Table of Contents 一、异常检测二、基于自动编码器的异常检测三、异常检测Tensorflow的实现3.1、数据加载3.2、搭建自编码模型3.3、模型训练3.4、模型预测一、异常检测异常定义为偏离标准，很少发生且不遵循其余“模式”的事件。异常的例子包括：由于世界大事而导致的股市大跌工厂/传送带上的不良物品实验室中被污染的样品假设我们的数据服从一个正太分布，那么通常异常数据位
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2023-12-21 11:19:40
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深度学习之PyTorch物体检测实战
在过去的几个月里，我深入研究了通过PyTorch实现物体检测的多个方面。这篇博文将记录下我的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南等内容，期待能帮助到同样想学习这一技术的朋友们。
## 环境准备
在开始之前，首先要确保硬件和软件环境的配置符合要求。从我的实际体验来看，以下是推荐的软硬件配置：
### 硬件要求：
- **处
从代码层面讲解Faster RCNN、SSD及YOLO这三大经典框架的相关知识，并进一步介绍了物体检测的细节与难点问题
原创
2022-05-20 10:38:14
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tensorflow 、SSD
目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图。在动手训练自己的目标检测模型之前，建议先了解一下目标检测模型的原理（见文章：大话目标检测经典模型RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，以及M
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2023-12-26 20:59:50
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# 深度学习之物体检测实践
在计算机视觉领域，物体检测是一项重要的任务，旨在从图像或视频中识别和定位特定对象。深度学习技术的发展为物体检测带来了革命性的进展，让我们可以更准确、更快速地进行物体检测。
## 物体检测算法
物体检测算法主要分为两类：基于传统机器学习方法的算法和基于深度学习方法的算法。其中，基于深度学习的物体检测算法在最近几年取得了巨大的进展。
常见的基于深度学习的物体检测算法
原创
2024-05-29 04:04:13
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深度学习已成为目前人工智能领域的热门技术，而PyTorch作为一种常用的深度学习框架，被广泛应用于物体检测任务中。对于刚入行的小白来说，实现PyTorch物体检测可能会有一些困惑。在本文中，我将指导你一步步实现“深度学习之PyTorch物体检测实战”。
整个实战过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------- | ----------- |
| 步骤一 | 安装PyTor
原创
2024-02-09 10:58:16
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适合人群：
人工智能，深度学习方向的同学们
课程目标：
学习物体检测通用解决框架-MaskRCNN并熟练应用于自己项目中
课程简介：
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，在代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
原创
2021-10-05 22:03:34
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第1章 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
30分钟4节
1-1课程简介[03:26]1-2Mask-Rcnn开源项目简介[08:55]1-3开源项目数据集[05:39]1-4参数配置[12:06]第2章 MaskRcnn网络框架源码详解
1小时44分钟12节
2-1FPN网络架构实现解读[11:57]2-2FPN层特征提取原理解读[13:17]2-3生成框比例设置[07:34]2-4基
原创
2021-08-06 18:54:01
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Python-深度学习-物体检测实战
适合人群：
人工智能，深度学习方向的同学们
课程目标：
学习物体检测通用解决框架-MaskRCNN并熟练应用于自己项目中
学习方向: https://pan.baidu.com/s/1hyb7LtWv46Thfy4uJ2fIzw 钥匙expb课程简介：
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下
原创
2021-10-02 10:41:01
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简介本篇文章中实现车辆检测采用视频中无监督目标检测方法，即不使用任何标记数据的目标检测。使用帧差分技术。帧差分视频是一组按正确顺序堆叠在一起的帧。所以，当我们看到一个物体在视频中移动时，这意味着这个物体在每一个连续的帧上都处于不同的位置。如果我们假设在一对连续的帧中除了该目标之外，没有其他物体移动，那么第一帧与第二帧的像素差将突出显示移动目标的像素，从而我们可以得到移动物体的像素和坐标。这就是帧差
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2023-09-25 21:32:43
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Python-深度学习-物体检测实战
适合人群：
人工智能，深度学习方向的同学们
学习方向: https://pan.baidu.com/s/1p4MMVKLhGsf2oKnKzDsPKA 课程目标：提码jz9t
学习物体检测通用解决框架-MaskRCNN并熟练应用于自己项目中
课程简介：
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下
原创
2021-09-30 21:47:01
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Python-深度学习-物体检测实战
适合人群：
人工智能，深度学习方向的同学们
学习方向连: https://pan.baidu.com/s/1L8vkcCiXLPoqLzGFh755VA T码: mn7d课程目标：
学习物体检测通用解决框架-MaskRCNN并熟练应用于自己项目中
课程简介：
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下主流
原创
2021-10-06 22:36:30
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1. 物体检测技术概念 物体检测技术，通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对 应的类别，主要包括物体类别、 、、与。它是一项非常基础的任 务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于物体检测。2. 图像分类、物体检测与图像分割的区别图像分类：输入图像往往仅包含一个物体，目的是判断每张图像 是什么物体，是图像级别的任务，相对简单，发展也最快。物体检测：输入图像中往往有很多物体，目的是判断
第一，覆盖所有基于区域的目标检测算法，包括：Fast RCNN, Faster-RCNN, Mask RCNN, R-FCN, FPN.第二， 介绍SSD算法（single shoot detectors）第三，介绍所有算法的表现和实现细节。Part1 我们从基于区域的物体检测器中学到了什么？Part2 我们从SSD中学习到什么？Part3如何选择设计思路以及目标检测趋势首先介绍滑动窗口检测器 s
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2024-07-08 13:23:24
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接下来就是我要介绍的论文Zhou D, Frémont V, Quost B, et al. Moving Object Detection and Segmentation in Urban Environments from a Moving Platform ☆[J]. Image & Vision Computing, 2017, 68. 这是一篇2017 的论
一、常量tf.constant([1.2,3.3])1、标量： 2、向量： 3、矩阵4、字符串 5、布尔 二、数值精度tf.constant(12,dtype=tf.int16)1、类型张量可保存为不同字节长度的精度，常用类型：tf.int16、tf.int32、tf.int64、tf.float16、tf.f
文章目录写在前面examples/lite/examples/object_detection/android简介使用 Android Studio 在手机上运行安装 demo app 上帝视角：需要准备什么呢？ 上帝视角：Android Studio 运行 demo初见效果再出发关于前面报错模型没有 metadata 信息关于 demo 的主要更新两种 inference 方式的切换关于 dem
在这篇文章中，我们将探讨如何在 Android 平台上使用 TensorFlow Lite 进行物体检测。随着移动设备在视觉计算领域的应用越来越广泛，算法的快速响应和高效性能显得尤为重要。在这篇博文中，我们将从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展，系统性地分析如何解决“Android TensorFlow Lite 物体检测”的问题。
### 背景定位
在当前的大数据时代
一、HALCON 12.0例程里有一个类似的，Ctrl+E打开例程，搜关键字“circle”或者"ball"就行。请重点关注下measure_circles.hdev，circles.hdev，union_cocircular_contours_xld.hdev，ball.hdev这几个例程。大概过程差不多是：找到圆形区域--亚像素边缘--结果曲线分段--筛选出圆形--拟合二、要测量一个圆的直径，
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2024-08-20 20:56:06
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TensorFlow.js入门（一）一维向量的学习
TensorFlow的介绍 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复
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2024-03-04 16:30:46
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