随笔分类 - 计算机视觉
摘要：一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为
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摘要：一、问题描述 当我在C++多线程环境下使用OpenCV的cv::connectedComponentsWithStats函数，参数使用4连通（使用8连通没问题），但是报出了如下的错误： Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation faul
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摘要：一、前言 YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延申，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改，并取得了较大的提升，在input端使用了Mosaic数据增强、自
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摘要：一、深度学习模型热更新 在工程中，完成一个模型的核心目标就是上线来跑，而且版本需要做迭代，或者是针对一些实时的情况，需要对模型或者模型内的参数进行热更新。然而，一旦服务上线了，就不能随意停止或者是重启服务，服务终止所带来的损失在互联网时代看来是非常难以支撑的，所以要保证尽可能小的损失的话，就需要有特
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摘要：论文一.工件表面微小缺陷的检测与识别方法 地址：http://journal.seu.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201404010 针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景
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摘要：一、前言 使用pytorch可以很方便地训练网络，并且pytorch的官方网站中给出了很全的python对tensor的操作接口API，但是在部署libtorch的时候，c++对tensor的操作接口API资料甚少，因此，本文旨在整理部署libtorch的时候，操作tensor块常用的接口API，有
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摘要：一、问题描述 目标检测算法的漏检，一直是极具挑战性的问题。谈到漏检（low recall），离不开较高的检测精度（high precision）的要求，只有在precision得到保证条件下讨论recall才有意义。下面的讨论主要围绕precision可以接受的条件下，如何进一步提高recall，也
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摘要：一、前言 训练神经网络的一个重要部分是对输入进行预处理。通过仔细检查、清理和转换输入数据，可以获得许多性能增益。在这篇文章中，我们将考虑输入图像的对比度拉伸为主要的图像增强方法对Mask R-CNN网络识别物体的性能的影响。对比拉伸增强了物体的轮廓，强调了物体与背景的区别，理论上可以提高模型的学习能
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摘要：前言 待更！ https://charon-cheung.github.io/2021/09/13/Linux%E5%9F%BA%E7%A1%80/ubuntu%E7%9A%84%E6%98%BE%E5%8D%A1%E5%8F%8A%E9%A9%B1%E5%8A%A8/#%E9%A9%B1%E5%8
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摘要：前言 模型量化这个概念在深度学习领域已经很常见了，它主要是通过使用定点数表示模型中的weights和运行时的activations来实现对模型尺寸的压缩和运行的加速。 什么是量化？ 量化是数学运算与数字信号处理里广为使用的一种方法，它将一个大的集合种的输入数字映射到一个小的集合中的数字，这个小的集合
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摘要：一、前言 默认情况下，大多数深度学习框架（比如 pytorch）都采用 32 位浮点算法进行训练。Automatic Mixed Precision（AMP, 自动混合精度）可以在神经网络训练过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。 Pytorch AMP
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摘要：背景 在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响，这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如，不均匀的光照会使图像灰度过于集中；摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低；图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。 因此，在对图像进行分析处理之前，必须对图像进行增强，使其更适合人
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摘要：前言 小目标检测长期以来是计算机视觉中的一个难点和研究热点。在深度学习的驱动下，小目标检测已取得了重大突破，并成功应用于国防安全、智能交通和工业自动化等领域。本文致力于分析和整理一些前沿的小目标检测算法研究，并给出一些自己的思考和实践心得！ 注：个人比较喜欢paperswithcode网站上查看对应
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摘要：它们的区别在于：一个是透射束成像，一个是衍射束成像； 透射电镜图像分为试样的显微像和衍射花样，这两种像分别为不同电子成像，前者是透射电子成像，后者为散射电子成像。 透射电镜中，不仅可以选择特定的像区进行电子衍射（选区电子衍射），还可以选择成像电子束。（选择衍射成像） 明场像（Bright Field
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摘要：前言 相机作为视觉传感器，是机器人、监视、太空探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐行业等多个领域不可或缺的一部分。对于许多应用来说，知道相机的参数是必不可少的，以便有效地将其用作视觉传感器。在这篇文章中，便会介绍相机校准的步骤，以及如何来校正失真的图像。 什么是相机校准? 对摄像机参数进行估计的过程
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摘要：一、前言 实际相机采集图像，其图像中各像素的值往往会有较大差异，一般是由以下几个原因造成: （1）光照不均匀 （2）镜片中心和镜片边缘的响应不一致 （3）成像器件各像元响应不一致（光敏元自身的非均匀性工艺） （4）固定的图像背景噪声等等． 所谓的平场校正就是校正传感器芯片上这些不一致性． 通常对于单
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摘要：最近在做一些OpenCV算法优化相关的东西，发现OpenCV新版本现在的执行效率很高的原因一部分是来自于底层的优化，比如指令集优化。根据个人的实践经验，程序优化主要是以下三个步骤： 1.算法优化 2.代码优化 3.指令优化 算法优化 算法上的优化是必须首要考虑的，也是最重要的一步。一般我们需要分析算
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摘要：本文部分内容摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32553977 1. 背景介绍 在过去的几十年里，由于质量评估(Quality Assessment，QA)在许多领域有其广泛的实用性，比如图像压缩、视频编解码、视频监控等，并且对高效、可靠质量评估的需求日益增加，所以QA
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