没错!这个是我的毕业设计!!! 整个电子信息学院唯一一个优秀毕业设计 拿到这里炫耀了 实物如下: 电脑端显示效果: 自动驾驶实现过程: 1. 收集图像数据.建立局域网,让主机和Raspberry Pi在同一局域网下,建立Socket套接字进行数据交换,Raspberry Pi把摄像头采集到的视频帧流以JPEG格式发送给PC主机,主机定义几个按键通过蓝牙发送数据到Arduino上控制小车手动驾驶,每次按键按下后保存一张图像和对应的标签.需要反复的在场地上训练几次来增加数据量. 2. 训练神经网络.…
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果…
注:该源码分析对应SpringBoot版本为2.1.0.RELEASE 1 前言 本篇接 如何分析SpringBoot源码模块及结构?--SpringBoot源码(二) 上一篇分析了SpringBoot源码结构及各个模块pom之间的关系后,那么此篇开始就开始解开SpringBoot新特性之一--自动配置的神秘面纱了.因为SpringBoot自动配置原理是基于其大量的条件注解ConditionalOnXXX,因此,本节我们先来撸下Spring的条件注解的相关源码. 2 SpringBoot的派生条…
计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该…
本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling…
按照以下步骤照做就可以了,很简单的,就是浪费一点点时间罢了.也可以退而求其次,买个树莓派3B+来玩,哈哈. Step 1: Install Dependecies and Download the Packages Let’s start by setting up the repositories and installing the necessary dependencies sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu…
Integer i = 10; //装箱,反编译后发现调用Integer.valueOf(int i) int t = i; //拆箱,反编译后发现调用i.intValue() public class Solution { public static void main(String args[]) { Integer i1 = 1,i2 = 1,i3 = 200,i4 = 200; System.out.println(i1 == i2); System.out.println(i3 ==…
@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV…
前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r…
(最新OAUS版本请参见:自动升级系统的设计与实现(续2) -- 增加断点续传功能) 一.缘起 自从 自动升级系统的设计与实现(源码) 发布以后,收到了很多使用者的反馈,其中最多的要求就是希望OAUS服务端增加自动检测文件变更的功能,这样每次部署版本升级时,可以节省很多时间,而且可以避免手动修改带来的错误. 现在,我就简单介绍一下最新版本的OAUS中关于这个功能的实现.在上一个版本中,我们是这样操作的: 每次有版本更新时,我们需要把更新的文件拷贝到服务端的FileFolder文件夹下覆盖掉旧的文…
在Spring Boot官方介绍中,首一段话是这样的(如下图).我们可以大概了解到其所表达的含义:我们可以利用Spring Boot写很少的配置来创建一个非常方便的基于Spring整合第三方类库的单体企业级应用.相信使用过Spring Boot的人都知道,她在这方面从前到后的一系列整合.本篇文字将带你进入具体的实现细节. 首先我们写一段Spring Boot应用启动类的代码如下: package com.springTest; import org.springframework.boot.Sp…
源码学习系列之SpringBoot自动配置(篇二)之HttpEncodingAutoConfiguration 源码分析 继上一篇博客源码学习系列之SpringBoot自动配置(篇一)之后,本博客继续跟一下SpringBoot的自动配置源码 ok,先复习一下上一篇的内容,从前面的学习,我们知道了SpringBoot的自动配置主要是由一个选择器AutoConfigurationImportSelector,先通过选择器将自动配置的类加载到Spring容器 注意点: List configurati…
注:该源码分析对应SpringBoot版本为2.1.0.RELEASE 1 前言 本篇接 助力SpringBoot自动配置的条件注解ConditionalOnXXX分析--SpringBoot源码(三) 温故而知新,我们来简单回顾一下上篇的内容,上一篇我们分析了SpringBoot的条件注解@ConditionalOnXxx的相关源码,现挑重点总结如下: SpringBoot的所有@ConditionalOnXxx的条件类OnXxxCondition都是继承于SpringBootConditio…
make.Makefile cc = gcc #最简易的makefile文件,这个可以用来进行文件之间的简易构建和链接,生成我们所需要的执行文件: prom = calc deps = $(shell find ./ -name "*.h") src = $(shell find ./ -name "*.c") obj = $(src:%.c=%.o) #将所有的.c文件替换成.o文件. $(prom): $(obj) $(cc) -o $(prom) $(obj)…
