序言      自动驾驶是目前非常有前景的行业,而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”,有着非常重要的地位和作用.为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标,如汽车.行人等,我们需要提前对这些目标的进行训练,从而能够有效地避开,防止事故的发生. 目录: 目标检测之车辆检测(基于darknet框架的yolov3) 一.目标检测的概念 二.Darknet整体框架与安装测试 三.yolo模型特点与性能 四.基于Darknet的yolov3车辆检测模型 正文: 一.目标检测的概念 1.1 什么是目标检测 目标检

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片

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成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

Light libraries是一组通用的C基础库,目标是为减少重复造轮子而写实现了日志.原子操作.哈希字典.红黑树.动态库加载.线程.锁操作.配置文件.os适配层.事件驱动.工作队列.RPC.IPC等基础库,和p2p穿透等网络库全部用POSIX C实现,目标是为了跨平台兼容x86, arm, android, ios.https://github.com/gozfree/libraries/blob/master/README.cn.md

0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞.该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务. 针对序列化对象而出现的拒绝服务主要是由于应用中使用了getSerializableExtra() 的API,由于应用开发者没有对传入的数据做异常判断,恶意应用可以通过传入畸形数据,导致应用本地拒绝服务.漏洞应用代码片段: Intent i = getIntent(); if(i.getAction().equals("serializabl

点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞(目前腾讯金刚审计系统已经可检测此类漏洞),移动安全团队发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧. 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞.该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务. 针对序列化对象而出现的拒绝服务主要是由于应用中使用了getSerializableExtra() 的API,由于应用开发者没有对传入的数据做异常判断,

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for

简介   OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.  OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Github网址为:https://github.com/opencv .  本文将会介绍OpenCV在

没有目标就失去一切 刚毕业那会儿,幼稚得可笑,老跟同学打电话,明面上聊聊近况,暗地里比较.你要比我工资多一百块,心里特不平衡,凭什么呀,在学校那会儿公认的我比你强.你要带个头衔,而我啥也不是,普通员工一个,感觉特没面子,又特羡慕.同学小聚,如果你递来一张名片,我没有,级别太低公司不给印,心里特不是滋味,觉得白混了.如果情况正好反过来,自己比别人强一点,嘴上虽然在安慰同学,心里偷着乐:就是嘛,这个社会还是公平的,我觉得我就是比你强.现在回头看,大家都是在些不入流的小企业混,有什么好比的,但也就为这

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

最近赢了人机大战的AlphaGo火了,火得一塌糊涂,圈里圈外,是人都在谈AlphaGo.但是AlphaGo毕竟是为特定场景特定应用设计的特定型人工智能,和通用型人工智能还是有很大差别,离人工智能普及更差得很远.所以这么说,是因为之前做过几个特定型人工智能项目(语音识别和图像识别类型的,合起来可以是视频识别,但是没做),有些体会,对特定型人工智能设计思路比较了解,近期一直在考虑通用型人工智能的事,现在已经开始做这件事.但是只是一个开始,很多东西还在琢磨.探索中,路能不能走通也是未知数.在此和大家说

在今年的6月份,我们曾介绍过为Amazon EC2实例提供的基于SSD的弹性块级存储. 在公布几个月过后,这样的被称为通用型存储(SSD)的新型选择方式在创建新的EBS卷中已经占到了90%,我们从客户的反馈中得知他们很喜欢这样的一致的性能表现 (预配置存储每GB为3 IOPS),而且在用户须要的时候提升到3000 IOPS,而不须要考虑预置存储的容量限制. 如今,我们为Amazon RDS也提供了相同的表现恒定而且具有能力提升的能力.作为一个RDS的用户,您将有三种不同类型的存储可供选择: 1)

