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10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测（上）|附源码

在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...然后将RPN的输出传递到R-CNN组件以进行最终分类和标记。 R-CNN系列算法的检测结果一般都非常准确，但R-CNN系列算法最大的问题在仿真速度——非常慢，即使是在GPU上也仅获得5 FPS。...YOLO算法于2015年提出，在GPU上获得了 45 FPS性能，此外，同时也提出了一个较小的变体称为“Fast YOLO”，在GPU上达到155 FPS的性能。...confidences ：YOLO分配给对象的置信度值，较低的置信度值表示该对象可能不是网络认为的对象。上面的命令行参数中将过滤掉不大于 0.5阈值的对象。...，以便我们可以在原始图像上正确显示它们； 提取边界框的坐标和尺寸，YOLO返回边界框坐标形式： （centerX ，centerY ，width，height）； 使用此信息导出边界框的左上角（x，y）

12.1K64

如何用 Python 打飞机 ？

在本例中将会接触简单的面向对象编程和继承 。面向对象编程是提取项目中某种事物的关键属性进行抽象 ，抽象模型中包括数据和行为 ，类是对象的抽象 ，对象是类的实例 。 源代码获取方式见置顶留言 。...；在主函数中将对象实例化 ，对对象中的成员变量和函数进行调用实现移动 、击杀等操作 ；本节实现飞船和子弹类和基本功能 。...当项目中有许多类具有相同的基本属性时 ，可以考虑将这些基本属性抽象为一个父类 ，子类通过继承父类而拥有父类中的数据和方法 ，这会提高代码的可读性 ，也省去很多重复的代码 。....png和生气.png.emmm…画风有点不对 ，怪我了 ，阔以自己找图片替代 ，对应修改飞船类和子弹类的文件名就好 ~ 进入到代码的根目录下 python alien_invasion.py 代码 alien-invasion.py...(0,0,game_settings.bullet_width,game_settings.bullet_height) # # 调整子弹位置到飞船所在位置，调整top相同，中心x坐标相同

2.1K61
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车牌检测STN：Spatial Transformer Networks

空间变换器将适当的区域简化以进行后续的分类任务，并具有更好的分类性能，参见图1；（ii）共同定位：给定一组包含相同（但未知）类的不同实例的图像，可以使用空间变换器在每个图像中定位它们；（iii）空间注意...3 空间变换 在本节中，我们将描述空间变换器的公式。这是一个可微模块，它在一次前向过程中将空间变换应用于一个特征映射，其中变换以特定输入为条件，生成一个输出特征映射。...如果这种变换以一种结构化、低纬度的方式产生，这将降低分配给localisation network任务的复杂性。...4 实验 在本节中，我们将探讨空间变换网络在许多有监督学习任务中的应用。在第4.1节中，我们首先对MNIST手写数据集的失真版本进行了实验，展示了空间变换器通过主动变换输入图像来提高分类性能的能力。...虽然CNNs提供了令人难以置信的强大baseline，但我们看到在多个任务中使用空间变换器在精度上有所提高，从而获得了最先进的性能。

60230

智驾车技术栈 | 两万字综述：自动驾驶中基于Lidar点云的3D目标检测深度学习方法

每个点通常是一个四维向量编码，包含3D坐标[x,y,z]和激光反射强度r，激光反射强度会反应有关物体反射表面的信息。...KITTI以每秒10帧(fps)的速率提供具有LiDAR点云图像的同步数据。 一个点由来自LiDAR传感器的3D坐标及其反射强度值的四维向量[x,y,z,r]编码。...每个目标都以3D BBox的形式被标记，并由其中心坐标[x,y,z]、长、宽、高[l,w,h]（以米为单位）、航向和观察角度[α、θ]（以弧度为单位），遮挡和截断状态、对应类别等信息组成。...每个目标都用其类、属性（可见性、活动、姿势）和一个由其中心坐标[x,y,z]、长度、宽度、高度[l,w,h]及其偏航角θ编码的3DBBox进行标注。...每个3DBBox由其中心坐标[x,y,z]、长、宽、高[l,w,h]（以米为单位）、航向角θ（以弧度为单位）和其唯一的跟踪ID进行编码。 WOD也使用常用的AP指标。

