tensorflow对象检测框架 该框架支持tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，其中tensorflow1.x版本是支持tensorflow1.15.0以上版本，支持的对象检测模型包...Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了 针对这些文章教程，如今已经录制好了视频教程，实现了VOC数据集从采集，标注与制作、模型配置文件修改与参数修改...YOLOv5的Pytorh对象检测框架 Pytorch自带的对象检测框架torchvision支持多种对象检测模型的自定义对象检测，支持Faster-RCNN、Mask-RCNN对象检测等。...的训练与部署，感兴趣可以点击这里查看 YOLOv5在最新OpenVINO 2021R02版本的部署与代码演示详解 YOLOv5实现自定义对象训练与OpenVINO部署全解析 总结 掌握这两个对象检测框架的从训练到部署整个流程是每个做...CV开发的基本技术素养，此外OpenVINO2021.3版本在扩展模块开始支持原生的pytorch模型直接转换为IR格式，不需要中间ONNX转换，基于Pytorch框架的YOLOv5对象检测框架的从检测到部署必将更加的容易在实际项目中使用
此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。...可以看出越是分辨率大的对象在高层特征抽象上毕竟容易被预测检测，分辨率小的对象在底层特征会被检测，如果分辨率过小则有可能无法检测，所以SSD对象检测是对微小目标检测效果不佳的对象检测方法，根据使用的特征网络不同可以分为...VGG-SSD，MobileNet-SSD等，下图是基于VGG16的SSD对象检测网络模型结构： OpenCV DNN支持SSD-VGG， SSD-MobileNet两种SSD对象检测模型。...整个网络结构跟Faster-RCNN很相似，网络模型结构如下： OpenCV支持Caffe与Tensorflow Object DetectionAPI中的mask-rcnn模型部署推理。...该网络同样是两阶段的对象检测网络，模型架构如下： 位置敏感ROI矩形解码 EfficientDet 对象检测网络 该模型是一阶段的对象检测网络，在2019年提出，tensorflow2.x的对象检测网络框架支持的网络模型
国外一个开发者，做了一个应用程序，通过应用对象检测自动计算飞镖分数。 此应用程序通过 SSD-Mobilenet 的迁移学习来检测Bull（飞镖靶的中心）和箭头。...一般来说，SSD-Mobilenet 可以检测飞镖、箭头等物体，但很难确定分数。...如何运作 此应用程序使用 SSD-Mobilenet，但它只检测Bull（飞镖靶的中心）和箭头。仅 SSD-Mobilenet 不足以估计分数。为了确定分数，我们使用箭头从飞镖中心点的位置和角度信息。...分数计算流程如下： 当应用程序启动时，SSD-Mobilenet 会检测到 Bull。 用户向飞镖靶投掷箭头。 当箭头贴在飞镖靶上时，SSD-Mobilenet 检测到箭头。...从四个特征估计倍数（单、双、三）：箭头相对于Bull的距离（镖靶的中心）、角度以及箭头边界框的宽度和高度。 我们使用神经网络来估计倍数。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。...在这篇文章中，我将API的对象设定为一个可以运动的玩具。本文将用六个步骤突出API的性能并教你如何构建一个玩具探测器，你也可以根据这六个步骤扩展与实践你想要构建的任何单个或多个对象检测器。 ?...TensorFlow玩具检测器 代码在我的GitHub repo上。...从本质上说，我们为对象识别x和y的最大值与最小值，并将其传递给模型以及用于训练的图像。 ?...在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。
在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。...在这个实践教程中，您将学习如何: -通过安装必要的库和下载DNN模型(如SSD-Mobilenet和SSD-Inception)来设置您的NVIDIA Jetson Nano和编码环境 -使用NVIDIA...TensorRT运行几个对象检测示例 -用Python编写您自己的实时对象检测程序，从一个实时视频开始。...-然后，您可以使用这个10行Python程序在不同的设置中使用其他预训练的DNN模型进行对象检测。