大数据时代,怎样利用工具摆脱繁杂的数据管理之苦,洞察有价值的销售信息,是每一个管理者的迫切须要.Zoho  CRM问世10年来,见证了一个个行业客户怎样在CRM帮助下实现了效率和业绩提升.相同,广泛的行业客户也说明,灵活性和高度可定制性是通用型CRM成功的必备要素.Zoho于最近将推出更具力度的免费活动,既是对各界行业客户的盛大回馈,也表明公司决心继续深耕在线客户关系管理这一领域,提供更广受检验的优质产品. 下面选取了汽车零配件.私人包机.生命科学.屋顶设备.枕头定制等八个行业客户的Zoho C

城市经纬度 json https://www.cnblogs.com/innershare/p/10723968.html 理解SignalR ASP .NET SignalR 是一个ASP .NET 下的类库,可以在ASP .NET 的Web项目中实现即时通信(即:客户端(Web页面)和服务器端可以互相实时的通知消息及调用方法),即时通讯Web服务就是服务器将内容自动推送到已经连接的客户端,而不是服务器等待客户端发起一个新的数据请求. SignalR有三种传输模式:LongLooping(长轮

Java的可检测异常和非检测异常泾渭分明.可检测异常经编译器验证,对于声明抛出异常的任何方法,编译器将强制执行处理或声明规则. 非检测异常不遵循处理或声明规则.在产生此类异常时,不一定非要采取任何适当操作,编译器不会检查是否已解决了这样一个异常.有两个主要类定义非检测异常:RuntimeException和Error. 为什么Error子类属于非检测异常?这是因为无法预知它们的产生时间.若Java应用程序内存不足,则随时可能出现OutOfMemoryError:起因一般不是应用程序中的特殊调用,

相信目前所有的IT公司网站在设计WEB项目的时候都含有持久层,同样地使用过Hibernate的程序员都应该看过或者了解过Hibernate根据数据库反向生成持久层代码的模板.对于Hibernate生成的这个通用型的模板,可以看一下了解Hibernate是怎么处理这一层的.笔者来到公司作为开发的时候,项目已经有了一个比较成型的Dao层代码.当然这个层级代码是用C#+NHibernate写的.在这里刚好用了泛型把整个代码改成使用Java+Hibernate去实现. 首先,先大致阐述下整个通用Dao层

本文已经迁移到:http://cpp.winxgui.com/cn:a-general-gc-allocator-scopealloc C++内存管理变革(6):通用型垃圾回收器 - ScopeAlloc 许式伟2008-1-22 引言 在前文,我们引入了GC Allocator(具备垃圾回收能力的Allocator),并提供了一个实作:AutoFreeAlloc(具体内容參见<C++内存管理变革(2):最袖珍的垃圾回收器 - AutoFreeAlloc>). 可是,如前所述,AutoFree

在163的博客关了呀.在这边重新开张了. 以后若网友有什么要长篇解答的问题,也在这儿作答. 作为第一波原创文章,我打算做一次小白示范.那就是一步一步的展示某个汇编编译器的用法. 一.科普 很多人认为程序与CPU无关,那是受C语言的影响.其实,不同的CPU,它的指令集也不同. 而汇编则是针对指令集的,可以认为汇编指令就是CPU的指令.当然还有寻址不同.(当然,真正的CPU指令是机器码.因为汇编是最紧贴CPU的,我就做理所当然了.有兴趣的朋友可以学一学汇编与机器码的编译关系,以后当一名HACK大神.

NGK公链,是一条发展中的通用型存储网络. NGK的运用归结与存储场景.NGK通证的运用归结于支付场景.个人数据被中心化服务商买卖.被大数据服务商使用.被无数的商务及销售人员窃取.那么NGK的运用场景一定会考虑从数据加密性.数据不可篡改性.存储边际成本.存储低延时高效等出发,再造现有存储服务也好,结合现有数据服务也罢,当现有的轨迹和规律被打破后NGK就能创造出新的应用场景和潜能,比如从安全存档.公共数据集.个人数据.应用程序数据着手.