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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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ChatGPT构建离不开PyTorch，LeCun言论引热议，模型厂商不开放权重原来为此

开源 pytorch 安全 chatgpt 模型

这两天，有关开源的话题又火了起来。有人表示，「没有开源，AI 将一无所有，继续保持 AI 开放。」这个观点得到了很多人的赞同，其中包括图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun。

2023-12-20

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Pytorch Hub 两行代码搞定YOLOv5推理

深度学习 pytorch 框架模型源码

Pytorch Hub是一个帮助研究者实现模型再现、快速推理验证的预训练模型库与一套相关的API框架。支持远程从github上下载指定模型、上传与分享训练好的模型、支持从本地加载预训练模型、自定义模型。支持模型远程加载与本地推理、当前Pytorch Hub已经对接到Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、pytorchvideo等视觉框架

2023-08-22

4070

轻松学Pytorch之Deeplabv3推理

pytorch backbone input pascal 微信公众号

Torchvision框架中在语义分割上支持的是Deeplabv3语义分割模型，而且支持不同的backbone替换，这些backbone替换包括MobileNetv3、ResNet50、ResNet101。其中MobileNetv3版本训练数据集是COCO子集，类别跟Pascal VOC的20个类别保持一致。这里以它为例，演示一下从模型导出ONNX到推理的全过程。

2023-01-04

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Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署

pytorch qt c++存储

亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下：

2023-01-04

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TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

pytorch c++python opencv

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 torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习： - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet- SSD- KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下：最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的

2022-10-10

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tochvision轻松支持十种图像分类模型迁移学习

c++pytorch 机器学习神经网络人工智能

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 torchvision分类介绍 Torchvision高版本支持各种SOTA的图像分类模型，同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方便快捷，Pytroch中支持两种迁移学习方式，分别是： - Finetune模式基于预训练模型，全链路调优参数- 冻结特征层模式这种方式只修改输出层的参数，CNN部分的参数冻结上述两种迁移方式，分别适合大量数据跟少量数据，前一种方式计算跟训练时间会比第二种方

2022-10-09

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PyTorch创始人：Transformer太火很不好，AI易撞墙

pytorch tensorflow ajax 机器学习神经网络

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权 Souminth Chintala 担心 Transformer 可能导致人工智能碰壁。 2017 年 Transformer 首次亮相，便迅速在 AI 领域扩散开来，CV、NLP 等任务都有其身影，越来越多的研究人员投入其中。要说 Transformer 有多厉害，比如 OpenAI 重磅推出的 GPT-3，就是基于 Transformer 实现的。至于传播速度方面，短短 5 年，Transformer 便在 TensorFlow

2022-10-09

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YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7在TensorRT推理速度比较

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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引言这个周末两天把YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王，如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃，YOLOv7模型太多让人眼花缭乱，对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5，实测一言难尽，到处都是坑！测试方式我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当然是用各种官方的脚本导出ON

2022-09-27

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YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理

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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引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下： python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on

2022-09-23

4.7K0

YOLOv5新版本6.x 自定义对象检测-从训练到部署

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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安装与测试最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包： https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t

2022-09-20

1.4K0

PyTorch和Meta「分家」！以后归Linux基金会管了

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---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权【导读】PyTorch要和Meta分开了？成立新的基金会，成为Linux基金会的一部分。一觉醒来，PyTorch「换家」了？ Meta宣布，其AI研究框架PyTorch有了一个新家，将转移到一个独立的PyTorch基金会。该基金会将成为非营利性的Linux基金会的一部分，是一个以协作开发开源软件为核心任务的技术联盟。据Meta的工程副总裁Aparna Ramani说，明年的重点，将是实现从Meta到基金会的无缝过渡。

2022-09-19

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有坑 | PyQT多线程无法刷新，导致界面卡死

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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问题背景与描述我这两天一直想把YOLOv5上加个训练的界面，把控制台的输出重定向到一个PyQT5写的界面上，然后我很顺序的写好了一个简单的测试，发现可以重定向了，一直实时获取输出了。代码如下：然后我就写了个界面，让控制台显示到界面的texteditor中，我知道训练是一个长耗时的操作过程，所以我单独开启了一个QThread线程来完成，然后在线程中发送获取的控制台输出文本给界面主线程，完成界面刷新。以前我用QT C+

2022-08-29

3.3K0

OpenCV中直线拟合方法解密

c++pytorch opencv 编程算法深度学习

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直线拟合原理给出多个点，然后根据这些点拟合出一条直线，这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合，如下图所示: 但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候，最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了：原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响，于是一个聪明的家伙出现了，提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法，这样就避免了翻车。根据高斯分布，离群点权重应该尽可能的小，这样就可以降低它的

2022-08-29

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OpenCV4.x的EAST场景文字检测

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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 EAST模型 EAST( An Efficient and Accurate Scene Text Detector)是标题的英文首字母缩写，模型出自旷视科技。相比其他几种场景文字检测模型，表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异，见下图：可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。EAST模型是一个全卷积神经网络(FCN)它会预测每个像素是否是TEXT或者WORDS，对比之前的一些卷积神经网

2022-08-29

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超越CLIP的多模态模型，只需不到1%的训练数据！南加大最新研究来了

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来源 | 公众号量子位火爆全网的AI绘画你玩了吗？女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具，背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公司和个人都很不友好。对此，

2022-08-29

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OpenCV4.5.x 中SIFT特征匹配调用演示

深度学习 c++pytorch 打包 opencv

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 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数！如果还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。 OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器

2022-08-29

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OpenCV4 调用HED边缘检测算法

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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 HED算法介绍图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》，先看一下HED与Ca

2022-08-29

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OpenCV4.5.x+CUDA11.0.x源码编译与YOLOv5加速教程！

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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前言 OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库，同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。但是，很多开发者还是编译中会遇到各种问题，被迫放弃！可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！软件版本信息：

2022-07-19

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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

OpenCV-Python中没有Mat.convertTo函数怎么办?

c++python pytorch opencv

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函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便，该函数的官方说明如下：其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内，比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0～255切换到0～1之间浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph

2022-07-06

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