在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。 ?...在这个实践教程中，您将学习如何: -通过安装必要的库和下载DNN模型(如SSD-Mobilenet和SSD-Inception)来设置您的NVIDIA Jetson Nano和编码环境 -使用NVIDIA...TensorRT运行几个对象检测示例 -用Python编写您自己的实时对象检测程序，从一个实时视频开始。...-然后，您可以使用这个10行Python程序在不同的设置中使用其他预训练的DNN模型（点击阅读原文访问github地址）进行对象检测。
在本文中，我们展示了 Krylov 用户如何与该平台交互操作，从而高效的构建管理繁重的工作流。...在 Jetson Nano 上用 10 行代码进行实时对象检测 链接: https://www.youtube.com/watch?...v=bcM5AQSAzUY 在本教程中，您将学习如何设置 NVIDIA Jetson Nano ，同时运行多个对象检测示例，并用 Python 编写自己的实时对象检测程序。...NVIDIA Jetson Nano 支持多种 DNN 模型，包括 SSD-Mobilenet 和 SSD-Inception ，它们已在 90 类 MS COCO 数据集中预训练过，可以检测各种对象。...如何将 OpenCV 的“ dnn ”模块与 NVIDIA GPU ， CUDA 和 cuDNN 结合使用 链接: https://www.pyimagesearch.com/2020/02/03/
姿态估计有很多用途，从对身体做出反应的交互式安装到增强现实、动画、健身用途等等。我们希望此模型的辅助能力能够激励更多的开发人员和制造商尝试将姿态检测应用到他们自己的项目中。...使用单姿态或多姿态解码算法来解码姿势、构建置信度得分、关键点位置和来自模型输出的关键点置信度得分。 等等，这些关键词的含义是什么？...让我们回顾一下最重要的： 姿势 - 在最上层看来，PoseNet将返回一个姿势对象，其中包含每个检测到的人物的关键点列表和实例层的置信度分数。 ?...PoseNet返回检测到的每个人的置信度值以及检测到的每个姿势关键点。图片来源：“Microsoft Coco：上下文数据集中的通用对象”，https://cocodataset.org。...让我们回顾一下如何配置PoseNet项目的基础知识。
姿态估计有很多用途，从对身体反应的互动装置到增强现实、动画、健身用途等。我们希望此模型的可访问性能够激励更多的开发人员和制造商尝试将姿态检测应用到他们自己的独特项目中。...使用单姿态或多姿态解码算法来解码姿势，构建置信度得分，关键点位置和来自模型输出的关键点置信度得分。...让我们回顾一下最重要的： 姿势 - 在最高级别，PoseNet将返回一个姿势对象，其中包含每个检测到的人物的关键点列表和实例级别的置信度分数。 ?...PoseNet目前检测到下图所示的17个关键点： 第1部分：导入TENSORFLOW.JS和POSENET库 很多工作都是将模型的复杂性抽象化并将功能封装为易于使用的方法。...让我们回顾一下如何设置PoseNet项目的基础知识。
检测物体（第 7 章） 训练 YOLO 对象检测器并优化其参数以完成训练（第 7 章） 使用 TensorFlow DeepLab 执行语义分割，并编写 TensorFlow 代码以在 Google...YOLO 如何如此快速地检测物体？ YOLO 的检测机制基于单个卷积神经网络（CNN），该预测同时预测对象的多个边界框以及在每个边界框中检测给定对象类别的可能性。...总结 在本章中，我们了解了 YOLO 对象检测方法的基本组成部分，并了解了与其他对象检测方法相比，YOLO 如何能够如此快速，准确地检测到对象。...与对象检测不同，在对象检测中，在多个对象类上绘制了一个矩形边界框（类似于我们从 YOLOV3 中学到的知识），语义分割可学习整个图像，并将封闭对象的类分配给图像中的相应像素。...因此，语义分段可以比对象检测更强大。 语义分段的基本架构基于编码器-解码器网络，其中编码器创建一个高维特征向量并在不同级别上对其进行聚合，而解码器在神经网络的不同级别上创建一个语义分段掩码。
Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目，涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。...链接： https://github.com/facebookresearch/pythia 第2名：云注释（Cloud Annotations） 自定义对象检测和分类训练，2014星。...基于IBM云对象存储，在TensorFlow上训练，需要先在线进行图像标注，macOS，Windows和Linux都可以用。...比如这个新闻标题《用TensorFlow检测鱼》，生成的评论是酱婶的： 这篇文章太辣鸡了。 1.为什么代码看起来像一堆黑盒子标签？我没有看到它。 2.为什么你的模型不利用这些理论？...在一个不了解我们如何使用“黑匣子”和“蓝盒子”来检测真实环境中的鱼类并使用黑匣子代替白纸盒的世界中，我们都知道这一点。 看起来好像很有道理的样子，然而完全不知道在说啥，而且是满满的杠精画风啊！
这种方法极大地改进了语音识别、视觉对象识别、对象检测和诸如药物发现和基因组学等许多其他领域的最新技术。...请注意输入空间中的网格（如左图所示）是如何通过隐藏节点进行变形的（如中间图所示）。...Faster R-CNN 这个对象检测系统称为Faster R-CNN，它由两个模块组成。...第二，我们研究了一个从图像到语义的端对端可训练的映射。机器翻译最近取得了很多成果，这类模型是基于LSTM的编码-解码对。...第三，本文显示，LSTM解码器能直接从传统的预测高级标签的计算机视觉方法上加以运用，例如语义视频角色数组预测。这类模型在结构和性能上优于原来的基于统计机器翻译的方法。
在深度学习的算法出来之后，由于他太有效了，包括很多的算法功能，例如超分辨率、目标识别、人脸检测、目标检测、人脸识别等等，都需要深度学习的算法来实现。...下面举例说明应该如何应用：首先第一步，TensorFlow backend在默认编译FFmpeg时是非enable的，所以我们需要加入一个选项，告知FFmpeg的build system，需要enable...TensorFlow backend命令行： -i：输入文件是什么。一般来说FFmpeg处理的是视频。在这里为了方便展示，我们输入一个.jpg文件，解码之后就经过若干的Filter。...另外，从Filter的角度来讲，其实还有很多事情是可以做的。例如目前增加的Filter只是可以用来对图片进行处理，而没有实现分析的功能，例如检测和识别等这些都是下一步需要做的。...在书籍的最后，我们还介绍了一个完整的人脸活体检测的过程。包括先将人脸检测出来，再确保该检测出来的人脸是一个真实的人，不是视频、图片或者面具等，即所谓的“活体”。确保为活体之后，再进行识别这个人是谁。
来源：Demuxed 2021 主讲人：Eric Tang 内容整理：张雨虹 本次演讲主要介绍了如何利用 ffmpeg 对直播流媒体进行自定义的内容分类。...也可以训练自定义模型来进行分类、检测以及图像处理等，可以将自己的模型加载到后端。 但是对于我们所面临的问题而言，单纯地使用这些滤波器，并不能完全有效解决。...GPU 架构2 上图底部展示了 GPU 模块工作流程，首先，AV 帧进入解码器，解码器得到源视频；然后源视频进入尺度滤波器，经过滤波，源视频转换为不同大小不同比特率和帧率的视频；最后源视频被送入编码器，...主要工作 训练了自己的模型来检测足球和人。 使用 MobileNet v2 来获得真正快速和轻量级的性能。 使用 8000 帧图像进行训练，80% 用作训练集，20% 用作测试集。...比如，在分类器之后，可以把所有东西送入内容识别滤波器，然后再送入对象替换滤波器，最后再传输视频，这样处理可以帮助我们进行互动性更强的视频处理，取得实时替换视频中对象的效果。
FFmpeg音视频解码 本文详细介绍了FFmpeg解码视频的流程以及解码用到的关键API和数据结构。...TensorFlow 将发布v2.0 — TensorFlow 招牌特性回顾 TensorFlow 2.0要来了，伴随着一些令人期待的改进，但同时也带来了版本上的一些不兼容。...本文介绍TensorFlow 2.0即将带来的一些变化，以及老版本TensorFlow中的一些招牌特性。...基于深度学习的目标检测算法综述（二） 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。...近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
