对象检测一直是计算机视觉中研究最广泛的问题之一。作为最基本和最基本的检测形式之一,并且其用途无与伦比,对象检测已在许多基于商业计算机视觉的应用中使用。
AiTechYun 编辑:nanan 在刚刚过去的一月份(2018年1月),Facebook的研究机构Facebook AI Research(FAIR)发布了开源的Detectron对象检测库。几个
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架,是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架,最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了,同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面,tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括:
Damn-Vulnerable-Bank这款Android端应用程序,旨在提供一个接口以帮助广大研究人员都能详细了解Android应用程序的内部细节和安全情况。
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
pod及service等各种K8S资源文件,其中字段及取值非常多,仅凭手工输入繁琐且效率低下,可以能过在IDEA中安装K8S插件来快速编写资源文件。
设备指纹、浏览器指纹也是同理根据软硬件信息,设备版本、设备操作系统等差异性从而生成唯一的设备指纹。
不久前,Facebook 开源了用于物体识别的 CV 开发平台 Detectron,为广大研究人员们未来的新计算机视觉研究课题提供灵活、快速的模型实现和评估途径,对于 Detectron 的开源,雷锋网曾做过报道:Facebook 开源 CV 开发平台 Detectron,打包支持各种物体识别算法。IBM Watson 的计算机视觉工程师 Nick Bourdakos 发表了一篇 Detectron 入门教程,原文链接如下:https://hackernoon.com/how-to-use-detectr
如果你是一名Java后端开发工程师,像Swagger、Postman、RAP这些工具,应该再熟悉不过了吧!为我们的接口开发工作带来了很多的便捷,不过因为这些都是独立的框架,之间并不存在互通性,因此在多个框架间协调的时候,不可避免的会带来一些重复性的工作;
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
我喜欢深度学习。坦率地说,这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序,如面部识别和板球跟踪等时,建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
一、 前言 VirtualApp(以下称VA)是一个App虚拟化引擎(简称VA)。VirtualApp创建了一个虚拟空间,你可以在虚拟空间内任意的安装、启动和卸载APK,这一切都与外部隔离,如同一个沙盒。运行在VA中的APK无需在Android系统中安装即可运行,也就是我们熟知的多开应用。 VA免安装运行APK的特性使得VA内应用与VA相比具有不同的应用特征,这使得VA可用于免杀。此外,VA对被多开应用有较大权限,可能构成安全风险。 本报告首先简要介绍VA的多开实现原理,之后分析目前在灰色产业的应用,针对在
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
推荐几个非常有用的开发工具 非著名程序员 我们都知道Eclipse开发Android将在今年年底google不再继续提供相应的开发支持,转而开始强烈发展Android Studio,现在我就分享几款能帮助团队提升工作效率的几个Android Studio插件和工具。 1、SelectorChapek SelectorChapek是一款帮助我们快速完成Selector的AndroidStudio插件。安装方法如下: ①、选择Preferences→Plugins→Browse repositories搜索Se
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用,例如面部检测,车辆检测,行人计数,自动驾驶汽车,安全系统等。
Tensorflow自从发布了object detection API这套对象检测框架以来,成为很多做图像检测与对象识别开发者手中的神兵利器,因为他不需要写一行代码,就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。我之前曾经写过几篇文章详细介绍了tensorflow对象检测框架的安装与使用,感兴趣可以看如下几篇文章!
免费步态是一种用于对腿式机器人的多功能,强大和任务导向控制的软件框架。自由步态界面定义了一个全身抽象层,以适应各种任务空间控制命令,例如末端执行器,关节和基础运动。使用反馈全身控制器跟踪定义的运动任务,以确保即使在滑动和外部干扰下也能进行准确和稳健的运动执行。该框架的应用包括机器人的直观远程操作,行为的高效脚本以及运动和脚步计划者的完全自主操作。
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统,图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能,不会因数据的增长而降低查询的反应能力,具备事务管理特性,完全支持ACID事务管理。
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院(FAIR)昨日开源了一款目标检测平台—Detectron,基于Python和Caffe2搭建,其目标是为目标检测研究提供高质量,高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法(包括 Mask R-CNN)
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院(FAIR)昨日开源了一款目标检测平台—Detectron,基于Python和Caffe2搭建,其目标是为目标检测研究提供高质量,高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法(包括 Mask R-CNN
11月18日,谷歌联合DeepMind发布了TensorFlow GNN(图神经网络)。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
最近主要在搞深度学习方面的一些东西,所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到 微信圈子 程序员交流圈 中分享给大家。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
长青版WebView2运行时将作为Windows 11操作系统的一部分包含在内。但是在Windows 11之前(Win10、Win8.1、Win7等),某些设备可能未预安装WebView2运行时。在桌面程序(WinForm、WPF、WinUI、Win32)安装、更新、启动后或创建 WebView2对象之前,程序可以自动执行此检查。通过检查注册表项或调用 API 来检查客户端电脑中是否已经安装了 WebView2 运行时,并在缺少时自动安装它。
PHP 5 及以上版本建议使用以下方式连接 MySQL :MySQLi extension ("i" 意为 improved)PDO (PHP Data Objects)在 PHP 早期版本中我们使用 MySQL 扩展。但该扩展在 2012 年开始不建议使用。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
