今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件，是时候认真的总结一下了，我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现， 四篇博客的内容及目录结构如下：1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分：(对应于代码的/simple-faster-rcnn-pytorch-master/d
1 项目背景及意义全球范围内的公共卫生安全和人脸识别技术的发展。在面对新型冠状病毒等传染病的爆发和传播风险时，佩戴口罩成为一种重要的防护措施。然而，现有的人脸识别系统在识别戴口罩的人脸时存在一定的困难。通过口罩识别技术，可以更准确地辨别佩戴口罩的人员身份，有助于提高公共安全水平，减少犯罪行为和恶意攻击的风险，且传统的人脸识别技术在遇到戴口罩的情况下准确度较低。通过开发口罩识别的异构高性能项目，可以
行人检测相关资源 2015-10-28 转载
图像处理
图像处理
图像处理
微信号 功能介绍 分享图像处理与机器学习相关知识与最新进展 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年，以谷歌为首
文章目录RNNLSTMLSTM架构Learn Gate学习门Forget Gate 遗忘门Remember Gate记忆门Use Gate 应用门其他架构Gated Recurrent Unit（GRU）Peephole Connections 本节我们学习recurrent neural networks (RNNs)和 long short-term memory (LSTM) RNN假设
转载
2023-12-28 16:53:15
32阅读
因为一个项目的需求接触到OpenCV里的SVM和HOG特征算法，根据网上的教程一个博客，给自己准备了一个关于行人检测demo，里面也有一些代码也是参考网上的demo，这里大致记录下demo的代码和自己的遇到的一些小问题。 参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0 实现HOG+SVM行人检测 软件环境： Python：3.6.
转载
2024-04-02 11:19:36
41阅读
我司提供行移动端人检测/人体检测/人体抓拍海思解决方案，同时还有ARM行人检测摄像机方案。人体检测自动识别摄像机基于视频图像智能分析技术原理研制，采用公司自主研发的人体轮廓识别技术，综合识别人体头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，可区分人与物体，具有较高的识别精度。本技术综合识别头部、肩部、躯干等人体主要部位的轮廓信息，而不仅仅采用头部信息，识别精度更准确；不采用颜色信息或位移信息，可以准确
转载
2023-11-22 17:36:06
145阅读
简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
转载
2023-11-12 14:58:46
164阅读
代码地址：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Retinaface_Accelerate 本文介绍的方法是提升pytorch版本RetinaFace代码在数据预处理阶段的速度，使用纯pytorch框架进行模型推理，并不涉及模型的onnx、tensorrt部署等方法。本文介绍的方法适用于从磁盘加载分辨率相同的一批图像使用RetinaFace进行人脸
转载
2023-11-10 07:20:09
100阅读
行人分析工具PP-Human重磅升级！五大异常行为一键识别10余种预训练模型一站下载10分钟快速新增识别类型全流程保姆级教程，从技术选型、数据准备到模型部署全覆盖图1：PP-Human v2全功能全景图PP-Human集成了目标检测、目标跟踪、关键点检测、视频分类等硬核能力于一身，直接省去方案选型、模型搭建的步骤，一行命令即可实现快速推理，10分钟即可快速扩展个性化能力模块。不仅核心功能的性能直接
HOG特征描述首先我们来了解一下HOG特征描述子。HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将图片转为灰度图。然后
行人检测模型是计算机视觉领域的重要任务，尤其在自动驾驶、智能监控等场景中有着广泛的应用。在这篇博文中，我们将详细探讨利用 GitHub 上的 Python 行人检测模型，并介绍相关的备份策略、恢复流程、灾难场景应对、工具链集成和最佳实践。我们会使用多种图表和代码示例，确保信息清晰易懂。
## 备份策略
对于行人检测模型的开发和部署，备份策略是至关重要的。我们需要定期备份模型文件、数据集和代码。
行人检测在计算机视觉领域的许多应用中起着至关重要的作用,例如视频监控、汽车驾驶员辅助系统、人体的运动捕捉系统等.图像的行人检测方法可以分成两大类:轮廓匹配和表观特征.表观特征又被定义成图像特征空间(也叫做描述算子),它可以分为整体法、局部法、特征点对法. 在整体法中,Papageorgiou和Poggio[1]提出了Haar小波(HWs)特征,并用SVM训练行人,其中包括了行人的正面和背面.Vi
一、HOG算法fast-hog源码实现流程整理xmindHOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征，HOG能较好的捕捉到局部形状信息，而且对几何以及光学的变化有很好的不变性。缺点：在于不能处理关于遮挡的问题，对于物体方向改变或者人体姿势幅度过大的问题也没法解决，（后来用DPM中的可变形部件模型的方法，得到了解决）其本身没有旋转不变性，旋转不变性实际上是通过采用不
转载
2024-04-25 11:41:46
103阅读
前言法国人Navneet Dalal 和Bill Triggs在2005年CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）上提出,有兴趣的可看那时候的论文，利用Hog进行特征提取和用SVM作为分类器，来实现行人检测。他们经过大量测试发现，Hog加SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然许多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但大部分都以该算法为基础框架。再那之后Hog加
转载
2024-06-14 10:35:38
116阅读
开课吧人工智能学院近日的第六期CV专业选修课《人脸识别》中，讲述人脸识别与检测这一知识点。其中包含：一、人脸识别综述二、人脸检测三、实战-pytorch环境搭建与数据预处理我们先看一下人脸检测过程：人脸检测（Face Detection），找出图像里面的人脸，通常用一个矩形框框起来。即输入是一幅图像img，输出是若干个包含人脸的矩形框位置(x,y,w,h)，(x, y)表示左上角的坐
转载
2024-03-12 22:00:18
61阅读
前言 本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。1训练框架Pytorch PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。它的底层基于Torch，但实现与运用全部是由python来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研
转载
2024-05-22 22:38:16
46阅读
行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 1.行人检测的现状（大概可以分为两类） （1）.基于背景建模：利用背景建模方法，提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人； 背景建模目前
转载
2024-01-25 22:40:28
20阅读
# 深入了解 PyTorch 目标检测模型的 pth 文件下载
在机器学习和计算机视觉的领域，目标检测是一个非常重要的任务。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于目标检测模型。本文将引导您如何下载一个 PyTorch 目标检测模型的 `.pth` 文件，适用于小白。
## 工作流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1．1 题目的主要研究内容（1）工作的主要描述利用支持向量机算法，检测自然场景下的行人，并用方框圈出。具体工作步骤可分为：建立包含行人的一个图像数据集，作为正数据样本；建立不包含行人的一个图像数据集，作为负数据样本；在数据集上训练一个SVM;将SVM应用于每个可能的测试图像块，以确定整个图像是否包含一个行人，如果有行人，将行人用方框圈出。（2）系统流程图图1 系统流程图1．2 题目研究的工作基础或
转载
2023-10-20 15:44:53
80阅读
时光飞逝，大学时光如白马过隙，加上今年的疫情影响。。。毕业的一刹那真的感慨万千，话不多说，开始记录一下我的毕业设计。测多以Python+深度学习完成，本着推陈出新的精神我选择了Java+OpenCv（其实是pyhon不太熟悉哈哈）。当然，Java+OpenCv不知局限于行人检测，合适的数据集+核函数能应用于大多数的物 体检测，像车牌检测、超市商品检测诸如此类。各个网站都有详细说明，按
转载
2023-06-27 20:22:05
155阅读
