随笔分类 -  CV&DL

深度学习和图像识别相关
目标检测性能评价——关于mAP计算的思考
摘要：1. 基本要求 从直观理解，一个目标检测网络性能好，主要有以下表现： 把画面中的目标都检测到——漏检少 背景不被检测为目标——误检少 目标类别符合实际——分类准 目标框与物体的边缘贴合度高—— 定位准 满足运行效率的要求——算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection A 阅读全文
posted @ 2021-04-17 14:01 LyleChen 阅读(1652) 评论(0) 推荐(0)
【Papers】Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 论文解读
摘要：论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡、缺失、模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块，增强网络对于这部分车道 阅读全文
posted @ 2021-04-07 16:05 LyleChen 阅读(885) 评论(0) 推荐(0)
基于OpenCV的DNN网络推理——C++实现
摘要：OpenCV从3.3版本就开始引入DNN模块，现在已经是4.5版本了，DNN模块的支持度也更好了。目前OpenCV已经支持ONNX格式的模型加载和推理，后端的推理引擎也有了多种选择。 而Pytorch作为目前易用性相对最好的深度学习训练框架，使用非常广泛。Pytorch的pth格式模型没法直接用Op 阅读全文
posted @ 2021-03-04 12:05 LyleChen 阅读(5191) 评论(2) 推荐(1)
Kalman滤波器的简单实现
摘要：在目标跟踪领域，Kalman滤波器是一个很常用的方法。 以在二维平面中跟踪一个物体的位置和速度为例，说明如果实现一个简单的Kalman跟踪器。 具体使用OpenCV中的KalmanFilter类来实现。 1. 参数初始化 kalman = cv2.KalmanFilter(4,2) 表示Kalman 阅读全文
posted @ 2021-01-31 19:04 LyleChen 阅读(657) 评论(0) 推荐(0)
相机成像相关知识总结
摘要：1. 成像曝光模型 曝光量 = 光线强度×通光孔径×曝光时间×感光强度 成像曝光的天平模型： 光线强度：相当于雨的大小，单位时间内的降雨量； 通光孔径：镜头的光圈大小，相当于盛水的杯子的口径，能够同时接雨水的截面积； 曝光时间：也称快门速度，相当于用杯子接雨水的持续时间； 感光强度：感光元件的信号增 阅读全文
posted @ 2020-12-21 13:21 LyleChen 阅读(1891) 评论(0) 推荐(3)
有限状态机（FSM）的简单理解和Python实现
摘要：最近在项目中，涉及到对行为和状态进行建模的需求，尝试用有限状态机（Finite-state machine, FSM）来实现。 1. 概念介绍 1.1 运行机制 基于对有限状态机的粗浅理解，大体的运行机制为： 系统所处的状态是明确并且有限的，必定属于状态全集中的某一种； 系统接受输入，根据判定条件， 阅读全文
posted @ 2020-12-18 10:41 LyleChen 阅读(2014) 评论(0) 推荐(0)
【Papers】Lane-Detection 近期车道线检测论文阅读总结
摘要：近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。 从应用的角度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数不是不可能，但限 阅读全文
posted @ 2020-10-09 19:13 LyleChen 阅读(2650) 评论(0) 推荐(0)
轻量化模型训练加速的思考（Pytorch实现）
摘要：0. 引子 在训练轻量化模型时，经常发生的情况就是，明明 GPU 很闲，可速度就是上不去，用了多张卡并行也没有太大改善。 如果什么优化都不做，仅仅是使用nn.DataParallel这个模块，那么实测大概只能实现一点几倍的加速（按每秒处理的总图片数计算），不管用多少张卡。因为卡越多，数据传输的开销就 阅读全文
posted @ 2020-09-01 17:08 LyleChen 阅读(1712) 评论(0) 推荐(1)
利用OpenCV进行H264视频编码的简易方式
摘要：在Python下，利用pip安装预编译的opencv库，并实现h264格式的视频编码。 1. 安装OpenCV $ pip install opencv-python 建议在python虚拟环境下安装，不容易产生相互影响。 2. 代码示例 读取笔记本自带摄像头，并保存为视频的最简实现。 import 阅读全文
posted @ 2020-08-27 11:07 LyleChen 阅读(13938) 评论(0) 推荐(0)
Pytorch原生AMP支持使用方法(1.6版本)
摘要：AMP：Automatic mixed precision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。 在Pytorch 1.5版本及以前，通过NVIDIA出品的插件apex，可以实现amp功能。 从Pytorch 1.6版本 阅读全文
posted @ 2020-08-09 22:49 LyleChen 阅读(5422) 评论(0) 推荐(2)