bin/python(python版本所在位置) + test(虚拟环境名称) 进入虚拟环境 workon test 安装环境包 pip install -r requirements.txt 目标检测算法分类
经典的人脸检测算法流程是这样的:用大量的人脸和非人脸样本图像进行训练,得到一个解决2类分类问题的分类器,也称为人脸检测模板。...早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段,分别是早期算法,AdaBoost框架,以及深度学习时代,在接下来将分这几部分进行介绍。...我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线,接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。...此后出现了大量改进方案,在深度学习技术出现之前,一直是人脸检测算法的主流框架。...DMP模型 DPM(Deformable Part Model),正如其名称所述,可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法,其所见即其意。
,真正与原图特征图做卷积计算的是检测算子,即SVM分类模型系数w),每个单元内都是SVM分类模型系数w对梯度方向加权叠加,梯度方向越亮的方向可以解释为行人具有此方向梯度的可能性越大。
专用的异常点检测算法 对于异常点检测而言,其本质是一个分类问题,将所有样本划分为正常样本和异常样本两类,但是不同于监督学习中的分类算法,这里的输入数据是没有标签的,所以是一种无监督学习的策略。...第二步计算每颗决策树中样本点的高度平均值,离根节点越近,高度越小,离根节点越远,高度越大; 第三步判断是否为异常点,根据高度值构建一个打分系统,取值范围0-1,靠近1被认为是异常点; sickit-learn中提供了多种异常点检测算法...,上述两种异常点检测算法的用法如下 >>> from sklearn.svm import OneClassSVM >>> X = [[0], [0.44], [0.45], [0.46], [1]]
transAxes,size=15, horizontalalignment='right') plot_num+=1 plt.show() 算法:异常检测算法比较是包括
一、nginx 域名绑定 域名 nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里,也可又分别建立多个域名配置文件,我一般为了管理方便,每个域名建一个文件,有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里...一、每个域名一个文件的写法 首先打开nginx域名配置文件存放目录:/usr/local/nginx/conf/servers ,如要绑定域名www.itblood.com 则在此目录建一个文件...:www.itblood.com.conf然后在此文件中写规则,如: server{ listen 80; server_name www.itblood.com; #绑定域名...nginx服务器重起命令:/etc/init.d/nginx restart 二、一个文件多个域名的写法 一个文件添加多个域名的规则也是一样,只要把上面单个域名重复写下来就ok了,如: server{...301跳转 如果不带www的域名要加301跳转,那也是和绑定域名一样,先绑定不带www的域名,只是不用写网站目录,而是进行301跳转,如: server { listen 80; server_name
在很多应用场景中,行人非常密集,存在严重的遮挡,我们只能看到人体的一部分,这对检测算法带来了严重的挑战。 背景复杂。...由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。...针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM(Deformable Parts Models)算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。...这是是一种基于组件的检测算法,DPM检测中使用的特征是HOG,针对目标物不同部位的组建进行独立建模。...文献[19]也比较了10年以来的行人检测算法,总结了各种改进措施,并支持了以后的研究方向。
拥挤聚集智能监测算法可以通过yolov7网络模型深度学习框架对人员数量、密度等进行实时监测,拥挤聚集智能监算法识别出拥挤聚集的情况,并及时发出预警。
前段时间,不是写了个扫短位域名的脚本么,然后在网上找whois信息的时候,发现这家的查的挺详细的,然后今天分享一下。...首先是域名Whois查询: Api地址:http://whois.4.cn/api/main 请求类型:可Get可Post 请求参数: domain: vastsa.cn //你要查询域名 isRefresh...然后是Whois历史信息: Api地址:http://whois.4.cn/api/whoishistory 请求类型:可Get可Post 请求参数: domain: baidu.cn //要查询的域名
---- [1] 干货 | 目标检测入门,看这篇就够了 [2] 基于深度学习的目标检测算法综述 [3] 基于深度学习的「目标检测」算法综述
异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法,这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. ...异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止对归一化等处理的结果产生影响。...三是对有标记输出的特征数据做二分类时,由于某些类别的训练样本非常少,类别严重不平衡,此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 2. ...异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据,常用的异常点检测算法一般分为三类。 ...第三类是基于专门的异常点检测算法来做。
序 本文简单介绍下敏感词或者脏词检测算法。 经典AC算法 经典的AC算法由三部分构成,goto表,fail表和output表,共包含四种具体的算法,分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
介绍域名网域名称(英语:Domain Name,简称:Domain),简称域名、网域。域名是互联网上某一台计算机或计算机组的名称。域名可以说是一个 IP 地址的代称,目的是为了便于记忆。...这种服务器就叫做这个域的权威域名服务器(也常称为授权域名服务器),它拥有这个域所有的域名信息。每个域都可以分为多个子域,而每个权威域名服务器可以给一个或多个区域进行解析。...如果有一个询问该子域信息的请求,所返回的应该是该子域的权威域名服务器列表。一个域可以有多台权威域名服务器,但是只有一台是主域名服务器,这台主域名服务器负责向其他辅域名服务器分发每个域名空间的更新信息。...域名解析域名解析包括正向解析和反向解析。正向解析是把域名转换为 IP 地址。这需要由专门的域名解析服务器来完成。反向解析是把 IP 地址转换为域名。...域名的应用域名服务器可以将域名映射为 IP 地址。基于这个特点,域名解析除了可以用于浏览器之外,域名解析还可以用于以下的场景:基于域名实现重定向:使用域名代替 IP 地址。
本文介绍了一种基于肤色的人脸检测技术,该技术将颜色空间从RGB转换为YCbCr,并使用简单的阈值方法来检测皮肤区域。该算法可以有效地检测出图像中的皮肤区域,并避...
顶级域名又叫一级域名。 数有几个点,一个点一级,两个点二级。...顶级域名 .com baidu.com 二级域名 .com.cn www.baidu.com baike.baidu.com 三级域名...wencaifeng.blog.sohu.com 一级域名 xxx.com 二级域名 xxx.xxx.com 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https:
异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法,这里就对异常点检测算法做一个总结。...异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止对归一化等处理的结果产生影响。...三是对有标记输出的特征数据做二分类时,由于某些类别的训练样本非常少,类别严重不平衡,此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。...异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据,常用的异常点检测算法一般分为三类。...来自: 刘建平《异常点检测算法小结》
2、YOLO可以很好的避免背景错误,其它物体检测算法使用了滑窗或region proposal,分类器只能得到图像的局部信息。
YOLO9000 使用 YOLOv2 模型,采用联合训练算法训练,拥有9000类的分类信息。
EAST网络性能对比 对比EAST算法同其他的文本检测算法,我们可以看到在ICDAR 2015和MSRA-TD500这样两个数据集上,EAST算法同样能够达到较好的效果。
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