详解GoogLeNetv1GoogLeNet-1 以下简称为Inception v1好处：Inception v1网络是一个精心设计的22层卷积网络，并提出了具有良好局部特征结构的Inception模块，即对特征并行地执行多个大小不同的卷积运算与池化，最后再拼接到一起。由于1×1、3×3和5×5的卷积运算对应不同的特征图区域，因此这样做的好处是可以得到更好的图像表征信息。使用三个不同大小的卷积核进
引子市场上用于深度学习训练计算机大致情况如下：（1）服务器/工作站（支持2、4、8块GPU架构）：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意。（2）分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高（太贵），是大多数科研单位及个人无法承受。（3）组装电脑：这类特点是价格便宜，但是在散热和功率方面依然是普通家用/游戏电脑标准，稳定性巨差。（4）
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2024-09-13 00:40:21
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# 在Android中实现PyTorch目标检测的步骤
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，可以用于构建和训练复杂的神经网络。而在移动设备上使用PyTorch提供的功能，我们可以通过PyTorch Android来实现目标检测。本文将详细介绍如何在Android中实现目标检测，以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
简单关键的
原创
2022-01-19 10:04:58
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简单关键的
原创
2021-11-25 10:28:13
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代码目录一、资源下载1.1 代码下载1.2 权重下载二、源码解析2.1 config文件夹2.1.1 coco.data2.1.2 create_custom_model.sh2.1.3 custom.data2.1.4 yolov3.cfg2.1.5 yolov3-custom.cfg2.1.6 yolov3-tiny.cfg2.2 data文件夹2.2.1 coco文件夹2.2.2 cust
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2024-04-27 20:56:51
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目标检测和边界框在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道路和障碍的位
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2024-03-22 21:51:14
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短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
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2024-04-30 01:23:24
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【1】config.ini#配置文件
[base]
batchsize=10
ckptpath='./dowoload/weights_19.pth'
train_path="F:/PytorchTes/torchdeeplearnmodel/unetdata/train"
val_path="F:/PytorchTes/torchdeeplearnmodel/unetdata/val"【2】ma
深度学习实战（1）--手机端跑YOLO目标检测网络（从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通） 这篇算是关键技术贴，YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列科普这里就完全不说了，牵扯实在太多，通过其他帖子有一定的积累后，看这篇就相对容易了。本文核心：把一个目标检测模型跑到手机上整个工作分以下几个阶段：1、训练得到一个目标检测模型目前可
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2024-01-29 08:49:17
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
61阅读
1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
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2023-06-25 15:06:11
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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文
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2024-08-06 09:05:11
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先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
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2024-05-22 22:58:30
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# Python汽车侦测教程
在计算机视觉的应用中，汽车侦测是一个非常实用而有趣的项目。通过这个项目，我们可以了解计算机视觉、深度学习和Python编程语言的结合。下面我将为你详细介绍如何使用Python实现汽车侦测的流程，并给出相应的示例代码。
## 流程步骤
以下是汽车侦测的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
移动侦测的Python实现问题在近年得到了广泛关注，尤其是在安防监控、智能家居等领域，需求逐步增加。具体而言，当我们试图通过Python实现移动侦测功能时，往往会遇到一些技术上的困难。
### 问题背景
在进行图像处理时，移动侦测技术的核心是对比连续帧之间的变化，以此来检测是否有物体运动。简而言之，就是通过帧差法来判断像素的变化。我们用如下公式表示图像帧之间的差异：
$$ D(x, y) =
# PyTorch与Python版本的选择与安装指南
作为一名刚入行的小白开发者，了解如何选择和安装合适的PyTorch与Python版本是非常重要的。这一过程虽然看起来复杂，但只要按照步骤进行，你就能轻松完成。本文将简要介绍所需的步骤，并提供必要的代码示例和注释，帮助你顺利完成PyTorch的安装。
## 流程概述
以下是选择与安装PyTorch所需的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-09-23 06:01:38
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简介：本项目使用了百度AI的动态人流量监测api，以人体头肩为主要识别目标，适用于低空俯拍，出入口场景，可用于统计当前图像的锁定人数和经过的人数项目功能本项目分为相机模块和图像识别模块相机模块使用了两个button复用、一个滑动条按下打开摄像头button，开始准备拍照，button变成关闭摄像头button，再点击就关闭摄像头。在打开摄像头之前，开始button是无法使用的。当打开摄像头后按下开