1.7K11

分类模型的评价方法

1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念 对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...混淆矩阵的四个象限有明显的规律，左上角至右下角的对角线上是预测正确（以T开头），另一条对角线则预测错误（以F开头），左侧上下象限是预测为真的类别（以P结尾），右侧上下象限为预测错误的类别（以N结尾）。...4、R&Python中的混淆矩阵及指标计算 4.1 R语言中的混淆矩阵 这里使用iris数据集来实现简单的knn分类，并使用R中的混淆矩阵来对其进行性能解读。...= train_test_split(x,y,test_size = 0.3,stratify = y) #特征标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler...比如在文档检索方面，如果想要尽可能的提高检索到的文档中实际有价值的文档，就应该着手提高精确度，否则会面临大量冗余信息；在右键拦截领域，为了防止误伤重要右键，则需要适当提高召回率（查全率），否则会导致重要信息被遗漏

1.2K20

python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...可以使用x轴上i值的范围相对于y轴上的错误率来绘制这些结果。        ...现在，我们可以再次使用混淆矩阵和分类报告重新运行准确性评估，以查看是否可以更准确地对4个未对齐的点进行分类。 我们已将错误分类的点数从4个提高到了2个。        ...在本教程指南中，我仅在对KNeighborsClassifier类的调用中包括了K参数(n_neighbors)。        ...这个例子是人为设计的，主要目的是理解如何用Python编写KNN。 我特意使用makeblobs制作了数据集，以说明此功能作为实践KNN的工具有多有用。

1.4K00

Python GIS神器shapely 2.0新版本来了

conda update shapely -c conda-forge -y可将其稳定升级到2.0.0以上的正式版本： 接下来我们来看看本次大的版本更新中带来了哪些重要内容： 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍的性能提升...，shapely中的矢量要素对象是可变的，譬如对于LineString要素，可以在被创建后，通过为其coords属性赋值新的坐标串信息以改变其矢量信息： 而从2.0.0开始，shapely中所有的矢量要素变为不可变对象...导入常用的各种矢量要素类，这将作为from shapely.geometry import XXX方式的备选方式： 2.4 多部件要素不再可视作序列型对象 在以前的版本中，多部件要素譬如MultiPoint...，本文只针对shapely 2.0中一些比较重要的内容进行介绍，更多新特性请移步其更新说明文档页：https://shapely.readthedocs.io/en/stable/release/2.x.html...这个开源网站我爱了 在Python中将markdown转换为漂亮的网页

1.1K10

PyTorch 的这些更新，你都知道吗？

模块以支持 2D（空间）和 3D（体积）的输入 在 DataLoader 中设置 python 的随机种子，以提高实验的可重复性 将 __delitem__ 方法添加到 nn.Sequential 模块中...＃4949 ▌性能的提高 加速 CPU 中 nn.EmbeddingBag 模块，使得训练得总体速度提高30％＃5433 将 Python 中的 nn.MarginRankingLoss，nn.CosineEmbeddingLoss...，逐点重排列操作可以使性能提高10倍。...＃4174 在小案例中将 normal_ 向量化可以带来5-6倍性能加速＃4312 允许在新版 PyTorch 中使用 GPU Direct 进行广播操作＃4183 为3D 输入案例加速 nn.Linear...模块在多进程分布式训练方面的性能（单 GPU 绑定）＃4870 ▌bug 修复 torch 操作 改进 torch.digamma 操作以提高极点附近的精度＃6517 修复 Tensor.random

5.9K40

PyTorch 重磅更新，不只是支持 Windows

模块以支持 2D（空间）和 3D（体积）的输入 在 DataLoader 中设置 python 的随机种子，以提高实验的可重复性 将 __delitem__ 方法添加到 nn.Sequential 模块中...＃4949 ▌性能的提高 加速 CPU 中 nn.EmbeddingBag 模块，使得训练得总体速度提高30％＃5433 将 Python 中的 nn.MarginRankingLoss，nn.CosineEmbeddingLoss...，逐点重排列操作可以使性能提高10倍。...＃4174 在小案例中将 normal_ 向量化可以带来5-6倍性能加速＃4312 允许在新版 PyTorch 中使用 GPU Direct 进行广播操作＃4183 为3D 输入案例加速 nn.Linear...模块在多进程分布式训练方面的性能（单 GPU 绑定）＃4870 ▌bug 修复 torch 操作 改进 torch.digamma 操作以提高极点附近的精度＃6517 修复 Tensor.random

1.6K20

南开提出 Range-View | 激光雷达技术新进展在自动驾驶等多任务中的应用

具体来说，VAR将回归元素分为两类：一类是透视视图偏好的（即偏移量 \Omega_{y},\Omega_{z} 和 Box 高度 h ），另一类在鸟瞰图中清晰可见的（即偏移量 \Omega_{x} ，...在图5(a)中，在将 \Omega_{y},\Omega_{z} 加到它们的坐标后，物体点在射线方向上分布。如图5(b)所示，传统的聚类方法无法取得满意的结果。...为了解决这个问题，作者首先对中心点进行聚类，然后将剩余的前景分配给这些簇。此外，作者发现一些物体点仍然错误地分配给附近的物体，如图5(d-2)所示。这是因为三维距离度量与偏移点的独特分布不匹配。...作者不是使用原始坐标，而是为 x 轴和 y 轴引入新的坐标。具体来说，鉴于这些点有不同的方位角，作者将新 x 轴的方向定义为它们方位角的平均值，如图6所示。...对于点 (x,y,z) ，在修正后的系统中它的坐标是： \begin{pmatrix}\hat{x}\\ \hat{y}\\ \hat{z}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\

