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文章/答案/技术大牛

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和蔼的张星的图像处理专栏

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11.YOLOV3训练检测拾遗。

训练配置以及检测我在上一篇文章里已经写过了，这里主要写一下可能会遇到的一些问题及解决方案。这里面要做的许多事情别人都已经是做过了的，我做一下总结而已。

和蔼的zhxing

2018-12-19

2.2K0

10.YOLO系列及如何训练自己的数据。

SSD失败之后就挺失望的，而且莫名其妙，于是转向YOLO了，其实object detection领域可选的模型并不多，RCNN系列我是大概看过的，还写过：RCNN系列，但是这种location和classification分开的思路，要达到实时的话我的硬件条件肯定是不可能的。YOLOV3我是在TX2上跑过的:YOLOV3-TX2跑起来,而且YOLO是有简化版本的模型的，对于简单应用应该是够了。因为以前跑过，整体的流程走下来还算比较顺利，比起SSD来说，训练时要修改的代码也比较少，可能留给犯错的概率就少一些。我分以下几个部分：

和蔼的zhxing

2018-12-07

1.7K0

8.SSD目标检测之二：制作自己的训练集

最近秋色甚好，一场大风刮散了雾霾，难得几天的好天气，周末回家在大巴上看着高速两旁夕阳照射下黄澄澄的树叶，晕车好像也好了很多。特地周六赶回来为了周末去拍点素材，周日天气也好，去了陕师大拍了照片和视频。说正经的，如何来制作数据集。

和蔼的zhxing

2018-12-06

5961

7.SSD目标检测之一：运行SSD模型

需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍

和蔼的zhxing

2018-11-09

3.7K2

1.Win10+VsCode的C/CPP编译环境搭建

我是从开始学C++的时候就一直用的是visual studio，毕竟宇宙第一IDE，写和调试都是超级方便快捷，唯一的缺点可能就是启动慢一点。之前电脑没有换固态之前，用过一段时间的codeblocks，换了之后就一直用VS了。这次换vscode的原因主要是因为最近看到CPP的一些细节的东西的时候发现VS会完全忽略掉这些错误和警告。印象最深的是关于函数返回局部指针变量的处理： eg：

和蔼的zhxing

2018-10-26

4.6K1

其实算不得总结，lintcode这个在专题不会再更新了，准备秋招的时候大概看过一遍这个，有些还是很有用的，然后剑指offer差不多刷了一遍，过些天闲了我把剑指offer的刷题总结完毕，地址在：剑指offer刷题记C++。下面是今年笔试时记录的几个题。

和蔼的zhxing

2018-10-10

3700

1.win10+VS2015+CUDA环境配置

完全放弃了DSP，来学CUDA，这个基本就是按照毕业设计来做了，所以应该会做很久，应该会写一系列博客，主要是和图像相关的，首先来看CUDA配置，这里主要说的是win10配置。我本来原先编译opencv的时候就用的是VS2015，所以这里也不装新的了，NVIDIA的驱动和CUDA我也是装过的，所以只说下大概的思路，其实这个和配置opencv的时候特别像。

和蔼的zhxing

2018-09-04

2.6K0

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