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来源:家政帮源码 时间:2024-12-28 21:08:28

1.深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码
2.openvx是视觉视觉什么意思?
3.如何从源码编译OpenCV4Android库
4.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例(5)-随机森林(Random Forest)学习算法
5.01 - OpenCV安装与环境配置
6.MMDet——Deformable DETR源码解读

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深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列:一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法,其独特之处在于其高效性和简易性。应用源码应用源码相较于RCNN系列,视觉视觉YOLO直接处理整个图像,应用源码应用源码预测每个位置的视觉视觉边界框和类别概率,速度极快,应用源码应用源码ark源码大全每秒可处理帧。视觉视觉以下是应用源码应用源码YOLO算法的主要特点和工作流程概述:

       1. 训练过程:将标记数据传递给模型,通过CNN构建模型,视觉视觉并以3X3网格为例,应用源码应用源码每个单元格对应一个8维标签,视觉视觉表示网格中是应用源码应用源码否存在对象、对象类别以及边界框的视觉视觉相对坐标。

       2. 边界框编码:YOLO预测的应用源码应用源码边界框是相对于网格单元的,通过计算对象中心与网格的视觉视觉相对坐标,以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制:通过计算IoU来判断预测边界框的质量,大于阈值(如0.5)的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测,确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes:对于多对象网格,使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状,以便于多对象检测。

       5. 模型应用:训练时,输入是图像和标签,输出是每个网格的预测边界框。测试时,模型预测并应用非极大值抑制,最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法,可以参考Andrew NG的GitHub代码,那里有Python实现的示例。通过实验和调整,你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

openvx是什么意思?

       OpenVX是基于Khronos公司制定的VX(Vision Acceleration) API规范的图像和视觉加速库,它旨在提供一种高效、可移植且易于使用的商业moba游戏源码平台,帮助开发者开发具有高视觉质量的应用程序。

       OpenVX是一个跨平台、开放源代码的计算机视觉库,它可以充分发挥硬件加速的能力,并支持多种处理单元(如CPU、GPU、DSP等)之间的协同作用。同时,OpenVX提供了一些视觉和图像处理常见的函数和算法,使得开发者实现图像特定应用程序更加可行和方便。

       除此之外,OpenVX还基于流水线架构设计,可以更充分地利用多核处理,支持数据流图编程,使得图像处理更加灵活和高效。此外,OpenVX具有良好的扩展性,可以进行个性化的定制和优化。因此,OpenVX在实现低功耗、高速度、高质量的计算机视觉应用方面具有广泛的应用前景。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库,解决实际应用中遇到的问题。

       通常,Android平台已有官方提供的OpenCV库,但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE(高性能神经网络加速库)和OpenCV的问题,因为SNPE使用的STL链接的是libc++,而OpenCV默认使用的是gnu_stl,这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题,需要自行编译OpenCV4Android库,可选择在Linux下基于NDK编译,或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者,便于生成Docker镜像,端口开放网站源码方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像,可通过Docker命令启动,并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本,同样更新环境变量。然后进入目录开始编译,修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境,首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器,安装基础工具,如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake,确保版本为3.6或以上,以支持HTTPS,避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK,并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库,选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py,选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后,即可得到OpenCV-Android-SDK库,适用于Android Studio中的Java或C++接口使用,提供方便的计算机视觉功能。

视觉机器学习讲-MATLAB源码示例(5)-随机森林(Random Forest)学习算法

       随机森林(Random Forest)学习算法是一种集成学习中的Bagging算法,用于分类任务。在学习该算法之前,需要理解决策树、集成学习和自主采样法的基本概念。随机森林由多个决策树组成,其最终决策结果是基于各决策树多数表决得出。相较于单一决策树,猎头网站asp源码随机森林具有处理多种数据类型、大量输入变量、评估变量重要性、内部估计泛化误差、适应不平衡分类数据集等优点。

       随机森林方法有以下几大优势:

       1. 在数据集上表现出色,相较于其他算法具有优势。

       2. 便于并行化处理,对于大数据集有明显优势。

       3. 能够处理高维度数据,无需进行特征选择。

       深度学习课程中,随机森林通常作为机器学习方法的一部分出现。对随机森林感兴趣的读者,建议详细阅读《机器学习讲》第五讲的内容,并下载提供的MATLAB源码。注意,源码调用了特定库,仅在位MATLAB中可运行。本系列文章涵盖了从Kmeans聚类算法到蚁群算法在内的讲MATLAB源码示例。

- OpenCV安装与环境配置

       本期内容主要涉及 OpenCV 的背景知识及其安装方法。

       OpenCV,即开放源代码计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起,基于BSD开源证书。它的目标是实现实时计算机视觉,是一款跨平台的计算机视觉库。自开发以来,OpenCV发展迅速,得到了众多公司和业界大牛的支持与贡献。由于其开源性质,OpenCV可以免费应用于科研和商业领域。