21210

手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

解释输出 通常，（与所有目标检测器一样）将卷积层学习到的特征传递到分类器/回归器上，该分类器/回归器进行检测预测（边界框的坐标，类标签等）。 在YOLO中，通过使用1 x 1卷积的卷积层来完成预测。...做出预测 以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测。 ? YOLO方程 bx，by，bw，bh是我们预测的x，y中心坐标，宽度和高度。tx，ty，tw，th是网络输出的内容。...cx和cy是网格的左上角坐标。pw和ph是盒子的锚点尺寸。 中心坐标 注意，我们正在通过S型函数运行中心坐标预测。这会强制输出值在0到1之间。为什么会这样呢？忍受我。...但是，等等，如果预测的x，y坐标大于1，例如（1.2，0.7），会发生什么。这意味着中心位于（7.2，6.7）。请注意，中心现在位于红色单元格或第7行的第8个单元格的正上方。...（以这种方式选择培训标签）。因此，如果对包含狗的盒子的预测bx和by为（0.3，0.8），则13 x 13特征图上的实际宽度和高度为（13 x 0.3，13 x 0.8）。

3.6K11

【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

在320 × 320下，YOLOv3以22.2 mAP在22 ms运行完成，达到与SSD一样的精确度，但速度提高了3倍。...边界框预测 在YOLO9000之后，我们的系统使用维度聚类（dimension cluster）作为anchor box来预测边界框[13]。网络为每个边界框预测4个坐标， ? ， ? 。...如果先前的边界框未分配给一个ground truth对象，则不会对坐标或类别预测造成损失，只会导致objectness。 ?...Runtime是在Titan X上以256×256进行测量的。可以看到，Darknet-53可与最先进的分类器相媲美，但浮点运算更少，速度更快。...图3 一些试了没用的方法 我们在研究YOLOv3时尝试了很多方法。很多都不起作用。这些可以了解一下。 Anchor box x，y 偏移量预测。

1.3K80

【愚公系列】2023年12月 GDI+绘图专题 Point

欢迎 点赞✍评论⭐收藏 前言 Point是Windows Forms中的一个类，它表示一个具有二维X和Y坐标的点。可以用来表示控件上的位置、鼠标的位置、绘图的起始点等。...以下是一些Point类的常用属性和方法： 属性： X：获取或设置点的X坐标。 Y：获取或设置点的Y坐标。 方法： Equals(Point)：确定指定的对象是否等于当前对象。...Point类常用于控制坐标、绘图、鼠标事件等方面。例如，在画布上绘制一个圆形时，需要指定圆心的位置，就可以使用Point类。...它具有多个构造函数重载，允许您以不同的方式创建Point对象。 Point(Size sz) 构造函数：此构造函数接受一个Size对象作为参数，然后将其宽度和高度分别分配给Point的X和Y属性。...示例： int x = 100; int y = 50; Point point = new Point(x, y); // 现在，point的X将是100，Y将是50 这些构造函数允许您以不同的方式初始化

17812

Open-YOLO 3D | 仅利用 RGB 图像的2D目标检测，实现快速准确的开放词汇3D实例分割 ！

作者的Open-YOLO 3D在两个数据集上均实现了最先进的性能，同时与文献中最佳现有方法相比，速度提高了约16倍。...，并选择与每个3D Mask Proposal 对应的top-k 2D投影；对于单个3D Mask ，作者使用实例 Mask 从投影中裁剪（x, y）坐标，并过滤掉被遮挡或位于帧外的点。...从top-k帧的最终裁剪（x, y）坐标用于从相应低粒度标签图中选择每个点的标签，最终构建多视图提示分布以预测与3D Mask Proposal 对应的提示ID。...帧上的投影x和y坐标，而 是一个基于坐标的选择运算符，其中 是任意自然数。...作者的方法在与最先进模型[34]（使用CLIP特征）的性能竞争中显示出竞争力，速度提高了约11倍。 表2：在Replica数据集上的最先进比较。