0.前言     本文介绍怎样在树莓派中通过编译源码的方式安装opencv,并通过一个简单的样例说明怎样使用opencv.     很多其它内容请參考--[树莓派学习笔记--索引博文] 1.下载若干依赖项     在開始安装之前.最好更新树莓派软件源. 假设更新时间太长,请參考博文改动软件源网络地址--[树莓派学习笔记--改动树莓派软件源] sudo apt-get update     请依次安装下面依赖项,这些必须安装的依赖项来自于opencv官网的说明,在多数debian系统中都能够採用这…
ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化…
OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > ) /modules/imgproc/src/imgwarp. 根据错误提示,查看一下opencv源码中的imgwarp.cpp 发现出错处为opencv的resize()函数的如下行: void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int i…
系统学习机器学习之神经网络(三)--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135更多 分类专栏: 机器学习   1 遗传算法1.1 遗传算法简介:遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随 机化搜索方法.它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出,其主要特点是直接对结构对 象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定:具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力: 采用概率化的寻优方法…
@ 目录 前言 一.什么是图像分类? 1.图像分类的概念 2.MobileNet简介 二.使用python实现图像分类(py_to_py_ssd_mobilenet.py) 1.获取预训练模型 2.使用opencv_dnn进行推理 3.实现图像分类 (代码汇总) 三.使用LabVIEW dnn实现图像分类(callpb_photo.vi) 1.读取待分类的图片和pb模型 2.将待分类的图片进行预处理 3.将图像输入至神经网络中并进行推理 4.实现图像分类 5.总体程序源码: 四.源码下载 总结…
1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达:每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map). 常见结构: 输入层为训练数据,即原始数据,网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.具体C层和S层的个数不确定…
转自:http://blog.sciencenet.cn/home.php?COLLCC=3456986939&COLLCC=3456885714&mod=space&uid=702148&do=blog&quickforward=1&id=657754%20%E5%9C%A8Mac%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8OpenCV%EF%BC%8C%20%E5%9C%A8Xcode%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8Ope…
能把opencv的源码也进行调试吗?(需要pdb文件才行)1.我是用的Qt Creator,然后"工具\选项\调试器\概要\源码路径映射"中,选择"添加Qt源码",目标路径是Qt的源码路径,比如是"C:\Qt\Qt5.7.0\5.7\Src", 源路径是Qt Creator自动补充的.2.按照这种方法也可以将VC CRT源码给添加进来,目标路径是VC CRT的源码路径,比如是"C:\Program Files (x86)\Microso…
Ubuntu 16.04 安装opencv的各种方法(含opencv contrib扩展包安装方法) https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79511170 本文主要介绍安装opencv C++接口和python接口的几种方法. 首先介绍C++接口的,然后介绍Python接口的 C++接口安装 采用源码编译的安装方式,基本也就是这种方法了,首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包,下载连接如下: https://github.…
生成OpenCV工程需要用到CMake,所以第一步需要下载CMake软件,下载链接:CMake下载 目前最新的版本是3.7.1,这里选择下载Platform下的Windows win32-x86 ZIP,大小21M: 把下载完成的压缩包解压出来就可以了,不用安装.打开解压后的路径下-\cmake-3.7.1-win32-x86\bin\cmake-gui.exe,会弹出如下CMake窗口: 接下来就可以安装步骤一步一步生成OpenCV工程了. 1.  点击右侧"Browse Source&quo…
若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…
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1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之…