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pyTorch入门(三)——GoogleNet和ResNet训练
python
神经网络
这是Minist训练的第三篇了,本篇主要是把GoogleNet和ResNet的模型写出来做一个测试,再就是train.py里面代码加入了图例显示。
Vaccae
2022-12-29
260
0
PaddleOCR C++(三)---动态库返回识别结果及矩形位置
文字识别
神经网络
深度学习
人工智能
c++
《PaddleOCR C++学习笔记(二)》尝试做图像的分割,结果都效果不明显,所以这篇我们从OCR识别这里来处理,将返回的识别字符和对应的识别矩形框都显示出来,用于区分识别的效果。
Vaccae
2021-07-30
1.9K
1
PaddleOCR C++学习笔记(二)
文字识别
神经网络
深度学习
人工智能
c++
上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别(一)》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功,也考虑了几个可以优化的方法,本来也是想按自己的想法做的优化,过程中也踩到了不少的坑,慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。
Vaccae
2021-07-30
1.2K
0
PaddleOCR C++动态库编译及调用识别(一)
文字识别
神经网络
深度学习
人工智能
打包
本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库,供OpenCV的Demo调用。
Vaccae
2021-07-30
4.4K
1
飞桨PaddleOCR C++预测库布署
文字识别
神经网络
深度学习
人工智能
opencv
关于OCR这块以前《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》中用过TesserartOCR,原来用的模型库也挺大,最近也研究了下别的OCR,最终决定采用百度飞桨PaddleOCR,本篇就是基于百度飞桨的PaddleOCR在Window版下C++的布署。
Vaccae
2021-07-07
2.5K
0
C++ OpenCV SVM实战Kindle检测(二)----目标检测
图像识别
opencv
机器学习
神经网络
深度学习
我们新建一个opencv-svm的项目,然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。
Vaccae
2019-10-16
1.4K
0
C++ OpenCV SVM实战Kindle检测(一)----训练数据
opencv
机器学习
神经网络
深度学习
最近也是在接触机器学习,通过做了几个MLNET的例子对机器学习有了一点了解,OpenCV中也有机器学习这块,所以我们就直接来用Kindle做一个实战。
Vaccae
2019-10-12
1.9K
1
C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----介绍与环境搭建
.net
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
现在学习机器学习这块时,基本上都是要先学习Python,还要自己去学习更多的样本数据教程,这样对于使用C#学习机器学习的基础并不容易,于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
Vaccae
2019-09-05
3K
0
Android NDK OpenCV背景消除建模(新Demo附源码)
opencv
android
机器学习
神经网络
深度学习
背景消除建模(BSM)以前我们有两篇介绍过,本章主要是目的是我把Android NDK OpenCV的Demo重新建了一个新的,一是把原来那个DEMO中关于TesserartOCR的相关部分都去掉了,二是在这个Demo中加入多个图片的展示,这样可以显示源图与处理后的图片进行对比了,文章最后会上传Demo的代码。
Vaccae
2019-09-03
767
0
C++ OpenCV视频操作之背景消除建模(BSM)-2
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
api
上一篇《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模(BSM)-1》中我们学习了背景消除建模(BSM)中的采用图像分割模式的高斯混合模型,介绍中我们还说过BS算法中除了图像分割还有机器学习的方式,本篇文章我们就接着上节的内容来学习一下机器学习算法的背景消除建模。
Vaccae
2019-07-24
1K
0
C++ OpenCV特征提取之HOG特征提取(自带行人检测调用)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
Vaccae
2019-07-24
2.4K
0
C++ OpenCV之级联分类器--人脸检测
人脸识别
opencv
机器学习
神经网络
深度学习
使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零。OpenCV安装包里自带有已经训练好的人脸分类器“haarcascade_frontalface_alt.xml”,位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里,我们可以直接拿来使用,检测效果还可以接受。这个文件夹下还有其他一些分类器,像左右眼、上身、笑脸检测等等。
Vaccae
2019-07-24
957
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