本文翻译自 Vishwesh Shrimali 的  "Using OpenVINO with OpenCV" 原文链接: https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们会介绍如何利用 Intel 的 OpenVINO 软件包来,发挥 OpenCV 中 Deep Neural Network (DNN) / 深度神经网络 模块的的最大性能: 我们也对 CPU 上 OpenCV 和其

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

从零开始自己搭建复杂网络(以DenseNet为例) DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络.在该网络中,任何两层之间都有直接的连接,也就是说,网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集, 而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入. DenseNet 在 ResNet 基础上,提出了更优秀的 shortcut 方式.Dense Connection 不仅能使得 feature 更加 robust ,还能带来更快的收敛速度. 显存和计算量上稍显不足,需要业界进一步的优化才能广

题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中: 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions Methods Experiments My Conclusion 1> Open Problems 联合多传感器数据能获得更好的特征表示:

目录 1. 故事 2. 动机 3. 做法 3.1 DRDB 3.2 训练方法 4. 实验 发表于2019 Sensors.这篇文章的思想可能来源于2018 ECCV的SkipNet[11]. 没开源,和SkipNet基本一致,没什么创新点. 1. 故事 本文的改造对象是RDN.RDN由多个RDB组成,用于一般的图像恢复任务.但是,RDN只能用于单一水平的噪声[设计初衷是非盲的].作者希望在RDN的基础上实现两个目标: 能够盲去噪. 能够根据输入噪声的程度,动态调整RDB数量(同一RDN种跳过的R

在计算机视觉中,目标检测是一个难题.在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析.如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别.如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手.因此,目标检测占据着十分重要的地位.在目标检测算法中,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段.而在实际中,我经常接触到的是One-Stage算法,如YOLO,SSD等.接下来,对常接触到的这部分One-stage单阶段目标检测算法进

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸.对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introducti

YOLO.SSD.FPN.Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标.box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的检测性能优化 原理如下: 输入一张图片,图片中包含N个object,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个lab

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[ \begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} - E[x]}{\sqrt{Var[x] + \epsilon}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac{wx+

前言 之前博客:[YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来给大家介绍了在LabVIEW上使用openvino加速推理,在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别.那我们今天就一起来看一下如何使用LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎CT图像病害分割,本次实战模型主要是来自大佬:翼达口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410 一.LabVIEW视觉工具

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与

[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline(基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ Github项目地址--> https://github.com/xiaosongshine/bearing_detection_by_conv1d 大赛简介 轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一.由于过载,疲劳,磨损,腐蚀等原因,轴承在机器操作过程中容易损坏.事实上,超过50%的旋转机器故障与轴承故障有

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.

一.什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别. 二.One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司.然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡. 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性).

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D