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supersayajin
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2019年9月2日
开源一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型
摘要: 本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型,同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。
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posted @ 2019-09-02 16:39 supersayajin
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2019年1月18日
使用C++版本Mxnet进行预测的注意事项
摘要: 现在越来越多的人选择Mxnet作为深度学习框架,相应的中文社区非常活跃,而且后面推出的gluon以及gluoncv非常适合上手和实验,特别是gluoncv中提供了非常多、非常新的预训练model zoo,比如像yolov3这种~~不过网上(包括Mxnet社区、gluon论坛等等)大多是关于Pytho
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posted @ 2019-01-18 16:05 supersayajin
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2018年9月17日
目标检测算法(2)SPP-net
摘要: 本文是使用深度学习进行目标检测系列的第二篇,主要介绍SPP-net:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition,即空间金字塔池化网络,用以解决卷积神经网络中固定输入大小的问题。 一、算法动机
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posted @ 2018-09-17 15:25 supersayajin
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2018年8月24日
目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法
摘要: 目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法可以分
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posted @ 2018-08-24 10:26 supersayajin
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2018年3月7日
使用dlib中的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别
摘要: opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到
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posted @ 2018-03-07 10:58 supersayajin
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2018年2月28日
机器学习漫游(1) 基本设定
摘要: 最近的十几年机器学习很是火热,尤其是其中的一个分支深度学习在工业界取得很好应用,吸引了很多眼球。不过从其历程来看,机器学习的历史并不短暂~从早期的感知机到八十年代火热的神经网络,再到九十年代被提出的经典算法集成学习和支持向量机;而最近的十年算得上是机器学习发展的黄金年代,软、硬件计算条件大幅提高,尤
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posted @ 2018-02-28 17:23 supersayajin
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2018年2月18日
win10+anaconda+cuda配置dlib,使用GPU对dlib的深度学习算法进行加速(以人脸检测为例)
摘要: 在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下。恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法。以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadr
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posted @ 2018-02-18 01:50 supersayajin
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