序言      自动驾驶是目前非常有前景的行业,而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”,有着非常重要的地位和作用.为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标,如汽车.行人等,我们需要提前对这些目标的进行训练,从而能够有效地避开,防止事故的发生. 目录: 目标检测之车辆检测(基于darknet框架的yolov3) 一.目标检测的概念 二.Darknet整体框架与安装测试 三.yolo模型特点与性能 四.基于Darknet的yolov3车辆检测模型 正文: 一.目标检测的概念 1.1 什么是目标检测 目标检

本文大部分内容总结于其他文章 1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集.   2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能

导读 跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索.该技术能够根据行人的穿着.体态.发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段. ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向,行人智能认知是人脸识别之后比较重要的一个研究方向,特别是计算机视觉行业里面,首先简单介绍 ReID 里比较热门的几项内容: 行人检测.任务是在给定图片中检测出行人

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模

最后一章内容,主要是OCR的实例,很多都是和经验或者实际应用有关:看完了,总之,善始善终,继续加油!! 一.图像识别(店名识别)的步骤: 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3.字符分类(Character class

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:

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1. 文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2. 字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3. 字符分类

# -------------------------------------------------------------- # @文件: 行人识别.py # @工程: blog # @时间: 2018/3/16 21:12 # @作者: liu yang # @博客: liuyang1.club # @邮箱: liuyang0001@outlook.com # ------------------------------------------------------------- # 编

应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 问题描述和流程图(Problem Description and Pipeline) 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detection)--将图片上的文字与其他环境对象分离开来 字符切分(Character segmentation)--将文字分割成一个个单一的字符 字符分类(Cha

前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别,看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享,对HoG理论有了些初步的认识. HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient, 直译过来也就是梯度方向直方图. 就是计算各像素的梯度方向,统计成为直方图来作为特征表示目标. 下面简述一下利用HoG + SVM 实现目标检测的简要步骤 Step1:获取正样本集并用hog计算特征得到hog特征描述子.例如进行行人检测,可用IRINA等行人样本集,提取出行人的描述子. Step2:

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-

以下都是基于yolo v2版本的,对于现在的v3版本,可以先clone下来,再git checkout回v2版本. 玩了三四个月的yolo后发现数值相当不稳定,yolo只能用来小打小闹了. v2训练的权重用v3做预测,结果不一样. 我的环境是 window 10 + cuda9.0 + opencv 3.4.0 + VS2015 先在这个地方下源文件:https://github.com/AlexeyAB/darknet 下好后,先打开用文本编辑器打开 darknet.vcxproj,将两处 c

本文是关于ACC自适应巡航控制系统的介绍,罗孚从个人视角出发,描述对ACC系统的理解,以及在一些使用场景下的思考. 什么是ACC? ACC系统是在定速巡航装置的基础上发展而来的,区别在于定速巡航只能限定速度,方向盘和刹车还需要驾驶员控制,而ACC能够较好的帮助驾驶员协调方向盘和刹车.定速巡航算是L1级别的自动驾驶,而ACC则可以算是L2级别的自动驾驶. ACC主要有两个参数,车速和距离.如果"前面没车",那么可以使用驾驶员设定的期望车速来行车,这与定速巡航功能相当,如果配合车道保持LK

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev

十七.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 小批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 十八.应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 18.1 问题描述和流程图 18.2 滑动窗口 18.3 获取大量数据和人工数据 18.4 上限分析:哪部分管道的接下去做 十九.总结(Conclusion) 19.

CVPR 2018大会将于2018年6月18~22日于美国犹他州的盐湖城(Salt Lake City)举办. CVPR2018论文集下载:http://openaccess.thecvf.com/menu.py 目前CVPR2018论文还不能打包下载,但可以看到收录论文标题的清单,感兴趣的可以自行google/baidu下载 详细可以点击链接:https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision/blob/master/2018/cvpr20

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” .前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付.安防等各行各业. 诚然,分析人的方式多种多样,各种分析行人的算法中,Face算法在其中有着得天独厚的优势,它在验证身份方面是最精准的(可以精确到支付验证),但Face算法在数量统计的准确度肯定不是最优的.因为很多场景下的Face ID受到了光照遮挡的影响,质量参差不齐,所以基

知乎上有一个提问"计算机视觉领域如何从别人的论文里获取自己的idea?" 非常有意思,这里也总结下: Cheng Li的回答:找40篇比较新的paper,最好是开源的.你能看懂的.尽可能时髦的.大佬点赞的.然后画一个40*40的矩阵,对角线上的元素不看,还剩下1560个元素.每个元素看看A+B是不是靠谱,虽然可能99%都不靠谱.但是还是有可能筛出来15篇左右的idea,如果考虑交换性可能只有7篇也够了.或者你找40篇比较新的不是你发的oral paper,再找K篇自己的paper,也可

智能驾驶L2发展策略 智能驾驶L2,以们通俗的定义是,以高级辅助驾驶的产品为主的各种巡航产品,包括定速巡航,自适应巡航ACC,预见性巡航,智能巡航等等. 车辆驾驶是集注意力高度集中,手把控方向盘和换挡,脚负责刹车油门的一些列综合协调的操作,那么驾驶久了必然会精力和身体疲劳,但由于L2或者高级辅助驾驶的加入,使得在一些安全的路段,脚已经不用踩着油门了,由巡航代替,手轻轻的放在方向盘上不用使力,由车道保持辅助了,而最主要的人注意力由驾驶车辆,变成了监管道路和车辆行驶情况,并且驾驶的注意力可以稍稍放松