原创
精选
2023-03-13 15:50:45
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前言最近读取了一些针对Corresponding-based方法的6D姿态识别paper，在这里分享下思路。1、AprilTags 3D: Dynamic Fiducial Markers for Robust Pose Estimation in Highly Reflective Environments and Indirect Communication in Swarm Rob
原创
2022-09-30 11:17:15
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、目标检测算法对比研究二、垃圾数据集的制作实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
# 基于Python的分类识别实现指南
随着人工智能的不断发展，分类识别成为了许多应用中的核心技术之一。对于刚入行的小白来说，学习如何使用Python实现分类识别可能会感觉有些复杂。在这篇文章中，我将带你一步一步地完成这一过程。
## 实现流程
在开始之前，我们先概述一下整个流程。我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容描述
目标对象分类是机器视觉领域非常活跃的研究方向，在工业领域有极其广泛的应用，例如对生产线上的零件按形状、颜色等特征分拣，统计具有某种特征的零件，或通过辨别目标的类别进行质量检测等。
原创
2021-08-05 13:35:30
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一.数据集准备数据集共1400张机场或湖泊的图片，因此此分类为简单的二分类问题，通过CNN对数据集进行模型训练，得出相关指标。数据集如下： 机场
湖泊
二.读取数据集数据集路径 导入相关模块 import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
简 介： ※利用经典的LeNet深度学习网络，可以完成对于智能车竞赛中智能视觉组对搬运物品分类的要求。虽然实际比赛中还会包含有五种交通工具，那么利用LeNet仍然是可以完成小类别的识别与定位的。仅仅使用标准的数据库训练的样本，还是无法满足实际要求，后面还需要： 进一步增加数据库，使得模型能够适应实际环境下所采集到的的图片数据； 进一步对LeNet的网络参数进行精简，毕竟将来改模型需要部署在NXP单
1 引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾3、把杯子要丢入干垃圾4、接下来是盖子，如果是带盖子带热饮(比如
中文摘要□□ 在科技发达、智能时代中，深度学习、机器学习以及人工智能成为了高频词。它们看似深不可测，但是又离不开我们的生活。深度学习和机器学习是一种技术、而人工智能一种是一种体现。使用深度学习和机器技术，使机器拥有人的某种大脑结构从而来实现人的某种行为，它不仅解决了很多即无聊又繁琐的工作，从而解放了很多工人每天反复并且厌倦的动作节，节省了大量的时间；而且它在每件工作当中，能够做到比人更加精确，并且
前言之前通过百度AI接口实现了图像识别，目标做图像识别再进行垃圾分类提示，于是乎我在网上查询各垃圾分类的数据集，很多数据集收费的各大网站让我很反感，接下来放两个比较nice的开源站：（开源让技术进步！）百度AI社区 | 上传者：Thomas-yanxin，快速链接： 垃圾分类数据集ImageNet格式，用于训练效果是很不错的知乎 | 作者：谢伟通过go语言实现了后端查询垃圾分类，其中包含垃圾分类数
深度学习，宝可梦图像识别
原创
2023-09-15 14:28:53
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1. 级联分类器： OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种，这些分类器以XML文件保存，这里主要演示Harr检测人脸（OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸，还包括下表特征检测，当然OpenCV还支持训练自己的级联分类器，这里不做说明。。。）。2. 函数介绍：object = cv2.CascadeClassifier(filename) 加载分类器object：分类器对象
识别过程 1、第一步在网络上搜索与CNN卷积神经网络识别花卉的相关信息，这里你必定能找到相关的花卉数据集数据集，网上下的花卉数据集大概有3670张图片，分为菊花，郁金香，玫瑰，蒲公英，和向日葵 2、大致过程都一样，跟网上各位大牛的差不多（本人一名大二学生，刚接触不久，但也还算了解吧），导入数据，就是你下的哪些数据集 3、设置相关参数，n_epoch，banch_size什么的。训练模型后保存模型，
ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。一、要点超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（即残差模块）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet提出之前，所有的神经网络都是通过卷积层和池化层的叠加组成的。人们认为卷积层和池化
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型，称为 InternImage，与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 65.4 mAP，ADE20K 达到 6
这个算是ICP算法中的一个关键步骤，单独拿出来看一下。
算法流程如下：
1.首先得到同名点集P和X。
2.计算P和X的均值up和ux。
3.由P和X构造协方差矩阵sigma。
4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。
5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q。
6.通过四元数q得到旋转矩阵R。
7.根据R计算最佳平移向量qr。
具体公式我就不贴图了，可
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2020-09-10 14:44:00
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计算机视觉：场景识别（Scene Recognition）场景识别图像分类特征提取词袋模型集成学习分类器算法设计结果分析总结与展望总结展望 完整程序请移步至此链接下载场景识别在这个项目中，我将对15个场景数据库（Bedroom、Coast、Forest、Highway、Industrial、InsideCity、Kitchen、LivingRoom、Mountain、Office、OpenCou
脑肿瘤是一种严重的疾病，对患者的生命和健康造成了威胁。在脑肿瘤的治疗过程中，准确地识别和分类不同类型
本实验的目的是基于深度学习方法进行猫狗分类，通过设计和训练深度神经网络模型，实现对输入图像进行准确的猫狗分类。
利用opencv进行移动物体检测
进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域，就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大，通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混
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2023-07-25 23:38:28
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