看了好多博客,踩了很多坑,终于把FDDB数据集的ROC曲线绘制出来了.记录一下. 环境:ubuntu18.04 1.数据集准备 去FDDB官网:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/ 1.1 下载原始的FDDB人脸数据集 images:下面是存在2002和2003文件夹下的图片. annotations:FDDB-folds文件下是含有人脸数据的标注 FDDB-flod-%d.txt等文件名存放着图片路径名,FDDB-fold-%d-ellipseList.txt等文

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

package util; import java.awt.Component; import java.awt.Image; import java.awt.MediaTracker; import java.awt.image.CropImageFilter; import java.awt.image.FilteredImageSource; import java.awt.image.ImageFilter; import java.awt.image.ImageProducer; /*

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.

转自(http://yonsm.net/scan-images-from-a-twain-device/) 一.简介 TWAIN 数据源管理程序 (DSM) 工业标准的软件库,用于从静态图像设备提取图像.绝大部分的扫描仪和数码相机都提供了 TWAIN 驱动程序,利用统一的 TWAIN 接口,应用程序可以非常方便地从这些设备中获取图像. 二.使用步骤 互联网上关于 TWAIN 编程的中文资料很少,代码更是难找到,因为我不得不仔细阅读了 http://www.twain.org/ 提供的 TWAIN

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

Rasmus Rothe, Radu Timofte, Luc Van Gool DEX:从单一形象深刻地看待年龄 观看 人物研讨会国际计算机视觉大会(ICCV),2015*获胜LAP面对年龄估计的挑战* NVIDIA ChaLearn LAP 2015最佳论文奖 在本文中,我们通过深度学习来处理静态脸部图像的表观年龄估计.我们的卷积神经网络(CNN)使用VGG-16架构,并在ImageNet上预先进行图像分类.另外,由于有明显的年龄注明图像数量有限,我们探索了可用年龄的爬网式互联网面部图像的优

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 library(pROC) library(DMwR)model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection data.csv',sep=',',header=T 2.查看数据集, dim(model.df) hea

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

如题,市面上常见的方法是: var handle = bmp.GetHicon(); //得到图标句柄 return Icon.FromHandle(handle); //通过句柄得到图标 此法的问题是,如果图像是透明背景,那么得到的Icon的边缘就是毛糙的,像是先垫了一层背景色然后再去色的效果,很不如人意,用过的朋友都知道.尚未研究是bmp.GetHicon出的问题,还是Icon.FromHandle有问题,日后有闲心再捣鼓下. 下面给出完美转换方法: /// <summary> /// 转

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.

DBoW2库是University of Zaragoza里的Lopez等人开发的开源软件库. 由于在SLAM回环检测上的优异表现(特别是ORB-SLAM2),DBoW2库受到了广大SLAM爱好者的关注.本文希望通过深入解析DBoW2库及相关的DLoopDetector库,为读者后续使用这两个库提供参考. git地址: DBoW2 DLoopDetector 论文:Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences

1.1. web分布式系统的设计原则 搭建和运营一个可伸缩的web站点或者应用程序意味着什么?在原始层面上这仅仅是用户通过互联网连接到远程资源-使系统变得可伸缩的部分是将资源.或者访问的资源,分布于多个服务器上. 像生活中大多数事情一样,当构建一个web服务时花时间提前做好计划从长远看来还是很有帮助的:了解一些注意事项和大网站背后的权衡原则可以在创建小型网站时做出更明智的决定.以下是一些影响大规模web系统设计的关键原则: 可用性:对于很多公司来说一个网站的正常运行时间是非常关键的声誉和功能,像

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什

@tags: caffe blob blob是caffe中的基本数据结构,简单理解就是一个"4维数组".但是,这个4维数组有什么意义? BTW,TensorFlow这款google出的框架,带出了tensor(张量)的概念.虽然是数学概念,个人还是倾向于简单理解为"多维数组",那么放在这里,caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了.而矩阵就是二维的张量. anyway,看看blob的4个维度都代表什么: num: 图像数量 channel:通道数量 wi

用boosting构建简单的目标分类器 原文 boosting提供了一个简单的框架,用来构建鲁棒性的目标检测算法.这里提供了必要的函数来实现它:100% MATLAB实现,作为教学工具希望让它简单易得.当然,用作实时应用还远远不够. 配置 下载数据集 下载LabelMe工具箱 解压并修改initpath.m中的路径 修改parameters.m中images和annotations的路径 函数说明 初始化 initpath.m - 添加必要的path.运行前务必调用它. paameters.m

1. 基本手机网页设计 1.1 wap端的网站表头 wap端的网站,写的时候首先注意表头,因为是手机端的,所以和我们平常用的web端页面的不一样,表头为: 1.2 尽量少使用水平滚动. 水平滚动除了比较费时之外,用户还将难以判断他们在整个页面中的位置.如果可能,设计的内容不要宽于或长于目标设备的显示屏.尽量保证一行出现14个字符,或者用<br/>换行,或者设宽为100%,以便内容会根据用户手机屏幕的大小自适应往下排. 1.3 避免过多使用文本强调属性,如粗体,斜体和下划线等,因为这降低了小显示