随笔分类 - Feature-CV
Believe in Vadim Pisarevsky.
摘要：开始预测 一、训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 Result: 二、使用新模型 预测 .py文件 打开 object_de
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摘要：一、前期准备 Prepare protoc Prepare protoc Download Protocol Buffers Create folder: protoc and unzip it. Prepare model Prepare model Download model folder f
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摘要：From: TensorFlow Object Detection API This chapter help you to train your own model to identify objects required. 1. Data 1.1 Get your own data 标准的范例，
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摘要：先来一波各版本性能展览： Pre-trained Models Choose the right MobileNet model to fit your latency and size budget. The size of the network in memory and on disk is
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摘要：Prerequisite: VGG Ref: [Object Tracking] Localization and Detection SSD Paper: http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 SSD Paper: https://arxiv
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摘要：前言 一、故事背景 NDK方法人脸识别 OpenCV4Android系列： 1. OpenCV4Android开发实录(1)：移植OpenCV3.3.0库到Android Studio 2.OpenCV4Android开发实录(2)： 使用OpenCV3.3.0库实现人脸检测 轻量化卷积模型 纵览轻
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摘要：OpenCV 3.3 Aug 3, 2017 OpenCV 3.3 has been released with greatly improved Deep Learning module and lots of optimizations. Adrian Rosebrock: http://www
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摘要：利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 - 阅读笔记 相对来说，如下链接是此文的高阶方案版本，做对比是极好的。 [Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标
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摘要：使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标 Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析 Opencv目标跟踪—CamShift算法 MeanShift - cv.MeanShift Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种，无参密
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摘要：Ref: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 关注点在于，为何变得更快？ 论文笔记：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
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摘要：CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianx
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摘要：From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 【1】 跟踪是一个很混乱的方向。 比如TLD、CT、Struct这些效果不错的Tracker其
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摘要：Ref: http://blog.csdn.net/gdfsg/article/details/50904811 Result:
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摘要：主要参考的文献有《A Neural Algorithm of Artistic Style》和《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》这两篇论文， 以及深度学习实践：使用Tensorflow实现快速风格
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摘要：From: 手机端运行卷积神经网络的一次实践 -- 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 貌似不错的东西：移动端视觉识别模型：MobileNets Holistically-nested Edge Detection 是屠卓文教授课题组在ICCV 2015 的工作。 该工作
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摘要：AR的要点之一便是精确跟踪 From: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26848831?refer=dlclass Boundary Detection Benchmark: Algorithm Ranking 边缘检测在计算机视觉领域的很多应用中都有非常重要的作用。图像
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摘要：From: 目标跟踪方法的发展概述 From: 目标跟踪领域进展报告 通用目标的跟踪 经典目标跟踪方法 2010 年以前，目标跟踪领域大部分采用一些经典的跟踪方法，比如 Meanshift、Particle Filter 和 Kalman Filter，以及基于特征点的光流算法等。 Meanshif
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摘要：常见四种跟踪的思路： 区域：人体肢体识别、跟踪 模型：人体面部识别、跟踪 特征：摄像头3D定位 主动轮廓：(蛇模型属于这er，数学基础《图像处理的偏微分方程方法》，也是最流行的一个目前) 主动轮廓： 参数式模型 basic snake balloon snake (基于边界) GVF snake (
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摘要：物体的颜色特征决定了灰度处理不是万能，对RGB分别处理具有相当的意义。 1 #include <iostream> 2 #include <stdio.h> 3 #include "cv.h" 4 #include <highgui.h> 5 #include <opencv2/opencv.hpp
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摘要：不错的草稿。但进一步处理是必然的，也是难点所在。 Extended： 固定摄像头，采用Gaussian mixture models对背景建模。 OpenCV 中实现了两个版本的高斯混合背景/前景分割方法（Gaussian Mixture-based Background/Foreground Se
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