Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 and Re
Anchor Boxes示例实战 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样，判断这些区域是否包含感兴趣的目标，并调整这些区域的边缘，以便更准确地预测目标的真实边界框。不同的模型可能使用不同的区域采样方法。在这里，我们介绍一种这样的方法：它生成多个大小和纵横比不同的边框，同时以每
YOLOv3改进方法 YOLOv3的改进方法有很多，本文讲述的是增加一个特征尺度。 以YOLOv3-darknet53（ALexeyAB版本）为基础，增加了第4个特征尺度：104*104。原版YOLOv3网络结构： YOLOv3-4l网络结构： 即，在经过2倍上采样后，输出的特征尺度由52x52提升至104x104，再通过route层将第109层与特征
安装EPEL EPEL (Extra Packages for Enterprise Linux，企业版Linux的额外软件包) 是Fedora小组维护的一个软件仓库项目，为RHEL/CentOS提供他们默认不提供的软件包。这个源兼容RHEL及像CentOS和Scientific Linux这样的衍生版本。可以很容易地通过yum命令从EPEL源上获取上万个在Cent
图像处理的主要函数文件：image_utils.py # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 from PIL import Image, ImageEnhance import random from box_utils import multi_box_iou_xywh, box_crop # 随机改变亮暗、对比度和颜色等 def random_distort(img):
1.练习_从大到小排序 import numpy as np a=np.array([[5,3],[3,2],[1,6]]) print(a) #取出第二列数据 d=a[:,1] print(d) #按照第二列数据从小到大排序。排序规则为：按照第二列数从小到大对应的索引进行排序 #1.取出第二列数据从小到大对应的索引值。 index=a[:,1].argsort
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 上图是一个部分填充的有效的数独。 数独部分空格内已填入
非极大抑制（Non-maximum suppression）python代码实现原创Butertfly 发布于2018-11-20 18:48:57 阅读数 293 收藏展开定位一个物体，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从大到小分别属于物体的概
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。 搭建SSD的项目，可以分成以下四个部分： 数据读取； 网络搭建； 损失函数的构建； 网络测试 接下
如何获得一个Oracle RAC数据库(从Github - oracle/vagrant-boxes) 2019-11-20 16:40:36 dingdingfish 阅读数 5更多 分类专栏： 如何获得一个Oracle数据库 环境 一台笔记本电脑，Windows操作系统，安装了VirtualBox，Vagrant，Github。笔记本内存至少16G。使用外置硬盘，最
背景： 在自动驾驶中，基于摄像头的视觉感知，如同人的眼睛一样重要。而目前主流方案基本都采用深度学习方案（tensorflow等），而非传统图像处理（opencv等）。 接下来我们就以YOLOV3为基本网络模型，Tensorflow为基本框架，搭建一套能够自动识别路面上动态目标，如车辆，行人，骑行人等。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compati
FC（Formatting Context） 它是W3C CSS2.1规范中的一个概念，定义的是页面中的一块渲染区域，并且有一套渲染规则，它决定了其子元素将如何定位，以及和其他元素的关系和相互作用。 BFC（block formatting context） 直译为“块级格式化上下文” W3C原文： Floats, absolutely positioned elemen
原文链接：https://blog.csdn.net/STILLxjy/article/details/85106608 leetcode 546.移除盒子 给出一些不同颜色的盒子，盒子的颜色由数字表示，即不同的数字表示不同的颜色。 你将经过若干轮操作去去掉盒子，直到所有的盒子都去掉为止。每一轮你可以移除具有
一、YOLO简介 YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和boun
1 旋转IOU """ 2019.7.4 计算旋转的iou """ #coding=utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf im
QT自带例程Boxes使用QT Graphics View框架实现了2D图形和3D图形的混合渲染，综合性比较强，整合知识较多，值得学习。 可以使用鼠标通过以下方式控制演示中的元素： 按住鼠标左键的同时拖动鼠标可以旋转中心的Box。 按住鼠标右键的同时拖动鼠标会旋转卫星箱。 按住鼠标滚轮的同时拖动鼠标
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1.proposal_target_layer(rpn_rois, gt_boxes, gt_ishard, dontcare_areas, _num
由于本人深度学习环境安装在windows上，因此下面是在windows系统上实现的。 注：参照唐宇迪视频教程。仅供自己学习记录。 使用caffe训练模型，首先需要准备数据。 正样本：对于人脸检测项目，正样本就是人脸的图片。制作正样本需要将人脸从图片中裁剪出来（数据源已经标注出人脸在图片中的坐
line-height是行高的意思，它决定了元素中文本内容的高度，height则是定义元素自身的高度。 height：表示 行高 line-height：表示 每行文字所占的高度 举例： 第一种情况：使用height 结果： 第二种情况：行高为50px和文字高度为20px情况： 这时候文字会居中显示（对于文字为什么会居
原文链接：http://www.cnblogs.com/SheldonGe/archive/2013/03/31/2991002.html 盒模型概念： html文档中的每个元素(element)和文本都会被转换为一个矩形盒，而html文档中元素树(tree of elements)最终在浏览器中是以树状结构的盒(tree of boxes)进行显示的。
感受野 IoU NMS bounding box regression 感受野 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 有两种理解方式： 关于感受野大小的计算采用top to down的方式， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然
目录 centos7中好玩的命令 1.sl 此命令可以实现在屏幕上出现一个正在行驶的小火车 2.cowsay 此命令可以打印一个说话的小牛 3.boxes 此命令是打印一个ASCII的动画 4.linux_logo 此命令是显示linux系统的logo 5.cal 此命令以日历表的方式显示日期 6.http://wttr.in centos7中
现在要针对我们需求引入检测模型，只检测人物，然后是图像能侧立，这样人物在里面占比更多，也更清晰，也不需要检测人占比小的情况，如下是针对这个需求，用的yolov3-tiny模型训练后的效果。 Yolov3模型网上也讲烂了，但是总感觉不看代码，不清楚具体实现看讲解总是不清晰，在这分析下d
我的代码能力果然真的是菜啊 这个代码前前后后看了三天后，终于看懂并能自己code下来了 看懂了其实并不难，可是总是就是不想看 import matplotlib.pyplot as pltimport cv2import numpy as npimport jsondef process_api_return_value(str): class Stack(object): def __i
