备份 Android 系统上的应用数据、文本信息等等是非常乏味的，有时还很昂贵。电子市场的许多应用都承诺可以备份数据，但效果不佳或者需要付昂贵费用。你是否知道有一种更好的方法可以来做这件事，并且在你的电脑上就可以完成？Android 自带一套开发工具。有许多种开发工具，但人们最为感兴趣的项目是 ADB（或者叫做 Android 调试桥Android Debug Bridge）。它允许用户
这篇论文中了CVPR 2019。作者的想法非常具有创新性，center net不仅仅可以用于目标检测，它具有很强的鲁棒性，可以迁移到姿态识别、3D检测等其他视觉任务中。相信读到这里的读者已经对之前的目标检测算法有了一定的了解，所以本文不再对比之前的做法，直接解释center net的做法，最后进行总结 BackBonedetect pointshow center be bbox实验结果总结 Ba
安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机）项目简介1 该项目使用Labelimg进行数据标注，自定义数据集； 2 使用Paddlex将数据集划分为训练集、测试集； 3 使用PaddleDetection目标检测套件训练模型； 4 最后导出模型，通过PaddleLite生成.nb文件，部署到手机上； 5 安卓部署详细操作； （1）配置系统环境 （2）下载PaddleLite-dome （
其中源代码官方网站是：https://github.com/matterport/Mask_RCNN自己改好的代码下载地址：点击打开链接 自己上把官网的ipynb格式代码通过Jutyper notebook的【Download as】转化为py格式的代码。其如图：由于官网经常进行一些代码优化升级，但是其里面的例子程序没有跟着进行更新接口，这就导致一些例子代码运行有些问题。其中有一个例子
1. 前言最近KITTI的3D目标检测榜刷出了一个新的Top One双阶段算法3D-CVF。做算法，有时间需要跟紧新的网络架构。所以这篇博客主要分析这篇论文3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection。作为arxiv
项目目录项目的src文件夹下包含下面的文件夹，其中： 1 asserts 里面存放的是 YOLO5s.bin和YOLO5s.param, 2 java 中存放的是 java 源代码 3 jni c存储的是 YOLO5s的C++版本 4 res存放的android所需要的配置文件 使用 Android studio 直接在该文件的根目录打开就行基础编译该项目首页展示了如何进行代码的编译，可以参见官网
作者｜机器之心编辑部本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛
目标检测在图形识别的基础上有了更进一步的应用，但是代码也更加繁琐，TensorFlow专门为此开设了一个object detection API，接下来看看怎么使用它。 object detection API 配置首先，能到目标检测了应该至少已经安装好了TensorFlow及其相关依赖。这里主要讲在TensorFlow可以正常使用的基础上目标检测API的配置。（1）下载TensorFl
目录准备工作1.编译 research\object_detection\protos 中的 .proto2.把Slim加入PYTHONPATH3.测试安装API成功4.执行已经训练好的模型训练新模型1.下载数据集2.解压并转换3.准备模型4.模型配置文件5.训练新模型 代码链接：https://github.com/MONI-JUAN/Tensorflow_Study/ch05-TensorF
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（objectdetection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架FasterR-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在FasterR-CNN的基础上改进的MaskR-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的最佳论文
先看效果, 推理时间不到30ms。 大多数目标检测，目标追踪网络模型部署在终端，用的Python,CUDA环境，只能参考流程，案例Python环境下实现的人流量计数，代码跑跑，效果如下 根据这个案例，了解到要实现人流量计数过程先目标检测得到目标的位置，再通过跟踪算法根据目标的位置和图像特征，得到目标ID，再计算碰撞线，判断这个目标ID是上还是下。所以重点就是目标检测，目标跟踪。方案一，NCNN+Y
转载
2023-09-19 16:52:48
148阅读
（虚拟机ubuntu配置好安卓编译环境下配置开发环境）1. 安装虚拟机：VirtualBox-4.1.12-77245-Win.exe。2. 启动虚拟机后，直接将下列文件拉入主界面即可升级：Oracle_VM_VirtualBox_Extension_Pack-4.1.12-7724
转载
2023-09-15 11:33:03
79阅读
作者：Adel Ahmadyan、Tingbo Hou常规目标检测，已经不能满足移动端了，谷歌开源的 3D 实时目标检测了解一下？
目标检测是一个得到广泛研究的计算机视觉问题，但大多数研究侧重于 2D 目标检测。值的注意的是，2D 预测仅能提供 2D 边界框。所以，如果扩展至 3D 预测，人们可以捕捉到目标的大小、位置与方向，从而在机器人、无人驾驶、图像检索和 AR 等领域得到更广泛的
一、前言安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（超细致）ubuntu16.04+caffe＋CUDA10.0+cudnn7.4+opencv2.4.9.1+python2.7 （超超细致）Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释，利用自己的数据集dataset训练Mobi
最近在学习android开发，最开始是在windows系统环境下进行学习开发，但感觉adt bundle在windows环境下速度实在无法忍受，而且android本来是基于linux系统开发的，在linux下进行android的开发肯定更加便利，因此遂萌生了将开发环境迁移到linux下的想法。以下是搭建开发环境的过程。 搭建过程：1.安
1概述不同于传统的运动目标检测方式,Android移动智能终端的便携性使得Android平台上的视频处理更具灵活性、移动性和可拓展性[1]。例如,利用几部Android手机就能随时随地快速搭建起一个临时的视频监控系统。因此,Android平台上的运动目标检测具有重大的现实意义。常用的运动目标检测算法包含:光流法(OpticalFlow)、帧间差分法(TemporalDifference)和背景差分
最近安装了虚拟ubuntu20,因为学习需要所以还要再安装xv6，查了网上许多资料发现比较杂乱也对于新手来说并不太友好，博主也是新手，在安装过程中也出现了许多问题，所以这里记录并整理一下博主安装的过程以及出现的一些问题.关于虚拟机Ubuntu20的安装可以参考我的另一篇博客：Ubuntu20安装教程现在开始~1.首先安装qemusudo apt-get install qemu结果如图： 如图输入
过拟合为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。“一个过配的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的），导致泛化能力比较差，显然就过犹不及了。” 这句话很好的诠释了过拟合产生的原因，但我认为这只是一部分原因，另一个原因是模型本身并不能很好地解释（匹配）数据，也就是说观测到的数据并不是由该模型产生的。“统计学家说：我们让数据自己说话。言下之意就是要摒弃先验概率。而贝叶斯支持
本文系转载一、安装前的准备1.1、如果你还没有安装ubuntu 14.04 LTS系统，请参考下面的文章安装
这里需要说明的是：在ubuntu下google官方测试的Android studio支持版本是ubuntu 12.04 LTS、jdk1.8、推荐电脑内存8GB
其实ubuntu 14.04 LTS和ubuntu 16.04 LTS也是可以的，这里我都安装测试过，因为ubuntu 12.0
# Python模拟安卓开发环境
## 引言
安卓开发是一门热门的技术，其在移动应用开发中有着广泛的应用。然而，为了进行安卓应用的开发，通常需要具备Java编程语言的知识和相应的开发环境。对于那些不熟悉Java的开发者来说，想要进入安卓开发领域可能会有一定的门槛。
幸运的是，使用Python可以模拟安卓开发环境，为那些对Java不熟悉的开发者提供了一个更容易上手的方式。本文将介绍如何使用Py
