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贾志刚-OpenCV学堂

三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台软件作者

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先马后看！YOLO论文讲解：V1-V7

神经网络深度学习人工智能图像识别云直播

YOLO V7出来的时候，有朋友跟我吐槽：V5还没闹明白呢，又来个V7，太卷了。我找来了深耕目标检测的朋友张老师，从V1到V7，给各位做一次YOLO的系统分享。张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。相信各位能从张老师的分享中，既学习到YOLO系列的理论架构，又了解到YOLO在实际工业中的应用。因为分享的内容比较多，所以分两天进行，分别在9月21日和9月22日晚20:

2022-09-23

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小哥自创AI防拖延系统，一玩手机就被“闪瞎” | Reddit高热

api https 网络安全图像识别数据库

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权你有过被Deadline支配的恐惧吗？为了克服拖延症，一位小哥对自己“下了狠手”。他编写出一套使用物体检测API的算法，来监督自己专注学习。一旦他开始玩手机，惩罚系统就会启动—— 面前的两个手电筒将“亮瞎”他的双眼。同时，音响还会发出刺耳的声音，迫使他回到当前任务中。小哥把这个自创防拖延系统分享到了YouTube和Reddit，结果在Reddit上爆火，目前已有3.3k热度。不少网友惊呼：Amazing！有位“拖延症晚期

2022-08-29

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源码 | OpenCV DNN + YOLOv7目标检测

c++pytorch opencv 图像识别编程算法

点击上方蓝字关注我们作者：王博，极视角科技算法研究员微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识简单说明分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测，一共包含12个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。编写这套YOLOV7的程序，跟此前编写的YOLOV6的程序，大部分源码是相同的，区别仅仅在于图片预处理的过程不一样。YOLOV7的图片预处理是BGR2RGB+不保持高宽比的resize+除以255 由于onnx文件太多，无法直接上传

2022-07-19

3.8K1

如何实现超大尺寸图像快速识别

图像识别神经网络深度学习人工智能编程算法

一般情况下，遥感目标检测中，遥感图像的图片尺寸都会很大，且图像中元素极为复杂，近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以，如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别？目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少，但大多依托于强大的计算资源，为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别，我们找到了一个

2022-07-14

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YOLOv7速度精度超越其他变体，大神AB发推，网友：还得是你！|开源

https 图像识别网络安全神经网络深度学习

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权前脚美团刚发布YOLOv6， YOLO官方团队又放出新版本。曾参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy在推特上声称：官方版YOLOv7比以下版本的精度和速度都要好。在论文中，团队详细对比了YOLOv7和其他变体的性能对比，并介绍v7版本的新变化。话不多说，YOLOv7有多强一起来看实验结果。速度、精度都超越其他变体论文中，实验以之前版本的YOLO和最先进的目标检测模型作为基准。表格是YOLOv7模型在

2022-07-12

1.3K0

【建议收藏】CV算法工程师自修指南

图像识别编程算法自动驾驶无人驾驶 python

我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题—— 学习CV要具备哪些基础？ CV算法工程师应当掌握哪些技能？ 01 学习CV要具备哪些基础 01 编程与数理基础掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。 02 机器学习基础了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Python语言上手机器学习算法实践。 03 深度学习基础熟练卷积神经网络和循环神经网络、了解简单的Pytor

2022-06-16

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GitHub开源130+Stars：手把手教你复现基于PPYOLO系列的目标检测算法

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权目标检测是计算机视觉领域的基础任务，没个称手的Model Zoo怎么行？今天给大家安利一个简单好用的目标检测的算法模型库miemiedetection，目前在GitHub已斩获130+颗star 代码链接：https://github.com/miemie2013/miemiedetection miemiedetection是基于YOLOX进行二次开发的个人检测库，还支持PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE、FC

2022-05-27

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有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

数据分析图像识别

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资产之一，开发人员也经常

2022-04-28

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实时行人分析的开源神器，网友：太强了！

神经网络深度学习人工智能云直播图像识别

行人检测、行为分析、跨镜跟踪、属性识别等能力在工业、安防、金融、能源等行业中可谓是核心财富密码！一套综合目标检测、跟踪、关键点检测等能力的开源实时行人分析工具，就是把握这些高价值场景的关键！ PP-Human多功能全景图说来容易，但它真的切实可用，需要企业真实场景数据打磨优化，拥有人体属性分析、行为识别与流量技术与轨迹留存三大能力，兼容单张图片、单路或多路视频等多种数据输入类型，还需要适应不同光线、复杂背景及跨镜头场景。今天给大家介绍的，就是这样一套不仅拥有上述能力，还直接提供目标检测、属性分析、关

