随笔分类 - 目标检测
摘要：dx*pw 与系数有关系，而不是直接dx，原因是跟图像的大小有关系。 Faster R-cnn的关键点，就是利用RPN网络取代了Selective Search方法，减少耗时。 上采样方法：双线性插值、反卷积（有参数）、
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206 dropblock理解：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/85103503
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摘要：注：Anchor box、预测框、实际框三者之间的关系理解： 在目标检测任务中，通常会以某种规则在图片上生成一系列锚框，将这些锚框当成可能的候选区域。模型对这些候选区域是否包含物体进行预测，如果包含目标物体，则还需要进一步预测出物体所属的类别。还有更为重要的一点是，由于锚框位置是固定的，它不大可能刚
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摘要：Window10+VS2019+OpenCV4.5.4实现YOLOV5的C++部署（GPU） 参考：https://blog.csdn.net/qq_27353621/article/details/125445096
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摘要：一、YoloV3实现思路 整个YoloV3可以分为三个部分，分别是Darknet53，FPN以及Yolo Head。 Darknet53可以被称作YoloV3的主干特征提取网络，输入的图片首先会在Darknet53里面进行特征提取，提取到的特征可以被称作特征层，是输入图片的特征集合。在主干部分，我们
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摘要：1. 物体检测的派系 2. 传统方法 3. 基于锚框的物体检测算法 4. 无需锚框的物体检测算法 5. 物体检测常用数据集 5.1 通用物体检测数据集 5.2 人脸检测数据集 5.3 行人检测数据集 6. 物体检测评价指标
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摘要：在执行vscode中 按F5调试python脚本时报以下错误Exception has occurred: ImportError DLL load failed: 找不到指定的程序。 File "F:\Github\ImageDiff\PythonDemo\main.py", line 3, in
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72038532
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摘要：针对YoloV3 中的训练数据不足的情况，考虑数据增强的方式，同时改变原始数据标注的坐标。 1 import xml.etree.ElementTree as ET 2 import os 3 import numpy as np 4 from PIL import Image 5 import s
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摘要：Cmake下载：https://cmake.org/files/ Cuda 10.0下载：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive Cuda 11.3下载：https://developer.nvidia.com/cuda-11.
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摘要：1. 初始工作 更新： sudo apt-get upgrade 2. 检测NVIDIA 显卡驱动是否安装 在终端输入：nvidia-smi 若出现下图，说明NVIDIA显卡已经安装： Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 若
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摘要：1. OpenCV3.4.2 下载https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.2.zip输入命令： wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.2.zip2. 安装准备//软件源更新sudo apt
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摘要：1. 训练的Yolov3的darknet模型，以及darknet转ncnn的过程，参照： https://www.cnblogs.com/zhaopengpeng/p/14682685.html https://www.cnblogs.com/zhaopengpeng/p/14682606.html
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摘要：darknet2ncnn将darknet 模型转换为ncnn模型，实现darknet网络模型在移动端的快速部署 安装及使用 1.）Install opencv-dev, gcc, g++, make, cmake 2.）下载源码 git clone https://github.com/xiangw
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摘要：1. 标注工具 1） 标注工具：Lableimg Lableimg软件（windows版本）下载链接： https://pan.baidu.com/s/1tuIQmuyedRHP1WeGVVSx_Q 提取：ejgx 2） 给数据集图像按编号顺序命名：如000001.jpg – 000999.jpg;
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