目录大致框架dataset：存放加载数据集的文件model：存放网络模型pred_pic：存放混淆矩阵可视化图片try：存放测试某些函数功能的代码，可忽略util：工具脚本VOCdevkit：数据集eval.py：计算测试集性能指标的代码draw.py：绘制loss曲线（或其他各种指标曲线）train.py：训练代码大致框架checkpoimt：存放中间的结果文件dataset：存放加载数据集的文
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2023-07-20 23:27:36
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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simulink仿真电力系统控制时，积分模块（Intergrator）和传递函数模块（Transfer FCN）的用法以及其等效条件文章目录simulink仿真电力系统控制时，积分模块（Intergrator）和传递函数模块（Transfer FCN）的用法以及其等效条件模块的简介图示使用方法积分模块传递函数模块等效条件问题发现赋值1输出结果1赋值2输出结果2原理解释总结 在做稳态分析时，我们需要
感谢博主霹雳吧啦Wz / 太阳花的小绿豆提供视频讲解和源码支持，真乃神人也！目录1.FCN网络概述2.几种不同的FCN网络(1) FCN-32s(2) FCN-16s(3) FCN-8s3.损失计算1.FCN网络概述FCN网络（Fully Convolutional Networks）：首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。FCN网络思想：输入图像经过多次卷积，得到一个通
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2023-12-01 16:39:39
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core - a compact module defining basic data structures, including the dense multi-dimensional array Mat and basic functions used by all other modules.core模块：基本数据类型的定义，包括多维数组Mat和在其他所有模块中用到的基本函数imgproc
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2024-05-08 10:09:12
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一．Introduction 全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分
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2024-04-10 07:47:53
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全卷积网络FCN广泛应用于缺陷检测当中，和我的毕设题目息息相关，这一周对其进行学习并总结如下。1.FCN和CNN FCN全称为Fully Convolutional Networks，广泛应用于图像语义分割。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典
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2024-04-15 13:39:33
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1、什么是语义分割（semantic segmentation）？图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，将所有属于同一类的物体标记为同一像素点。而今天要来介绍的则是第一个用卷积神经网络来做语义分割的方法——FCN。2、FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）常见的卷积神经网络在多次卷积之后会接上若几
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2024-05-02 21:03:14
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1.FCN FCN，Fully Convolutional Network的缩写，中文名叫全卷积神经网络，它是语义分割算法的一个基本模型。所谓语义分割就是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。 一般的CNN模型就是先用若干个卷积层和池化层组合连接在一起，然后再连接若干个全连接层，最后就是softmax层，这种CNN模型一般用于图像的分类。而FCN与这种模
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2024-03-06 17:29:40
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环境配置排坑指南CUDA9.1下载安装CMake下载安装OpenCv下载编译测试 如果我们做图像处理相关工作的话opencv是很重要的库，对于处理很多的重复性的工作我们可以把相关执行代码放到gpu上面执行，但是因为现在的官方的opencv库是不带gpu模块的（之前还以为可以用）。所以需要我们自己下载源码编译，但是其中的坑是非常多的，各个版本之间有很可能冲突，安装编译过程中也会有很多问题。 本
背景：已经将openBLAS依赖库去除，我们需要将MTCNN编译到arm单片机上运行，依然依赖OpenCV库。目的：解决openCV库的问题。目录openCV依赖情况：一、根据备选框进行check1.1 输出人头的个数1.2 析构函数二、图像的读取2.1 openCV中关于图像的读取2.2 写入图像数据进入bin文件2.1.1 原始写入程序2.1.2 线性写入文件三、虚拟机上安装openCVope
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2024-09-21 08:54:50
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学习opencv已有三个月时间，特此记录一下自己的所学知识，便于日后回顾与整理。文中内容多为摘录，具体链接如下： 1.1 opencv介绍 OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://o
版本号：opencv2.4.8【calib3d】 其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。【contrib】 &nbs
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2024-05-24 09:01:17
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Opencv3.4.1模块各个模块介绍 从opencv3开始就把整个库拆分成了两个库模块，Main modules和Extra modules这两部分，从网上下载的库默认都是Main module，它里面都是一些比较稳定的核心算法库，而Extra modules都是一些试验性质的库，很多新的算法库都会放到这里面来。从opencv3开始所有的库都会编译一个dll,而opencv2会将各个主
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2024-04-30 17:18:11
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前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
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2024-04-08 12:52:50
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目标： OpenCV中的阈值(threshold)函数： threshold 的运用。 基本理论：
本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍
Learning OpenCV 。 什么是阈值？最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像
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2024-03-21 17:55:44
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1.1、CNN与FCN的比较参考博客CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后会连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的CNN结构适用于图像级别的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到输入图像的分类的概率，如ALexNet网络最后输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率。如下图所示： 在CNN中, 猫的图片输入到
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2024-03-29 19:56:50
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1.1. DNN模块简介OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。OpenCV为什么要实现深度学习模块？轻量型。DNN模块只实现了推理功能，代码量及编译运行开销远小于其他深度学习模型框架。使用方便。DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速，无需依赖第三方库，若项目中之前使用了Op
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2024-05-04 19:10:50
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背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
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2024-04-07 10:48:39
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感谢之前一个博友的留言说工程实际中Opencv各个模块封装成一个world的dll会太过冗余，所以今天来把几个主要的功能模块的主要功能整理下，方便之后的拆分调用。如果对于某些模块有疑问，欢迎留言交流，之后或可以重点再去补充文章中某些部分的内容。Opencv官方首页给的Reference说明文档是2.4.13.2版本的…………官网说明链接3.2版本的模块说明：Opencv3.2模块首先打开openc
