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随笔分类 - 目标检测
主要是目标检测算法和代码的学习总结实践过程
高速数据采集卡的概念分类及用途
摘要:概念 高速数据采集卡顾名思义,就是速度非常高的的数据采集卡。一般来说,高速采集卡的任务是采集各种类型传感器输出的模拟信号并转换成数字信号后输入计算机处理,得到特定的数据结果。同时将计算得到波形和数值进行显示,对各种物理量状态进行监控和处理。 区别于中速及低速数据采集卡,高速数据采集卡内部包含高速电路
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朴素贝叶斯算法简介及python代码实现分析
摘要:概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系的,贝叶斯定理就是这种关系的陈述 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和
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HOG算法资源备忘
摘要:最近再研究这个算法,找了不少资料来研究,发现这方面的资料好的并不多,今天就把找到的经典的资料做一个汇总,方便后续查阅吧。 一 基本概念和推导: 1 解释最清楚的:中文网站: https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/80219617 英
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行人检测资源(下)代码数据
摘要:这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集。考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的。源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考。(欢迎补充更多的资源) 1 Source Code 1.1 INRIA Object Detection an
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行人检测资源(上)综述文献
摘要:行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,
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Canny算子
摘要:Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是Canny创立了“边缘检测计算理论”(computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。 Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘
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knn算法的c语言实现
摘要:最近研究KNN,找到了一些优秀的源码,贴出来,做个笔记吧。 1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 #include<math.h> 4 #include<time.h> 5 6 typedef struct{//数据维度 7 double x; 8 d
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KNN和SVM的区别和联系
摘要:先从两者的相同点来看吧,两者都是比较经典的机器学习分类算法,都属于监督学习算法,都对机器学习的算法选择有着重要的理论依据。 区别: 1 KNN对每个样本都要考虑。SVM是要去找一个函数把达到样本可分。 2 朴素的KNN是不会去自助学习特征权重的,SVN的本质就是在找权重。 3 KNN不能处理样本维度
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初识KNN
摘要:邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该
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哈尔特征Haar
摘要:哈尔特征(Haar-like features) 是用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换 极为相似而得名,是第一种即时的人脸检测運算。 历史上,直接使用图像的强度(就是图像每一个像素点的RGB值)使得特征的计算强度很大。帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度[1
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目标检测算法的历史及分类
摘要:随着人工智能的兴起,目标检测算法在各行业中起的作用越来越大,怎么落地,这是一个非常严峻的话题。今天看到一位大牛的分享,学习了。 把该领域的算法和历史做个梳理。方便后续研究。 按照时间分类,可以把该算法分成两类:传统算法和CCN算法。 传统算法: 级联分类器框架:Haar/LBP/积分HOG/ACF
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