenCV SSD 和 PyTorch 进行人脸检测
人脸检测是计算机视觉中非常重要的任务之一，它可以帮助我们识别图像或视频中的人脸，并在各种应用中发挥作用，例如安防监控、人脸识别等。在本文中，我们将介绍如何使用 OpenCV 的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）和 PyTorch 来进行人脸检测。
## SSD 简介
SSD 是一种快速的目标
1. 什么是目标检测？目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。在本文中，我们将使用 OpenCV（一种流行的计算机视觉库）构建一个对象检测和跟踪系统。OpenCV 具有许多功能，深度学习也不例外。从 OpenCV 3.4 版开始
目录一、目的：1、显示出Kinect2的深度图，一、参考1、【翻译】Kinect v2程序设计(C++) Depth编①总结：good：作者翻译了一个系列的Kinect2的文章，目前测试Color和Depth篇，都能实现，下面是参考后直接实现的代码2、Kinect2+opencv之Color篇：显示Kinect2的画面①总结：good：这是我总结的Color，有直接实现的代码一、步骤1、创建MFC
-----2022.10.10 更新yolov5-seg的实例分割模型部署：-----2022.07.25 更新了下yolov7的部署，有需要的自取-----2021.11.01更新说明由于yolov5在6.0版本增加了对opencv的支持，所以模型部署1-3适用于4.0和5.0版本的修改，6.0版本的可以看这里：建议直接走6.0的版本，省事opencv 读取YOLOV5导出模型失败的原因及其修改
又看了一遍代码之后，SSD的思路真的是简单粗暴呀。（新增DSSD模型结构，见本文最后）１、数据增强方式：转换为浮点数 -> boxes要乘以原图的w和h -> 随机distort像素值 -> 随机扩充图像，扩充的部分使用均值代替-> 随机裁剪(设置gt_box与crop_rect之间的最小IoU，只保留gt_box中心落在crop_rect之间的，最后再取最大
# Python Opencv部署ONNX的流程
## 简介
在实际的机器学习项目中，我们通常会使用PyTorch进行模型训练，并将训练好的模型保存为ONNX格式。然后，我们可以使用Python的Opencv库将ONNX模型部署到应用程序中。本文将详细介绍如何使用Opencv部署ONNX模型。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 加载ONN
原创
2023-08-10 06:54:52
430阅读
OpenCV2 和 OpenCV3的区别： 内容上，opencv2自带众多著名特征检测算子（如SIFT，SURF，ORB算子等），而opencv3则将这些移除，转移到一个第三方库opencv_contrib当中，另外部分宏定义上是有区别的，其他函数方面是没有区别的。在搭建过程方面，opencv2需要一一填写众多的链接，而opencv3则只需要添加一个opencv_world310（原理这里有提）。
参考：ssd.pytorch源码安装可视化pip install visdompip安装的时候用镜像源不可以安装，很奇怪。我把镜像源去掉了安装成功。 然后输入命令python -m visdom.server开启服务端程序。在web上输入地址10.1.130.211：8097，即可在web看到可视化过程。源码运行下载数据集数据集存放位置~/data/ VOC数据集下载下来解压就已经是VOC格式，可
在深度学习领域，目标检测是一个非常重要的任务。PyTorch作为一种热门的深度学习框架，提供了强大的工具，可以方便地进行各种计算机视觉任务。其中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，支持多种图像处理和计算机视觉任务。本文将介绍如何在PyTorch中使用OpenCV的单发多框检测（Single Shot MultiBox
行人检测--OpenCV与TensorFlow SSD对比
原创
2022-11-09 10:07:56
497阅读
SSD(Single Shot MultiBox Detector) 算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想，在一阶段网络的基础上使用了固定框进行区域生成，并利用了多层的特征信息，在速度与检测精度上都有了一定的提升。1. SSD算法流程 SSD算法流程如上图，输入图像首先经过VGG的基础网络，在此之上又增加了几个卷积层，然后利用3×3的卷积核在6个大小与深浅不同的特征层上进行预
0. 引言0.1 代码来源代码来源：https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/SSD0.2 代码改动NVIDIA复现的代码中有很多前沿的新技术（tricks），比如NVIDIA DALI模块，该模块可以加速数据的读取和预处理。注意，虽然NVIDIA复现了该代码，但相关人员对代码进行了修改
目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
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2023-06-19 16:20:26
287阅读
SSD是一个利用多尺度特性的目标检测网络，特征提取部分使用VGG backbone，后面作者又添加了多尺度feature maps，并从这些feature maps上的固定位置处划分bounding box，对这些box进行分类和边框尺寸回归达到目标检测目的。总体架构：VGG16特征提取，注意 这里对最后的全连接层进行了修改多尺度特征层拓展边框分类和回归预备知识：VGG16的创建方式参考Pytor
SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
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2023-08-17 09:53:48
117阅读
文章目录前言一、环境1、硬件2、软件二、YOLO模型三、新建Qt项目1、pro文件2、main.cpp四、效果五、后记 前言 上一篇介绍过使用onnxruntime实现模型推理部署，但在我的机器上视频效果仍不理想，本篇介绍使用openvino完成模型推理部署。 openvino是Intel开发的深度学习模型推理加速引擎，支持python和C++，使用起来比较方便。一、环境1、硬件Intel