Android插件化技术是应用程序级别的一项创新型技术,它的初衷主要是用于热更新,减少APK安装包的大小,以及解决65535方法数量的限制。从技术层面来说,Android插件化技术与传统意义上的动态加载还不一样,因为它在不需要声明任何特定的接口或组件的情况下,它就在可以加载或者启动整个应用程序(比如apk文件)。Android插件化技术的主要应用场景是,在同一个设备上启动多个应用的实例,也就是我们常说的"双开"。根据我们的观察,诞生Android插件化的的两个主要动机是:1是在社交APP中的多账户需求,2是在应用商店中即时启动应用程序。上面这两种应用场景均来自用户的需求。比如,一个用户既拥有Twitter的个人账户,也有一个拥有Twitter的企业账户,而又不想来回注销切换账户并重复登录,并且不想使用两个手机。Google Play中有一个很受欢迎的APP——"Parallel Space",就是采用的这项技术,它的安装量已经有5000万次。
BoundsChecker是一个运行时错误检测工具,它主要定位程序在运行时期发生的各种错误。它通过驻留在 Visual C++ 开发环境内部的自动调试处理程序来加速应用程序的开发,缩短产品发布的时间。BoundsChecker 对于编程中的错误,大多数是C++中特有的提供了清晰的详细的分析。它能够检测和诊断出在静态,堆栈内存中的错误以及内存和资源泄漏问题。在运行状态下,BoundsChecker验证超过8700APIs和OLE方法,包括最新的Windows APIs,ODBC, ActiveX,DirectX, COM 和 Internet APIs。
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
Scikits 是小型的独立项目,以某种方式与 SciPy 相关,但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的,而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中,我们将讨论几个 Scikits 项目,例如:
TextBlob是一个非常有趣且对于很多Python开发者来说可能还不那么熟悉的库。它提供了一个简单的API,用于处理文本数据,进行自然语言处理(NLP)任务,比如情感分析、词性标注、翻译等。TextBlob基于NLTK和Pattern库,结合了它们的强大功能,同时提供了更友好和更简单的接口。
在本教程中,将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用,以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习,简洁清晰梳理其流程,并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结,适合入门过程,无法把握整体思路的用户。”
现在很多app特别是银行、政务app等在使用时,假如你的手机已经被ROOT了,就会弹框提醒你的运行环境不安全,然后某些特定功能就无法使用。在逆向过程中常常会遇到ROOT检测的问题,假如无法绕过,就很难使用Xposed和Frida等常用工具,给逆向造成很大的困难。我个人认为ROOT的检测与绕过是一种基于Pattern的对抗,检测方根据ROOT后手机的一些特征Pattern来检测ROOT,而绕过方则是根据检测方的各种检测方式来设计各种绕过方法。本文主要总结一下平时遇到过的ROOT检测方式,以及绕过的一些思路。
计算机视觉的一个主要任务是理解视觉场景,要理解视觉场景就要涉及到一系列主要的视觉任务包括对象检测与识别、图像语义描述、场景分割、场景属性与特征描述等。ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割,而COCO主要关注图像场景与实例分割。
你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一些预先训练好的模型,或者你自己可以训练的模型(API 也变得更容易)。
在本文中,我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。
sync官方网站: https://www.samba.org/ftp/rsync/rsync.html
当我们使用鼠标完成某些工作时,Key Promoter X会提示对应的快捷键,方便我们更快地掌握IDEA的快捷键。
今天,我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术,并将之应用于实际的物品动态检测中。
近日,火绒安全实验室发出警报,病毒团伙正在利用多款热门游戏疯狂传播后门病毒“Backdoor/Jsctrl”,每天有数十万台电脑受到感染。感染病毒之后,病毒制作者可随时通过远程指令对电脑做出下载其他病毒程序、劫持流量在内的多种破坏行为,牟取利益。
在刚刚过去的一年里,从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护,TensorFlow 对研究人员,工程师,艺术家,学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到,TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天,在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会,在这次全球直播中,TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快:TensorFlow 1.0 令人难以置信的快!XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础,在如何调整现有模型来实现最大速度的
项目需求:录制视频和语音,在app页面的上半部分实时显示。下半部分显示文字提示,提醒用户回答确认。最后将录制的视频提交到服务器保存。
与传统的计算机视觉技术不同,DETR将目标检测作为一个直接的集合预测问题来处理。它由一个基于集合的全局损失和一个Transformer encoder-decoder 结构组成,该全局损失通过二分匹配强制进行唯一预测。给定固定的学习对象查询集,则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系,以直接并行并行输出最终的预测集。由于这种并行性,DETR非常快速和高效。
近日,苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示,这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发,降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下: Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家,即可为你的程序添加推荐,对象检测,图像分类,图像相似度识别或活动分类。 易于使用:让你聚焦于任务而不是算法 可视化:内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活:支持文本,图像,音频,视频和传感器数据 快速和可扩展性:可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
http://www.ros.org/news/2017/01/new-package-plotjuggler.html
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