我们如何表示世界，可以让复杂的东西对我们人类和我们构建的机器学习模型来说都显得更简单。...CNN 跨空间共享权重，使猫耳以及其他模式的检测更加高效。 CNN 不是只使用密集连接的层，而是使用 卷积层 (卷积编码器) 。...这些网络用于图像分类、目标检测、视频动作识别以及任何在结构上具有一定空间不变性的数据 (如语音音频)。...“Encoder-Decoder” 架构是一种更高级的概念，通过对压缩表示进行上采样的解码步骤来 生成高维输出 ，而不是进行预测。 请注意，编码器和解码器可以彼此非常不同。...深度强化学习 (Deep RL) 强化学习 (RL) 是一个框架，用于教一个 agent 如何以一种最大化回报的方式行动。
此感知模块的作用是： 车道检测 检测环境中的其他物体：车辆，行人，动物 跟踪检测到的对象 预测他们可能的运动 一个好的感知系统应该能够在各种驾驶条件下（白天/晚上、夏天/冬天、下雨/下雪等）实时完成这项工作...TUSimple 是用于车道检测任务的常用数据集，这个数据集有 3626 个道路场景的注释视频剪辑，每个剪辑有 20 帧，数据都是从安装在汽车上的摄像机所捕获的。 下面分享一个示例图像及其注释。...U-Net 是一种编码器-解码器模型，具有跳过连接编码器和解码器块。模型架构如下所示： U-Net 论文中的 U-Net 模型架构 但是，损失函数应修改为骰子损失系数。...生成智能警报器 我将车道的预测与对象检测相结合，以生成智能警报。...曲率半径测量 结论 在本文中，我们探讨了针对自动驾驶中如何准确而快速地检测车道线的问题。然后，我们使用 YOLO v5 建立对道路上其他对象的识别，用于生成智能警报。
U-Net网络由编码器、瓶颈和解码器三个模块组成，每个模块都由许多稀疏卷积块组成，并可能进行池化或非池化操作。 ? 一个3D稀疏体素U-Net架构。...用户可以通过改变编码器/解码器层数和每层卷积的数量来配置U-Net网络，并通过修改卷积滤波器的尺寸，从而能够通过不同的网络配置来权衡的速度和精度。...从ScanNet数据集对室内场景进行3D语义分割。 三维实例分割 在三维实例分割中，除了要预测语义，更重要的是将同一对象的体素组合在一起。...实例嵌入向量将体素映射到一个嵌入空间，其中对应于同一对象实例的体素相距很近，而对应于不同对象的体素相距很远。...三维目标检测 目标检测模型可以预测每个体素的大小、中心和旋转矩阵以及对象的语义评分。 在推理时，推选机制将给出的多个候选框处理为少数几个精确的3D目标框。
在下一章中，我们将学习如何变得更聪明，如何识别图片中所有有趣的对象以及如何在智能手机上随时随地对其进行定位。 三、检测物体及其位置 对象检测比上一章中讨论的图像分类迈出了一步。...总而言之，我们将在本章中介绍以下主题： 物体检测：快速概述 设置 TensorFlow 对象检测 API 重新训练 SSD-MobileNet 和更快的 RCNN 模型 在 iOS...重新训练 SSD-MobileNet 和 Faster RCNN 模型 经过预训练的 TensorFlow 对象检测模型当然可以很好地解决某些问题。...如何在 iOS 中使用我们的经过训练的对象检测模型？...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。
从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。...DEtection TRansformer(DETR)主体结构： 由三个主要部分组成： 用于特征提取的CNN后端（ResNet） transformer编码器-解码器 用于最终检测预测的前馈网络（...transformer解码器使用N个物体嵌入的并行解码，并独立预测箱子坐标和类别标签，使用物体查询。DETR利用成对关系，从整个图像上下文中受益，共同推理所有物体。...对于 PyTorch，这需要从PreTrainedModel继承；对于 TensorFlow，这需要从TFPreTrainedModel继承。...三、总结 本文对transformers之pipeline的物体检测（object-detection）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于
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