Yolo训练自定义目标检测 参考darknet:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 1. 下载darknet 在 https://github.com/pjreddie/darknet 下载zip (注意:git clone 之后'make'有"Counldn't open coco.name"的error,搜了一下,直接下载zip可以解决) 2. make 3. 下载pretrained weight 4. 运行单图片检测 ./darknet det

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7

Abstract: 贡献主要有两点1:可以将卷积神经网络应用region proposal的策略,自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2:当标注数据是比较稀疏的时候,在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能,也就是说用Imagenet上训练好的模型,然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下,检测效果很好.现在达到的效果比目前最好的DPM方法 mAP还要高上20点,目前voc上性能最好. 着篇文章主要是介绍RCNN,跟后面的,Fas

基本配置信息 tensorflow (1.4.0) tensorflow-tensorboard (0.4.0) Keras (2.1.5) Python (3.6.0) Anaconda 4.3.1 (64-bit) Windows 7 darknet链接 https://github.com/pjreddie/darknet 下载后在cfg文件夹下找到yolov2的配置文件yolov2.cfg yolov2权重文件链接 https://pjreddie.com/darknet/yolov2/

YOLO(You only look once)是流行的目标检测模型之一, 原版 Darknet 使用纯 C 编写,不需要安装额外的依赖包,直接编译即可. CPU环境搭建 (ubuntu 18.04) 1.获取图像检测训练模型  git clone https://github.com/pjreddie/darknet 下载好的darknet程序包如下图所示: 2.编译  cd darknet make 3.获取训练模型权重 (作者公布的) wget https://pjreddie.com/m

mui调用图像裁剪android: var IMAGE_UNSPECIFIED = "image/*"; //相册显示的文件类型 var PHOTOZOOM = 2; // 获取完图片返回key var PHOTOLAT = 1; // 剪裁完毕后返回key var main = plus.android.runtimeMainActivity(); //h5+获取应用主Activity实例对象 var Intent = plus.android.importClass("a

这里是课上老师给出的一个示例程序,演示图像检测的过程,本来以为是传统的滑窗检测,但实际上引入了selectivesearch来选择候选窗,所以看思路应该是RCNN的范畴,蛮有意思的,由于老师的注释写的蛮好的,我基本就不画蛇添足了,这里记录下来,为加深理解cs231n的课程做个铺垫.,所以做个储备,实在不行还有开学不是么233 # coding: utf-8 #copyRight by heibanke #如需转载请注明出处 #<<用Python做深度学习1-数学基础>> #http

第五讲_图像识别之图像检测Image Detection 目录 物体检测 ILSVRC竞赛200类(每个图片多个标签):输出类别+Bounding Box(x,y,w,h) PASCAL VOC 2012只有20类 模型进化 区域卷积神经网络R-CNN-2014 模型结构 selective search+CNN特征+svm+Bounding box regression Regiom proposals 训练流程 测试阶段 RCNN性能大幅提升 SPPNet网络-2014 R-CNN速度慢的重

在阅读本文前需要对socket以及自定义协议有一个基本的了解,可以先查看上一篇文章<基于Java Socket的自定义协议,实现Android与服务器的长连接(一)>学习相关的基础知识点. 一.协议定义 上一篇文章中,我们对socket编程和自定义协议做了一个简单的了解,本文将在此基础上加以深入,来实现Android和服务器之间的长连接,现定义协议如下: 数据类协议(Data) 长度(length,32bit) 版本号(version,8bit,前3位预留,后5位用于表示真正的版本号) 数据类

< python PIL - 批量图像处理 - 生成自定义大小图像 > 直接用python自带的PIL图像库,对一个文件夹下所有jpg/png的图像进行自定义像素变换 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=48,height=48): ## 选择自定义大小的width/height img=Image.open(jpgfile) try: new_img = im

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

在写Android App过程中需要一个简单的颜色选择器,Android自带的ColorPicker和网上的一些ColorPicker都太高端了,都实现了颜色渐变功能,我要的不需要那么复杂,只想提供几种颜色供User去选择.于是就自己自定义实现一个Simple ColorSelector,效果图如下 如何去使用这个ColorSelector呢,见下面代码: final ColorSelectorDialog colorDialog = new ColorSelectorDialog( mCont

简介: 本文介绍如何在 Android 检测 Cursor 泄漏的原理以及使用方法,还指出几种常见的出错示例.有一些泄漏在代码中难以察觉,但程序长时间运行后必然会出现异常.同时该方法同样适合于其他需要检测资源泄露的情况. 最近发现某蔬菜手机连接程序在查询媒体存储(MediaProvider)数据库时出现严重 Cursor 泄漏现象,运行一段时间后会导致系统中所有使用到该数据库的程序无法使用.另外在工作中也常发现有些应用有 Cursor 泄漏现象,由于需要长时间运行才会出现异常,所以有的此类 bu

AForge.NET AForge.NET is an open source C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence - image processing, neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic, machine learning, robotics

Android应用开发接入各种SDK时会发现,有很多SDK是需要靠package name和的证书指纹SHA1码来识别的,如百度地图SDK.这样如果使用默认自动生成的debug的话就会给开发调试工作带来一些麻烦.这时可以通过修改正式的release keystore,生成一份"遵守规矩"的临时自定义调试证书给开发时用,就方便多了,具体方法如下. 首先要知道默认的debug证书位置在哪里,打开Eclipse-->Windows-->Preferences -->Andr

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谈起Android程序开发,就需要了解其四个主要的部件:Activity.Service.ContentProvider. BroadcastReceiver.而其中Activity是唯一直接控制程序界面呈现,直面用户操作的部件(当然BrowadCastReceiver也能通过桌面控件(App Widgets)来呈现有限的操作界面).Android对于Activity有严格的生命周期控制,以限制开发者在适当的回调函数里的放上合适的代码.对于多个Activity的转换,Android也有非常好的管

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