https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

NethServer 7.2 RC1 "Saltimbocca"  发布了,NethServer是基于CentOS的面向服务器的Linux发行.该产品的主要特性是模块化的设计,这使得用户可以容易地将该发行用作以下任何功能:邮件服务器和过滤器.网页服务器.群件.防火墙.网页过滤器.入侵阻止系统/入侵检测系统.虚拟专用网服务器.它还包含了一个全方位的基于网页的用户界面,这能简化通用管理任务,并让用户通过单击就能安装一些预配置好的模块.NethServer主要为中小型企业而设计. 值得关注的

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面

Linux  入侵检测小结 0x00 审计命令 在linux中有5个用于审计的命令: last:这个命令可用于查看我们系统的成功登录.关机.重启等情况:这个命令就是将/var/log/wtmp文件格式化输出. lastb:这个命令用于查看登录失败的情况:这个命令就是将/var/log/btmp文件格式化输出. lastlog:这个命令用于查看用户上一次的登录情况:这个命令就是将/var/log/lastlog文件格式化输出. who:这个命令用户查看当前登录系统的情况:这个命令就是将/var/l

深度学习目标检测指标mAP https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 参考上面github链接中的readme,有详细描述

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map

一.研究背景 视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度. 世界坐标系到像素坐标系的转换为(深度即Z): 深度的获取一共分两种方式: a)主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距.ToF相机 ToF相机原理 b)被动 被动式无法精确得到点的深度值,因此存在深度的估计问题,按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计. 接下来详细介绍双目系统以及单目SLAM系统的深度估计问题 二.双目系统 双目相机模型如下图所示: (图源<视觉SLAM十四讲>) 要计算深度z,需要已知世界坐标系中

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey  发表于 2019-02-14 |  更新于 2019-05-15 |  分类于 目标检测 |  阅读次数: 23  本文字数: 3.3k 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN [toc] 写在前面 paper:https://arxiv.org/abs/1809.02165github:https://gith