目标检测---搬砖一个ALPR自动车牌识别的环境 参考License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios@https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/10863363.html@https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained 环境The current version was tested in an Ubuntu 16.04 m…

1.基本功能:从一张或者一系列的图片中提取车牌信息,比如车牌号码.车牌颜色等信息. 2.功能扩展:车型.车品牌.车牌类型等. 3.应用方向:电子交易系统(停车自动收费.收费站自动支付等).交通执法.交通监控等. 4.影响因子: (1)车牌的影响:位置.数量.尺寸.颜色.字体.背景图案和颜色(指车牌的背景).遮挡(可能车牌较脏).倾斜.特殊车牌.双行车牌.其他(比如车框.螺钉). (2)环境影响:拍摄相机的种类(彩色.黑白.红外)和拍摄角度.光照影响.背景(指车的外形背景). 5.车牌识别的一般步…

YOLO算法(You Only Look Once) 比如你输入图像是100x100,然后在图像上放一个网络,为了方便讲述,此处使用3x3网格,实际实现时会用更精细的网格(如19x19).基本思想是,使用图像分类和定位算法,然后将算法应用到9个格子上.更具体一点,你需要这样定义训练标签,对于9个格子中的每一个都指定一个标签y,其中y是一个8维向量(与前面讲述的一样,分别为Pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3,其中Pc=1表示含有目标,Pc=0表示为背景:c1,c2,c3表示要分类的3个…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

3.1目标定位 (1)案例1:在构建自动驾驶时,需要定位出照片中的行人.汽车.摩托车和背景,即四个类别.可以设置这样的输出,首先第一个元素pc=1表示有要定位的物体,那么用另外四个输出元素表示定位框的中心坐标和宽高,再用3个输出元素one-hot表示是三个类别中的哪一类.当第一个元素pc=0时表示是背景,然后就不需要考虑其他输出了,如下图所示(需要注意的是是根据图片的标签y来决定使用几个元素的): (2)损失函数:上图中左下角是使用了平方误差损失函数这是为了方便解释方便而使用的.实际使用中pc使…

CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 SIGAI_csdn 阅读数 5869更多 分类专栏: 机器学习 人工智能 AI SIGAI   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/88687747 SIGAI特约作者 陈泰红研究方向:机器学习.图像处理 目标检测是很多计算机视觉应用的基…

前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是:首先在图像上提取一系列的候选区域,然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标,对候选区域进行分类以识别.虽然,在Faster R-CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中,实现了end-to-end的训练,但是其本质上仍然是提取先提取候选区域,然后对候选区域识别,修正候选区域的边框位置.这称为tow-stage的方法,虽然在精度已经很高了,但是其速度却不是很好.造成速度不好的主要原因就是候选区域的提取,这就需要一种网络能够直…

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…

之前作者用滑动窗口和HOG来进行船体监测,在开放水域和港湾取得了不错的成绩,但是对于不一致的复杂背景,这个方法的性能会下降.为了解决这个缺点,作者使用YOLO作为物体检测的流水线,这个方法相比于HOG提高了对背景的辨别力,并且可以快速的在不同尺度和多样传感器上进行快速检测. Review ImageNet上的目标检测和卫星图像上的检测有以下四个方面的不同: 1.卫星图像的目标检测通常都很小(~20像素),而输入图像通常很大.缺少用于训练的卫星图像. 2.卫星图像中所检测的物体的物理和像素大小通常…

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论…