吴建明wujianming

2020年6月1日

摘要： YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（下） 4.3.3 Neck创新在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。 Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块、FPN+PAN的方式。（1 阅读全文

posted @ 2020-06-01 07:05 吴建明wujianming 阅读(12133) 评论(2) 推荐(2) 编辑

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（上）

摘要： YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（上）对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。实际项目进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃阅读全文

posted @ 2020-06-01 06:55 吴建明wujianming 阅读(4950) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年5月31日

多目标姿态估计

摘要：多目标姿态估计一个openpose的姿态估计算法，这个算法可以检测人体的18个关节点。安装OpenPose 这个是来自卡内基梅隆的开源算法，算法真的很鲁棒，不信来看看效果。 openpose这个算法集成Convolutional Pose Machines、Realtime Multi-Pers 阅读全文

posted @ 2020-05-31 21:12 吴建明wujianming 阅读(791) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据标注的困境

摘要：数据标注的困境众所周知，机器学习主要分为两类：监督学习（supervised learning）与无监督学习（unsupervised learning）。而监督学习离不开数据标注（data labeling），也就是依靠人工找到groundtruth。标注平台标注平台这今年开年如雨后春笋般阅读全文

posted @ 2020-05-31 20:25 吴建明wujianming 阅读(1770) 评论(0) 推荐(0) 编辑

如何部署自动驾驶系统

摘要：如何部署自动驾驶系统自动驾驶软件部署方法、装置、终端及服务器，更具体的涉及一种自动驾驶车辆行驶途中下一地理位置区域所调用的自动驾驶软件部署方法、装置、终端及服务器。背景技术随着城市化建设带来的人口高度集中和交通产业的不断发展，社会对智能交通系统如何提供更加便捷、高效和人性化的服务，提出了越来越高的阅读全文

posted @ 2020-05-31 17:46 吴建明wujianming 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI全景分割布局养猪场！

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posted @ 2020-05-31 17:01 吴建明wujianming 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数

摘要： IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是阅读全文

posted @ 2020-05-31 15:55 吴建明wujianming 阅读(10151) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv4没交棒，但YOLOv5来了！

摘要： YOLOv4没交棒，但YOLOv5来了！前言 4月24日，YOLOv4来了！ 5月30日，"YOLOv5"来了！这里的 "YOLOv5" 是带有引号的，因为 Amusi 认为网上刚出来的这个版本并称不上YOLOv5。这也是为什么标题为：大神没交棒，但YOLOv5来了！ YOLO原项目darkne 阅读全文

posted @ 2020-05-31 13:33 吴建明wujianming 阅读(5067) 评论(0) 推荐(0) 编辑

全卷积实例分割实战

摘要：全卷积实例分割实战 Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation 介绍 FCIS是一个完全卷积的端到端解决方案，例如分割，它赢得了2016年COCO分割挑战赛的第一名。FCIS最初在CVPR 2017聚光灯文件中进行了描述。值得注意阅读全文

posted @ 2020-05-31 12:44 吴建明wujianming 阅读(536) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NeuWare软件开发环境

摘要： NeuWare软件开发环境 NeuWare 全面支持各类主流编程框架（如TensorFlow,Caffe,Caffe2,MXNet和ONNX等）。用户可面向上述编程框架，便捷地在MLU100上开发和部署深度学习应用。同时，NeuWare提供了完整的运行时系统和驱动软件，方便系统快速集成。 NeuWa 阅读全文

posted @ 2020-05-31 07:20 吴建明wujianming 阅读(913) 评论(0) 推荐(0) 编辑

吴建明

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