基于PyTorch的单人肢体检测是一项有挑战的技术任务，涉及到精准识别图像中的人类骨骼关键点。为确保系统的可靠性与可用性，本博文将详细记录应对这一任务的整个过程，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及案例分析。
### 备份策略
在实施单人肢体检测的过程中，确保数据和模型的安全性至关重要。我采用了以下备份策略：
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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
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2023-11-10 07:20:09
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目标检测（object detection）一、 介绍在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 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）或目标识别（object recognition）。 目标检测所关注的问题：分类：
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2023-11-14 09:00:13
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一、项目介绍该示例首先有两部分数据，第一部分准备小黄人数据集，第二部分准备自然图像数据集。将小黄人图片粘贴到自然图像上面，然后检测图片中的小黄人，下面是粘贴好的图片。实验中可以用一个较小的数据集进行训练，准备5000张自然图片，小黄人可以下载10 - 20 多张不同的，将其随机粘贴到5000张自然图像上即可。二、数据预处理import numpy as np
from PIL import Ima
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2023-11-25 19:27:08
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目标检测是在图像中找到特定目标位置的过程。根据图像中目标的数量，我们可以处理单目标或多目标检测问题。本章将重点介绍使用PyTorch实现单目标检测。在单目标检测中，我们试图在给定的图像中只定位一个目标。对象的位置可以通过边界框定义。 我们可以用下面的三种格式的一种来表示一个边界框：[x0, y0, w, h][x0, y0, x1, y1][xc, yc, w, h]其中：x0, y0 表示边界框
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2023-10-23 16:35:42
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模型加速之轻量化网络实现模型加速的方法： 1.轻量化设计：从模型设计时就采用一些轻量化的思想，例如采用深度可分离卷积、分组卷积等轻量化卷积方式，减少卷积过程的计算量。此外，利用全局池化来取代全连接层，利用1*1卷积实现特征的通道降维，也可以降低模型的计算量，这两点在众多网络中已经得到了应用；2.BN层合并：在训练检测模型时，BN层可以有效加速收敛，并在一定程度上防止模型的过拟合，但在前向测试时，B
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2023-10-03 22:45:18
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随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。 基于AI的人体检测技术近年来也越来越被提及和应用。人体检测是目标检测的一个分支。人体检测算法可以实现对视频及图片中的所有人体进行检测，并返回每个人体的矩形框
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2024-01-31 10:52:35
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【摘要】 YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。在ModelArts 实战营第四期中，我们学习使用了YOLO V3算法进行的物体检测训练和推理，这里
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2023-08-12 21:55:41
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文章目录前言概念综述Bounding box（边界框）Boundary coordinates（边界坐标）Center-Size coordinates（中心坐标）两种坐标系统的转换Jaccard Index（IoU，重叠程度）MultiboxSingle Shot Detector (SSD)Base convolutions（基础卷积）全连接层转为卷积层（第一部分）全连接层转为卷积层（第二部
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2023-10-29 06:40:07
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深度学习二(Pytorch物体检测实战) 文章目录深度学习二(Pytorch物体检测实战)1、PyTorch基础1.1、基本数据结构：Tensor1.1.1、Tensor数据类型1.1.2、 Tensor的创建于维度查看1.1.3、Tensor的组合与分块1.1.4、Tensor的索引与变形1.1.5、Tensor的排序与取极值1.1.6、Tensor的自动广播机制与向量化1.1.7、Tensor
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2023-10-28 23:09:09
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DetNet：为检测而生出现问题：而图像分类与物体检测两个任务天然存在着落差，分类任务侧重于全图的特征提取，深层的特征图分辨率很低；而物体检测需要定位出物体位置，特征图分辨率不宜过小，因此造成了以下两种缺陷：大物体难以定位：对于FPN等网络，大物体对应在较深的特征图上检测，由于网络较深时下采样率较大，物体的边缘难以精确预测，增加了回归边界的难度。小物体难以检测：对于传统网络，由于下采样率大造成小物
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2023-10-06 19:14:06
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物体检测用Paddle还是PyTorch
在选择物体检测技术时，Paddle和PyTorch两种框架各有千秋。本篇文章将通过一系列的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析以及最佳实践来对比这两者的使用选择，帮助开发者在实际项目中做出更好的决策。
### 备份策略
首先，设置备份策略至关重要，以确保数据安全和系统可靠性。以下是备份的流程图与备份脚本代码。
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-11-20 07:30:56
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Windows下自己训练数据集，在pytorch上实现基于SSD的物体检测（0）环境Windows10 PyTorch1.4 pycharm（一）准备数据集首先新建了VOC2007文件夹，然后再在里面新建三个文件夹，如下图。 其中，JPEGImages用来存放照片，Annotations存放xml文件。第一步：对图片进行标注。我这里选了五种类别（书包，钟表，手机，水杯，鼠标）各十张图片，总共五十张
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2023-11-24 12:48:07
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已经很久很久没有这样在心里有那种抑制不住的感伤，也很久没单独写过这样有些伤感的话了，从上上个星期上海疫情学校封闭，独自在上海自己租的房子里呆了已经有一个多星期了，再加上今天下午的飞机失事，一下子就会想起从慢慢懂事到现在这些年里发生了特别多的事，晚上学习到现在突然有点心理不知道是什么滋味而发愁、感叹和思绪
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2024-04-15 06:40:49
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一、准备数据集分为测试集和训练集，文件如下排放 二、开始识别数据集准备好后，即可导入到模型开始训练，运行下列代码import time
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision imp
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2023-08-21 15:27:42
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作者：Harpal Sahota编译：ronghuaiyang导读实现了Google Research，Brain Team中的增强策略。像许多神经网络模型一样，目标检测模型在训练大量数据时效果最好。通常情况下，可用的数据有限，世界各地的许多研究人员正在研究增强策略，以增加可用的数据量。谷歌的大脑团队进行了一项这样的研究，并发表在了一篇论文中，名为Learning Data Augmentatio
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2024-07-27 09:27:31
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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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深度学习计算机视觉从入门到精通——人体属性检测与深度实战说明：本文来自数据堂人工智能实验室（AI Lab ）深度学习计算机视觉从入门到精通第六讲人体属性检测与深度实战。 主讲人：丁勇一、人体属性检测介绍1.1人体属性检测概述 总体来讲人体属性检测在机器视觉方面可以概括为：给定人体框，通过分析人体属性特征与图像低层特征的映射关系，检验或识别出人体框中的视觉语义特征。1.2人体属性检测处理流程1.3人
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2024-08-29 00:12:48
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