一.YOLO-v4概念 如果想要了解和认识yolo-v4的基本概念,首先要提的就是它的基础版本yolo-v1,对于yolo来说,最经典的算是yolo-v3.如果想要了解它的由来和历史的话,可以自行搜索.那么接下来,就先从yolo-v1入手各方面来介绍对比一下yolo-v4. 1.yolo-v1结构设计 原论文地址:https://tuzishenshi.lanzoui.com/iMMu2s92w4f 图1.网络结构图 yolov1网络结构图是由24个卷积层.2个全连接层构成,其作者也说过灵感来自

YOLO-v4 口罩识别 一.YOLO-v4概念 如果想要了解和认识yolo-v4的基本概念,首先要提的就是它的基础版本yolo-v1,对于yolo来说,最经典的算是yolo-v3.如果想要了解它的由来和历史的话,可以自行搜索.那么接下来,就先从yolo-v1入手各方面来介绍对比一下yolo-v4. 1.yolo-v1结构设计 原论文地址:https://tuzishenshi.lanzoui.com/iMMu2s92w4f 图1.网络结构图 yolov1网络结构图是由24个卷积层.2个全连接层

最近,口罩成为绝对热门的话题,在疫情之下,出门不戴口罩不仅对自己不负责,对他人而言也是一种潜在的威胁.所以许多小区都有保安在门口守着,谁要是不戴口罩就吼回去(吓死我了). 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 尽管如此,人工检测总有可能漏掉人,而且无

摘要:本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 本文分享自华为云社区<ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测>,作者: 孙小北. 本案例将使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 代码:https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery 代码tag:v1.5 mask_det_yolo3,v1.5.1 mask_det_yolo3_camera 开发准备 开发环境安装和部署

近日,方正璞华向金鸡湖社区卫生服务中心捐赠了人脸识别测温系统.该设备集人员识别.体温检测等功能于一体,在人员进出的时候完成体温的检测,从而判断是否有异常人员等问题,有效节省人力成本.减少人员接触风险,提高人员管理和防疫效率. (安装现场) 方正璞华基于"守于拙璞,志在光华"的初心,热心参加社会公益,积极履行作为企业市民的社会责任.本次捐赠的ForeC WelComID是方正璞华自研的远望(ForeC)系列产品之一,主要负责人脸识别.体温检测.AI认证的人员进出管理,在楼宇管理.安防管理

即日起,百度大脑发布“AI开发者战疫守护计划” 大疫当前,人人有责,携手开发者共同出击抗击疫情 基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫!   谁能参与计划?   正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以参与!   如何加入计划?   您可以通过登录百度大脑AI开放平台官网.飞桨深度学习平台直接获取基础接口能力. 更多技术/资源需求,您可以留下线索.或通过电子邮箱baidu_ai@baidu.com与我们联系,我们进

面对新冠肺炎疫情,AI开发者们正在积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫.针对开发者们在疫情防控期间的开发与学习需求,2月6日,百度大脑推出“AI开发者‘战疫’守护计划”, 正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以通过该计划获得免费的技术服务和线上AI培训课程. 据了解,百度大脑“AI开发者‘战疫’守护计划”将为开发者提供免费技术服务和免费线上课程两大支持,希望能基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,更好地实现数据.算法.算力等资源的共享,激发开发者的

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

现如今不管走到哪儿,机场.车站.医院.商场.超市等公共场所都已经将体温检测作为常态化防疫手段.自全球疫情发生以来,不管欧洲.亚洲,还是中东.东南亚等国家都已经意识到,疫情防控的第一道关口便是测温. 而这当中,AI红外测温产品凭借 "非接触.高效测温.重点人员可追溯"等优势脱颖而出,国内外市场需求与往年相比增长迅猛. 行业起底:AI测温一体机的产业链构成 与其他测温方式相比,AI红外测温的好处是无需接触,检测距离相对较远,在人流密集场所也可以迅速筛查体温异常人群.同时,随着AI人脸识别技

小白的经典CNN复现系列(一):LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列,因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到,所以我们先换一个系列开始更新博客,就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前,还是有些小事情提一下,免得到时候评论区的dalao们对我进行严格的批评教育······ 首先呢,我会尽可能地按照论文里面的模型参数进行复现,论文里面说的什么我就写什么.但是由于我本人还是个小白,对于有些算法(比如什么拟牛顿法什么的)实在是有点苦手,而且CNN也基本上就只

挺简单前一百分得了九十多 当然主要是队友很给力 1 温度判别 MLX90614DCC,然后测温拟合吧...从五十度到三十度平均一次要测一个半小时...这是真的痛苦...然后虽然文件里面说自带测温工具,然后我们组用的测温枪,昨天测评老师拿出来一根水银温度计的时候心凉了半截...所以千万别要有侥幸心理.(然而温度枪还是比较准的,结果都在误差范围内)最长距离才五厘米.(要是用测温枪少说也得10厘米)哦对了,这玩意拟合用的高斯函数.要是用T = X * 0.02 - 273.15就绝对凉凉(除非您能对此

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样

自2019年10月首次发布以来,Dapr(Distributed Application Runtime,分布式应用运行时)因其"更稳定"."更可靠"."更一致"."更简单",吸引了大量的关注和喜爱,至今在 GitHub 上已有近1.9万 Stars,俨然已成为开发者圈的新晋"网红". Dapr 具备先天的跨语言优势,其设计更是从根基上兼容了多云.非容器和非云环境,在给予企业和开发者更多选择的同时,也是各传

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快

每次看到大数据人脸识别抓逃犯的新闻我都会感叹技术发展的太快了,国家治安水平也越来越好了

Python老师给了三个小组项目:1.自身专业问题 2.人工智能 3.游戏或者小工具 提前告知了,写游戏不好拿高分,小工具又不能展示自己的水平.大一刚来也没碰到什么专业问题,于是经过讨论,决定了做人工智能项目. 又因才疏学浅,只好践行拿来主义,把现成的yolov5拿来用,做一个口罩佩戴识别. 1.环境配置:本项目使用miniconda + pytorch + yolov5,IDE使用的是Pycharm. miniconda官网:https://conda.io/en/latest/minicon

前言 疫情当下,出入医院等公共场所都被要求佩戴口罩.这篇博客将会介绍如何使用 Yolov4,训练一个人脸口罩检测模型(使用 Yolov4 的原因是目前只复现到了 v4 ),代码地址为 https://github.com/zhiyiYo/yolov4. Yolov4 Yolov4 的神经网络结构相比 Yolov3 变化不是很大,主要更换了激活函数为 Mish,增加了 SPP 块和 PAN 结构(图源 <yolo系列学习笔记----yolov4(SPP原理)>). 感觉 Yolov4 最大的特点

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(下) 4.3.3 Neck创新 在目标检测领域,为了更好的提取融合特征,通常在Backbone和输出层,会插入一些层,这个部分称为Neck.相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的. Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块.FPN+PAN的方式. (1)SPP模块 SPP模块,其实在Yolov3中已经存在了,在Yolov4的C++代码文件夹中有一个Yolov3_spp版本,但有的同学估计从来没有使用过,在Yolov4中,SPP模块仍然是在Backb

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学