       OpenCV的体系结构包括基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、最新骆驼iptv源码辅助功能与系统函数和宏、与OpenGL的互操作等。此外,还包括线性和非线性图像滤波、图像几何变换、直方图相关、结构分析和形状描述、运动分析和对象跟踪、特征检测、目标检测等功能。级联分类器及SVM也是其重要组成部分。特征检测与描述、特征检测提取匹配接口、关键点与匹配点绘图及对象分类等功能也非常丰富。在多视角几何算法、立体摄像头标定、物体姿态估计等方面,OpenCV也提供了强大的支持。此外,它还涉及媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图像交互界面接口等内容。在统计模型、贝叶斯分类器、支持向量机、决策树、提升、梯度提升树、随机数、超随机数、最大期望、神经网络及机器学习数据等方面,OpenCV也有着广泛的应用。运动估计、背景分离、对象跟踪等视频处理相关内容也是其重要组成部分。拼接流水线、特点寻找和匹配图像、估计旋转、自动校准、图像歪斜、接缝估测、曝光补偿、混合等功能也一应俱全。

       安装OpenCV可以通过终端运行。为了加快安装配置过程,通常会从清华镜像中下载和安装 OpenCV-Contrib-Python。在演示环境中,OpenCV已安装。打开终端进入Python交互式编程页面,执行相应命令,若无报错,则表示安装成功。安装完成后,即可开始使用OpenCV进行计算机视觉开发。

MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新,通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略,实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题,通过智能地选取参考点,实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限,如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑,Deformable DETR基于Resnet提取的特征,融入了多尺度特征图和位置编码,生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone(Resnet提取特征)、Transformer编码器(MSdeformable self-attention)和解码器(MultiheadAttention和CrossAttention)组成,每个组件都发挥关键作用:

Backbone:Resnet-作为基础,提取来自第一到第三阶段的特征,第一阶段特征被冻结,使用Group Normalization。

Neck:将输入通道[, , ]映射到通道,利用ChannelMapper,生成4个输出特征图。

Bbox Head:采用DeformableDETRHead类型的结构,负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式:参考点(Reference Points)作为关键元素,预先计算并固定,offsets由query通过线性层生成,Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上,输入特征图通过位置选择,结合参考点和offset,实现精确特征提取。最后,Attention权重与Value的乘积经过Linear层,得出最终输出。

       在Decoder部分,Self-Attention模块关注对象查询,Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互,生成包含物体特征的query。输入包含了query、值(编码器特征图)、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息,输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码,突出了关键部分的处理逻辑,如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention,输入特征map经过处理后,参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节,都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率,为目标检测任务提供了全新的解决方案,展现出了其在实际应用中的优越性。

视觉机器学习讲-MATLAB源码示例()-蚁群算法

       蚁群算法是一种概率型优化算法,由Marco Dorigo在年提出,灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性,是一种全局优化算法。在蚁群系统中,蚂蚁通过释放信息素进行信息传递,蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后,蚁群会沿着最短路径到达食物源,这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比,蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点,易于寻找到全局最优解。

       蚁群算法广泛应用于组合优化问题,如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注,相较于传统路由算法,蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点,非常适合网络路由需求。

       深入学习蚁群算法的具体原理,请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面,包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供,欢迎查阅和使用。

openmv是什么

       OpenMV是一种基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。

       接下来详细解释OpenMV的概念和应用:

       一、OpenMV的基本定义

       OpenMV是一个开放源代码的嵌入式视觉开发平台,它允许开发者利用MicroPython语言进行编程,以实现对摄像头的控制和处理图像数据的功能。OpenMV提供了一个灵活的框架,让开发者能够便捷地在嵌入式系统中实现计算机视觉相关的应用。由于MicroPython的简单性和Python语言的广泛使用,OpenMV大大降低了嵌入式视觉开发的门槛。

       二、OpenMV的应用领域

       OpenMV广泛应用于各种需要实时图像处理和机器视觉的应用场景。例如,它可以用于自动化检测、机器人导航、目标跟踪、手势识别等。开发者可以通过编写脚本,利用OpenMV的功能实现对摄像头的控制,进行图像采集、处理和分析等操作。此外,OpenMV还支持与多种传感器和执行器进行连接,从而构建更为复杂的智能系统。

       三、OpenMV的特点与优势

       1. MicroPython编程环境:OpenMV采用MicroPython语言进行编程,语言简单易学,适合初学者快速上手。同时,MicroPython代码的运行效率高,能够满足实时性要求较高的应用场景。

       2. 丰富的库和API支持:OpenMV提供了丰富的库和API,支持各种图像处理和计算机视觉算法的实现。开发者可以利用这些库和API快速开发出功能强大的视觉应用。

       3. 开源和定制化:作为一个开源项目,OpenMV允许开发者根据自己的需求进行定制和二次开发。开发者可以通过社区分享自己的经验和代码,从而实现更广泛的交流和合作。同时,由于源代码开放,开发者可以更好地理解和优化自己的应用。

       总的来说,OpenMV是一个强大的嵌入式视觉开发平台,它结合了MicroPython的简单性和灵活性,使得开发者能够便捷地实现各种计算机视觉应用。无论是在工业自动化、智能家居还是智能安防等领域,OpenMV都展现出了广阔的应用前景。