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[OpenCV实战]5 基于深度学习的文本检测

目录 1 网络加载 2 读取图像 3 前向传播 4 处理输出 3结果和代码 3.1结果 3.2 代码 参考 在这篇文章中,我们将逐字逐句地尝试找到图片中的单词!基于最近的一篇论文进行文字检测. EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector. https://arxiv.org/abs/1704.03155v2 https://github.com/argman/EAST 应该注意,文本检测不同于文本识别.在文本检测中,我们只检测文本周围的…

[OpenCV实战]15 基于深度学习的目标跟踪算法GOTURN

目录 1 什么是对象跟踪和GOTURN 2 在OpenCV中使用GOTURN 3 GOTURN优缺点 4 参考 在这篇文章中,我们将学习一种基于深度学习的目标跟踪算法GOTURN.GOTURN在Caffe中搭建,现在已移植到OpenCV Tracking API,我们将使用此API在C ++和Python中使用GOTURN. 1 什么是对象跟踪和GOTURN 对象跟踪的目标是跟踪视频序列中的对象.使用视频序列的帧和边界框初始化跟踪算法,以获得我们感兴趣的对象的位置.跟踪算法输出所有后续帧的边界框…

[OpenCV实战]1 基于深度学习识别人脸性别和年龄

目录 1基于CNN的性别分类建模原理 1.1 人脸识别 1.2 性别预测 1.3 年龄预测 1.4 结果 2 代码 参考 本教程中,我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用.我们将估计年龄,并从单个图像中找出该人的性别.模型由GilLevi和TalHassner训练(https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR).本文介绍了如何在OpenCV中使用该模型的步骤说明.Opencv版本3.4.3以上.代码教程代码可以分为四个部分: 1…

#Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测（阅读小结）

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN,Faster R-CNN

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F…

基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept…

[OpenCV实战]7 使用YOLOv3和OpenCV进行基于深度学习的目标检测

目录 1 YOLO介绍 1.1 YOLOv3原理 1.2 为什么要将OpenCV用于YOLO? 1.3 在Darknet和OpenCV上对YOLOv3进行速度测试 2 使用YOLOv3进行对象检测(C++/Python) 2.1 模型及配置文件下载 2.2 初始化参数 2.3 加载模型和获取输入图像 2.4 单帧图像处理 2.4.1 获取输出层的名称 2.4.2 处理网络的输出 2.4.3 画预测结果框格 3 结果和代码 3.1 结果 3.2 代码 4 参考 在这篇文章中,我们将学习如何在Ope…

一个基于深度学习回环检测模块的简单双目 SLAM 系统

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12634631.html 写在前面 最近在搞本科毕设,关于基于深度学习的 SLAM 回环检测方法.期间,为了锻炼自己的工程实现能力,(也为了增添毕设的工作量,显得不那么水),我自己写了一个简单的双目 SLAM 系统,其中嵌入了一种基于深度学习的轻量级回环检测模块 (https://github.com/rpng/calc),目前这种方法是我找到的最轻量级且效果不错的…

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…

（转）基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…