2022-04-21

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YOLOX在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT上面推理部署与速度比较

c++pytorch 图像识别 opencv 深度学习

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方：把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下：论文与代码模型下载地址： https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github

2022-04-14

3.9K0

何恺明团队新作：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权微软的Swin Transformer去年横空出世，一举突破了Transformer做视觉任务复杂度过高的问题。这种把Transformer“卷积网络”化的做法，也成为当前ViT研究领域的热门方向。但现在，何恺明团队的最新论文提出了不同的观点：在目标检测任务上，像Swin Transformer那样的复杂操作可能是没有必要的。只用普通ViT做骨干网络，一样能在目标检测任务上拿下高分。不对ViT引入分层设计 ViT可以说是打开了

2022-04-02

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CVPR 2022 | 华南理工提出VISTA：双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA，即插即用

图像处理图像识别测试服务腾讯云测试服务

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文提出了 VISTA，一种新颖的即插即用多视角融合策略，用于准确的 3D 对象检测。为了使 VISTA 能够关注特定目标而不是一般点，研究者提出限制学习的注意力权重的方差。将分类和回归任务解耦以处理不平衡训练问题。在 nuScenes 和 Waymo 数据集的基准测试证明了 VISTA 方法的有效性和泛化能力。该论文已被CVPR 2022接收。第一章简介 LiDAR (激光雷达)是一种重要的传感器，被广泛用于自动驾驶场景中，以提供物

2022-03-28

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YOLOv5 实现无人机识别

神经网络深度学习人工智能图像识别 python

YOLOv5发布至今，已经迭代多个版本，是唯一基于pytorch框架的YOLO系列的模型框。简单易用，特别适合自定义目标检测与对象检测。只要用了Pytorch版本YOLOv5框架，可以毫不夸张的说两个小时就可以学会目标检测。

2021-07-14

8700

使用图像分割来做缺陷检测的一个例子

图像识别 tcp/ip

作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍什么是物体检测？给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测

2021-06-08

2.5K0

U²-Net：使用显著性物体检测来生成真实的铅笔肖像画

图像识别数据分析

铅笔素描肖像生成已出现作为Alberta大学的U²-Net的一个有趣和流行的新应用。自用于显著目标检测的新的深度网络架构开源以来，该项目的GitHub页面在三天内收到了超过2400颗星。

2021-03-12

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项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警

深度学习神经网络人工智能图像识别 kernel

本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路，抛砖引玉为大家提供一个案例，也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法，也希望读者可以改进该项目种提到的方法，比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。

2021-02-22

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YOLOv5在最新OpenVINO 2021R02版本的部署与代码演示详解

pytorch 神经网络深度学习人工智能图像识别

YOLOv5在OpenVINO上的部署，网上有很多python版本的代码，但是基本都有个很内伤的问题，就是还在用pytorch的一些库做解析，C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚，所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分，从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出，实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释，以及代码实现与演示图像。

2021-01-18

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YOLOv5实现自定义对象训练与OpenVINO部署全解析

腾讯云测试服务神经网络深度学习人工智能图像识别

大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。

2021-01-18

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谷歌简单粗暴“复制-粘贴”数据增广，刷新COCO目标检测与实例分割新高度

图像识别编程算法

近日，谷歌、UC伯克利与康奈尔大学的研究人员公布了一篇论文 Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation ，使用简单粗暴的“复制-粘贴”术，再次刷新COCO数据集上目标检测与实例分割的新高度。

2020-12-21

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1.8M超轻量目标检测模型NanoDet，比YOLO跑得快，上线两天Star量超200

图像识别神经网络深度学习人工智能 https

目标检测一直是计算机视觉领域的一大难题，其目标是找出图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。目标检测中的深度学习方法已经发展了很多年，并出现了不同类型的检测方法。

2020-12-08

1.5K0

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