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    目标检测第1步-运行tensorflow官方示例

    在进行本文操作之前,需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境:python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过,学习如何安装tensorflow的gpu版本的读者请阅读本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》,链接:https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 本文是写给目标检测入门新手的指导文章,会用示意图将每一步的详细实现过程展示出来。 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(1)——环境搭建与测试》的基础上优化并总结,此博客链接:https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499,感谢此博客作者。 本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》,链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。

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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。

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    emgucv教程(iis配置步骤)

    Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。

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    领券