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

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网页视频播放插件 发现阿里云oss储存,上传了视频不能在线播放. 解决方法:使用插件播放即可解决. <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Video.js 6.2.8</title> <link href="http://www.jq22.com/demo/video-js/css/video-js.css" rel="stylesheet&

http://www.xuanyusong.com/archives/1019   Unity3D中播放游戏视频的方式有两种,第一种是在游戏对象中播放,就好比在游戏世界中创建一个Plane面对象,摄像机直直的照射在这个面上.第二种是在GUI层面上播放视频.播放视频其实和贴图非常相像,因为播放视频用到的MovieTexture属于贴图Texture的子类,那么本章我们就好好学习一下Unity中播放视频的这两种方式.哇咔咔-           Unity支持的播放视频格式有.mov..mpg..m

YOLO训练自己的数据集的一些心得 封装yolo-windows为动态链接库 yolo-windows源码 项目开源代码:LargeImageDetect-yolo-windows 由于项目需要,需要将yolo移植到windows下并进行封装并自动测试,遇到的主要问题如下: 1.yolo测试的图片一般不会太大,基本为468*468,或者512*512,项目中需要检测的图片分辨率高,拼接后较大,多为1W*1W起: 2.源代码中为cmd命令行进行图片测试,文件夹测试需要不断输入路径: 3.源代码体量

1. 准备环境 安装操作系统Cenos 配置yum源 yum:https://developer.aliyun.com/mirror/ Nginx依赖 gcc-c++ zlib pcre openssl openssl-devel Nginx和扩展模块 Nginx本身只是一个服务器,对流媒体并没有支持,所以我们要下载对应的模块来扩展其功能 MP4模块:http://h264.code-shop.com/download/nginx_mod_h264_streaming-2.2.7.tar.gz

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1.下载darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 2.修改make GPU= CUDNN= OPENCV= DEBUG= 3.编译 cd darknet make 4.测试 下载yolo.weights. ./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 视频测试. ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.c

这个事是好久之前听说了,今天FQ的时候突然想起来了,就去测试了一下这个gif转MP4到底有多神奇... 这个是我的twitter地址:https://twitter.com/chendatony31 目前twitter可以上传的图大小限制为3M 我传了张 1M左右的GIF.输出的确实只有300多k的mp4...真心碉堡了!! 上传的是这个: 输出的是这个: 抱歉,您的浏览器不支持内嵌视频,可以下载这个mp4 此后我又测试了几张图,列出一个简单的表格供大家参考: 原gif大小 输出MP4大小 尺寸

1.下载Darkflow:https://github.com/thtrieu/darkflow 2.解压到目录,打开cmd,进入到解压的目录,并输入python setup.py build_ext --inplace,enter运行 安装成功 3.测试 a.下载训练好的模型文件 yolo.weights:https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 放入../darkflow/bin 下 b.在../darkflow/ 下进入cmd启动 检测摄像

最近有个想法,想做类似下面的视频URL验证: 1.URL Tag Validation 2.Special format of URL for preventing unauthorized usage and access. sample Original: http://www.baidu.com/2016/0704/8025915_HD-60i_7198.mp4 Using UTV:http://www.baidu.com/2016/0704/8025915_HD-60i_7198.mp4

转自 https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76582669参考自github:https://github.com/thtrieu/darkflow darkflow实现了将darknet翻译成tensorflow,可以用tensorflow加载darknet训练好的模型,并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow graph模型,用于移动设备. darkflow需要的依赖库: Python3, tensorflow

1. 需求:把e:\\哥有老婆.mp4 复制到当前项目目录下的copy.mp4中 字节流四种方式复制文件: • 基本字节流一次读写一个字节 • 基本字节流一次读写一个字节数组 • 高效字节流一次读写一个字节 • 高效字节流一次读写一个字节数组 2. 代码示例: package cn.itcast_06; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.FileInput

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas

环境配置看上一贴 https://www.cnblogs.com/clemente/p/10386479.html 1 安装darknet 1-1 克隆darknet repo git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet 1-2 修改Makefile 注意提前备份一份 Makefile.bak GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,根据不同的GPU环境 有几处需要具体根据实际配

Windows系统下YOLO动态链接库的封装和调用 Windows10+VS2015+OpenCV3.4.1+CUDA8.0+cuDNN8.0 参考教程 https://blog.csdn.net/stjuliet/article/details/87884976 承接上一篇文章所做工作,这篇文章进一步讲述如何将YOLO封装成动态链接库以方便后续目标检测时直接调用.关于动态链接库的介绍:https://www.cnblogs.com/chechen/p/8676226.htmlhttps://w

Darknet下使用YOLO的常用命令 整理了一下,随手记一下. 在终端里,直接运行时Yolo的Darknet的各项命令,/home/wp/darknet/cfg/coco.data文件,使用原件:=======================================coco.data=====================================================classes= 80train  = /home/pjreddie/data/coco/train

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config