在caffe源码目录下的examples下面有个web_demo演示代码,其使用python搭建了Flask web服务器进行ImageNet图像分类的演示. 首先安装python的依赖库:pip install -r examples/web_demo/requirements.txt 接下来,修改源码,仅三个代码文件: app.py 这是主程序的入口 exifutil.py 辅助代码,解决skimage库不能处理exif标志的问题 templates/index.html 前端web页面 解

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

深度学习算法火起来之后,基于深度学习各种模型都如雨后春笋一般在各个领域广泛应用. 由于想把深度学习算法应用在在视频目标检测方向,得到一个较好的结果.由于视频数据的复杂性,因此使用深度学习算法在视频中的目标检测难度比较大,但是仍然可以借鉴现阶段state-of-art的目标检测算法r-cnn.通过自己运行r-cnn目标检测代码,可以明确目标检测的流程,同时构建目标检测的baseline.下面详细讲解构建r-cnn框架的过程和方法以及过程中遇到的问题解决方案. 在跑r-cnn代码之前需要明确一些问题

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注.   上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑

3D目标检测(CVPR2020:Lidar) LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yin_LiDAR-Based_Online_3D_Video_Object_Detection_W

实时目标检测和分类 GIF 图: 视频截图: 论文: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf 了解更多 YOLO,并且下载权重文件: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 视频教程(视频分享到群文件了): https://www.youtube.com/watch?v=4eIBisqx9_g&feature=youtu.be Android Demo:htt

明火烟雾目标检测项目部署 目录 明火烟雾目标检测项目部署 1. 拉取Docker PyToch镜像 2. 配置项目环境 2.1 更换软件源 2.2 下载vim 2.3 解决vim中文乱码问题 3. 运行项目 3.1 拷贝项目到容器中 3.2 安装项目所需的工具包 3.3 启动项目 4.搭建项目镜像 4.1 Docker commit搭建 4.2 Dockerfile搭建 5.发布项目镜像 这个项目是我去年负责的项目,当时还有一些小问题没有完全解决,同时也受限于当时的知识储备,就一直搁置到现在.在

YOLO_Online 将深度学习最火的目标检测做成在线服务 第一次接触 YOLO 这个目标检测项目的时候,我就在想,怎么样能够封装一下让普通人也能够体验深度学习最火的目标检测项目,不需要关注技术细节,不需要装很多软件.只需要网页就能体验呢. 在踩了很多坑之后,终于实现了. 效果: 1.上传文件 2.选择了一张很多狗的图片 3.YOLO 一下 技术实现 web 用了 Django 来做界面,就是上传文件,保存文件这个功能. YOLO 的实现用的是 keras-yolo3,直接导入yolo 官方的

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN.R-FCN和SSD 一个应用于物体识别的迁移学习工具链:来检测桃子 请根据 models/blob/master/research/object_detection/g3doc/ 目录下的 installation.md 配置好你的环境 环境搭建可参考:基于win10,GPU的Tensorfl

以作备份,来源http://jiasuhui.com/archives/178954 本文由“新智元”(微信ID:AI_era)编译,来源:dawn.cs.stanford.edu,编译:刘小芹 斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统,利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化,相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍,同时仍保持高精度.这一系统在安防.交通等领域有着巨大的应用价值和潜力. 视频数据正在爆炸性地增长——

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

​ 本文将介绍一篇很有意思的论文,该方向比较新,故本文保留了较多论文中的设计思路,背景知识等相关内容. 前言: 人类具有识别环境中未知对象实例的本能.当相应的知识最终可用时,对这些未知实例的内在好奇心有助于了解它们. 这促使我们提出一个新的计算机视觉问题,称为:"开放世界对象检测",其中模型的任务是: 1)将尚未引入的对象识别为"未知",无需明确监: 2)在逐渐接收到相应的标签时,逐步学习这些已识别的未知类别,而不会忘记先前学习的类别. 我们制定了这个问题,引入了评

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 检测照片中的物体,用Java可以实现吗? 可以,今天咱们用最少的时间.最简单的操作来体验这个实用的功能,您提交一张普通照片后,会看到下图效果,原照片上的狗子.人.马都被识别出来,每个识别框的左上角是类别和置信度,最后,图片左上角还有本次识别所用时间: 接下来请随本文一起动手来实现上述

基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一.简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测.实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能.同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper. 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

摘要: 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性,还有实现流程,以及可定制点. 本文分享自华为云社区<玩转CANN目标检测与识别一站式方案>,作者: Tianyi_Li. 背景介绍 目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术,随着深度学习技术的发展,目标检测与识别的应用场景也越来越广泛.当前, 主要有以下几个应用场景: 安全领域:指纹识别.物体识别等. 交通领域:车牌号识别.无人驾驶.交通标志识别等. 医疗领域:心电图.B超.健康管理.营养学等. 生活领域:智能家居.智能购物.智能测肤等.

原文: http://weibo.com/p/1001643875679132642345 大纲 微博平台主要负责微博基础功能.接下来将会介绍 平台的作用,以及服务提供的形式 平台Web服务的部署 平台Web框架简介 背景 目前整体架构大体上分为三层 展现层:手机端,主站和第三方应用,承担相关业务的前端展示 适配层:负责服务端和多个展示端的接口适配 服务层:提供基础功能服务,包括Feed服务,用户关系,开放平台和消息箱等 平台作为整个微博架构的基础功能服务层,对外以Http接口的方式提供服务.接