13110

Python变量：创建、类型、命名规则和作用域详解

创建变量Python没有用于声明变量的命令。变量在您第一次为其分配值时被创建。示例x = 5y = "John"print(x)print(y)变量不需要声明为特定类型，并且甚至在设置后可以更改类型。...Python变量的规则如下：变量名必须以字母或下划线字符开头。变量名不能以数字开头。变量名只能包含字母数字字符和下划线（A-z、0-9和_）。...一个值分配给多个变量您可以在一行中将相同的值分配给多个变量：示例x = y = z = "Orange"print(x)print(y)print(z)解包集合如果您有一个列表、元组等集合中的值，Python...(x, y, z)您还可以使用+运算符输出多个变量：示例x = "Python "y = "is "z = "awesome"print(x + y + z)请注意，在"Python "和"is "之后有空格字符...对于数字，+字符作为数学运算符起作用：示例x = 5y = 10print(x + y)在print()函数中，当您尝试使用+运算符将字符串和数字组合在一起时，Python会报错：示例x = 5y =

41900

一类强大算法总结！！

包括以下几个主要应用场景： 聚类分析：在聚类分析中，距离算法被广泛用于测量数据点之间的相似性或距离。常见的聚类算法如K均值聚类、层次聚类等都使用了距离度量来判断数据点之间的相似性和区分不同的聚类簇。...特征选择：在特征选择过程中，距离算法可以用来衡量特征之间的相关性或互信息。通过计算特征之间的距离或相似性，可以选择与目标变量高度相关的特征，以提高模型的性能或减少特征空间的维度。...输入参数： point1: 第一个点的坐标，格式为 (x1, y1) point2: 第二个点的坐标，格式为 (x2, y2) 返回值：...point1: 第一个点的坐标，格式为 (x1, y1) point2: 第二个点的坐标，格式为 (x2, y2) 返回值： 两个点之间的曼哈顿距离 ""...A 的坐标为 (x1, y1)，B 的坐标为 (x2, y2)。

33720

ChainerCV: 一个用于深度学习的计算机视觉库

要求 Chainer和它的依赖项 Pillow Cython (建立需求) 附加特征 Matplotlib OpenCV 在Python 2.7.12和3.6.0的环境下获得了测试。...2.边界框的坐标被排序为(y_min, x_min, y_max, x_max)。...(y_min, x_min)和(y_max, x_max)分别是左上的坐标和右下顶点的边界框。 3.关键点的坐标被排序为(y，x)。...图像检测是在图像中查找对象并对对象进行分类的任务。语义分割是将图像分割成块并将对象标签分配给它们的任务。...例如，检测模型支持方法，它获取图像和输出坐标、类标签和在估计的对象区域中预测的边界框的置信度。通用接口允许用户在代码中轻松地交换不同的模型。最重要的是，使用的代码在这个接口之上构建。

1.4K70

深度学习500问——Chapter08：目标检测（5）

改善召回率，YOLOv2在YOLOv1的基础上提出了几种改进策略，如下图所示。可以看到，一些改进方法能有效提高模型的mAP。 大尺度预训练分类。 New Network：Darknet-19。...YOLOv2沿用YOLOv1的方法，根据所在网格单元的位置来预测坐标，则Ground Truth的值介于0到1之间。网络中将得到的网络预测结果再输入sigmoid函数中，让输出结果介于0到1之间。...YOLO9000是怎么进行联合训练的 YOLO9000采用YOLOv2结构，anchor box由原来的5调整带3，对每个anchor box预测其对应的边界框的位置信息 x，y，w，h 和置信度以及所包含的物体分别属于...为了比较Darknet-53与其它网络结构的性能，作者在TitanX上，采用相同的实验设置，将256x256的图片分别输入以Darknet-19，ResNet-101，ResNet-152和Darknet...用维度聚类的思想聚类出9种尺度的anchor box，将9种尺度的anchor box均匀的分配给3种尺度的特征图.如下图是在网络结构图的基础上加上多尺度特征提取部分的示意图（以在COCO数据集(80类

18910

神经网络中常见的激活函数

在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。 经常用到的激活函数有哪些呢？如何进行选择呢？...关于激活函数 激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端，激活函数将神经网络中将输入信号的总和转换为输出信号。...Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如，仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 Mobile NASNetA 在 ImageNet 上的分类准确率提高 0.9%。...tanh系列 tanh Tanh函数，即双曲正切函数，比sigmoid函数更受欢迎，能为多层神经网络提供更好的性能。 它的输出更多地以零为中心，这有助于加速收敛，尤其是在训练初期。...x) + np.exp(-x) s = s1 / s2 return s Tanh函数的最大优点是输出值以 0为中心，即关于坐标原点对称，分属为正数和负数两大类别，函数及其导数都是单调的

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