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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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torchvision中怎么加载本地模型实现训练与推理
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架,当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等,此外还支持预训练模型库下载相关的模型,直接预测推理。
OpenCV学堂
2023-09-22
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CV往哪卷?李飞飞指出三颗「北极星」:具身智能,视觉推理和场景理解
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】ImageNet见证了计算机视觉发展的辉煌历程,在部分任务性能已超越人类的情况下,计算机视觉的未来又该如何发展?李飞飞最近发文指了三个方向:具身智能,视觉推理和场景理解。 在深度学习革命进程中,计算机视觉依托大规模数据集ImageNet,在图像分类、目标检测、图像生成等多个任务都表现出惊人的性能,甚至比人类的准确率还要高! 但CV为何能取得如此巨大的成就?未来将向何处发展? 最近,「华人AI女神」李飞飞在美国文理科学院
OpenCV学堂
2022-05-05
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轻松学Pytorch-迁移学习实现表面缺陷检查
大家好,我又又好久没有更新这个系列了,主要原因归根结底只有一个懒,所谓 一勤天下无难事,百思心中有良谋。以后还争取每周更新,这次隔了一周没有更新,对不起大家了。今天给大家更新的是如何基于torchvision自带的模型完成图像分类任务的迁移学习,前面我们已经完成了对对象检测任务的迁移学习,这里补上针对图像分类任务的迁移学习,官方的文档比较啰嗦,看了之后其实可操作性很低,特别是对于初学者,估计看了之后就发懵的那种。本人重新改写了一波,代码简洁易懂,然后把训练结果导出ONNX,使用OpenCV DNN调用部署,非常实用!废话不多说了,少吹水!
OpenCV学堂
2020-09-22
1.4K0
史上最全GAN综述2020版:算法、理论及应用
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2001.06937.pdf
OpenCV学堂
2020-03-10
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Mask-RCNN模型的实现自定义对象(无人机)检测
打开标注工具PixelAnnotation 选择好dataset路径之后,顺序开始标注数据即可!
OpenCV学堂
2019-08-09
1.8K2
OpenCV4中如何使用Mask RCNN网络
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出,而且这个分支mask分割网络是全卷积网络,结构显示如下:
OpenCV学堂
2019-07-25
1.4K0
干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用
Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块,支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的
OpenCV学堂
2019-04-29
4.8K0
深度学习之迁移学习介绍与使用
在深度学习领域,通过预训练模型作为检查点开始训练生成神经网络模型实现对新任务的支持,这种方法通常被称为迁移学习,它的好处是不用再重头开始设计与训练一个全新的网络,而是基于已经训练好的网络模型,在其基础上进行参数与知识迁移,只需要很少量的计算资源开销与训练时间就可以实现对新任务的支持。
OpenCV学堂
2018-10-23
1.2K0
tensorflow Object Detection API使用预训练模型mask r-cnn实现对象检测
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型,在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了,论文也是到处可以看到。这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型,提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用,首先需要下载Mask R-CNN网络模型,这个在tensorflow的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍, tensorflow models的github主页地址如下: https://github.com/tensorflow/models
OpenCV学堂
2018-09-29
5.6K2
基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别
基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习,基于SSD模型训练实现手势识别完整流程,涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作,tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出,OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理,整个过程比较长,操作步骤比较多,这里说一下主要阶段与关键注意点。
OpenCV学堂
2018-09-29
5.2K1
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