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：
```mermaid
flowchart TD
A[
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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紧接上一篇，此时，已经选择了一个预先训练好的模型，以适应新的对象检测任务。在这篇文章中，将向展示如何将数据集转换为 TFRecord 文件，以便于调整模型。这是整个过程中最棘手的部分之一，并且需要动手编写一些代码，除非选择的数据集已经是特定的格式。TensorFlow 对象检测API教程 - 第2部分：将现有数据集转换为 TFRecord在本教程中，创建了一个可识别交通灯状态的交通灯分类器。预先训
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2024-02-25 05:17:35
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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
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
1.tensorflow的运行流程构造模型和训练。 在构造模型阶段，我们需要构建一个图(Graph)来描述我们的模型。所谓图，也可以理解为流程图，就是将数据的输入->中间处理->输出的过程表示出来，就像下面这样。
如何构建抽象的模型呢？这里就要提到tensorflow中的几个概念:Tensor,Variable,placeholder,而在训练阶段，则需要介绍S
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2024-04-07 21:39:18
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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
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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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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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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1. 安装tensorflow, python等，再安装以下工具apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxmlpip install jupyterpip install matplotlib2. 安装protobufgit clone https://github.com/protocolbuffers/pro...
原创
2021-07-10 11:31:30
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1）安装Protobuf TensorFlow内部使用Protocol Buffers，物体检测需要特别安装一下。 1. # yum info protobuf protobuf-compiler
2. 2.5.0 <-版本太低需要protobuf 2.6.1以上版本
3. # yum -y install autoconf automake libtool curl make
前一篇讲述了TensorFlow object detection API的安装与配置，现在我们尝试用这个API搭建自己的目标检测模型。 一、准备数据集 本篇旨在人脸识别，在百度图片上下载了120张张钧甯的图片，存放在/models/research/object_detection下新建的images文件夹内，images文件夹下新建train和test两个文件夹，然后将120分为1
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2023-11-06 12:48:02
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@author: huangyongye @creat_date: 2017-04-26前言: 本例子主要介绍 name_scope 之前写过一个例子了： TensorFlow入门（四） name / variable_scope 的使用 但是当时其实还对 name / variable_scope 不是非常理解。所以又学习了一番，攒了这篇
目录简介：1、数据集制作2、slim修改及训练训练：3、模型导出使用官方bazel模型导出：使用tensorflow模块功能导出 简介：本文将记录分类样本如何制作为tfrecord格式，已经如何用tensorflow的slim模块训练分类模型，把模型固化导出。 环境准备：python 3.5tensorflow-gpu 1.10
models-master 
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2024-08-22 10:10:23
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# 使用TensorFlow训练物体检测模型
随着计算机视觉技术的发展，物体检测成为了许多智能应用中的关键技术，比如自动驾驶、监控系统以及增强现实等。本文将介绍如何应用TensorFlow训练一个物体检测模型，解决一个实际问题：识别并定位图像中的特定物体。
## 项目背景
假设我们有一个问题：在工厂的生产线上，需要实时监控商品的质量，并识别出不合格的产品。我们的目标是训练一个物体检测模型，帮
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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▲项目目的：识别真实人脸和照片，实现“识真”而不止“识脸”。▲使用工具：opencv，python，matlab首先1. 构建图像数据集2. 实现一个能够进行活体检测的卷积神经网络（我们称之为「LivenessNet」）3. 训练活体检测网络4. 创建一个能够使用我们训练好的活体检测模型并将其应用于实时视频的 Python+OpenCV 的脚本（效果图）活体检测的方法有很多，包括：纹理分析，包括在
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2023-11-16 21:19:15
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活体检测1. 活体检测简介2. 主流活体方案2.1 配合式2.2 非配合式活体3. 三维数据3.1 采集硬件3.2 TOF3.3 三角法3.4 数据表现形式 1. 活体检测简介攻击方式：纸质照片、电子产品的显示屏幕、硅胶面具、立体的3D模型等RGB单目活体检测技术 （1）简介：通过分析采集摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽，从而获得活体检测所需要的识别信息，通过多维度的识别依据保证了识别的准确性
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2024-04-29 12:54:42
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本次分享主要针对一些对深度学习和物体检测感兴趣的同学。内容主要包括： 第一，什么是物体检测，如何去评价一个物体里系统的好坏。 第二，物体检测整个的框架是怎么样的？它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。 第三，介绍物体检测的历史发展，从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习。 ▼ What’s Computer Vision 介绍物体检测之前，我们首先要知道什么是计算机视觉。计算
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2023-08-24 17:19:14
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