在官方示例中,Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别 1.vision.ForegroundDetector 原理:The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale video frame to a background model to determine whe

Convolutional Neural Network import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper parameters num_epoch

在caffe中训练的时候如果使用多GPU则直接在运行程序的时候指定GPU的index即可,但是在Pytorch中则需要在声明模型之后,对声明的模型进行初始化,如: cnn = DataParallel(AlexNet()) 之后直接运行Pytorch之后则默认使用所有的GPU,为了说明上述初始化的作用,我用了一组畸变图像的数据集,写了一个Resent的模块,过了50个epoch,对比一下实验耗时的差别,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # Implementation

简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起 简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%

地址:https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 贴代码 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152'] model_urls = { 'resne

squeezenet是16年发布的一款轻量级网络模型,模型很小,只有4.8M,可用于移动设备,嵌入式设备. 关于squeezenet的原理可自行阅读论文或查找博客,这里主要解读下pytorch对squeezenet的官方实现. 地址:https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/squeezenet.py 首先定义fire模块,这是squeezenet的核心所在,降低3X3卷积的数量. class Fire(nn

torchvision.models 里包含了许多模型,用于解决不同的视觉任务:图像分类.语义分割.物体检测.实例分割.人体关键点检测和视频分类. 本文将介绍 torchvision 中模型的入门使用,一起来创建 Faster R-CNN 预训练模型,预测图像中有什么物体吧. import torch import torchvision from PIL import Image 创建预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_r

import java.io.File;   import com.amazonaws.AmazonClientException; import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider; import com.amazonaws.services.s3.transfer.TransferManager; import com.amazonaws.services.s3.transfer.Upload;   public cla

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下

发现了一个机器视觉的Matlab工具箱,分享一下. 机器视觉工具箱(MVT的)规定,在机器视觉和基于视觉的控制有益的多种功能.这是一个有点折衷收集反映作者在光度学,摄影测量,色度学 方面的个人利益.它包括文件的 阅读和写作,采集,显示,过滤,一滴,点和线特征提取,数学形态学,homographies,视觉的Jacobian,摄像机校准和色彩空间转换遍及 90多个业务功能,如图像.工具箱,Matlab与现代计算机工作站相结合,是一个有益的环境和便利的机器视觉算法研究.温和的图像大小处理率可以得到充

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat

Participate in Reproducible Research General Image Processing OpenCV (C/C++ code, BSD lic) Image manipulation, matrix manipulation, transforms Torch3Vision (C/C++ code, BSD lic) Basic image processing, matrix manipulation and feature extraction algor

子在一天一天虚度,生活也在一天一天中茫然 做人做事哪能尽如人意,付出多少收获多少虽然存在偏颇,但是不劳而获的心态是万万不对的,更不能去怨天尤人,低调为人.做好自己就可以了 改进你的系统的最好的方法是先避免做“蠢事”.我并不是说你或你开发的东西“蠢”,只是有些决定很容易被人们忽略掉其暗含的牵连,认识不到这样做对 系统维护尤其是系统升级带来多大的麻烦.作为一个顾问,像这样的事情我到处都能见到,我还从来没有见过做出这样的决定的人有过好的结果的. 图片,文件,二进制数据 既然数据库支持 BLOB 类型的

原文地址:http://blog.csdn.net/zhubaitian/article/details/39754041#t11 AppiumDriver的各种findElement方法的尝试,尝试的目标应用是SDK自带的Notepad应用. 1. findElementByName 1.1 示例 el = driver.findElementByName("Add note"); assertThat(el.getText(),equalTo("Add note"

AppiumDriver的各种findElement方法的尝试,尝试的目标应用是SDK自带的Notepad应用. 1. findElementByName 1.1 示例 el = driver.findElementByName("Add note"); assertThat(el.getText(),equalTo("Add note")); 1.2 如何获得Name 安卓设备没有找到适合的方法,尝试用Appium Inspector,但是使用了当前最新的&quo

一.区别和定义 LONG: 可变长的字符串数据,最长2G,LONG具有VARCHAR2列的特性,可以存储长文本一个表中最多一个LONG列 LONG RAW: 可变长二进制数据,最长2G CLOB:  字符大对象Clob 用来存储单字节的字符数据 NCLOB: 用来存储多字节的字符数据 BLOB: 用于存储二进制数据 BFILE: 存储在文件中的二进制数据,这个文件中的数据只能被只读访.但该文件不包含在数据库内. bfile字段实际的文件存储在文件系统中,字段中存储的是文件定位指针.bfile对o

Appium使用WebDriverAgent之后,新增了一种定位方法iOSNsPredicate,总结了一下使用方法: MobileElement photo = driver.findElementByIosNsPredicate("name = 'head new'"); // 等于 MobileElement photo = driver.findElementByIosNsPredicate("name LIKE '*new'");  // 模糊匹配 Mob

Blob是什么? 请看上篇文章简单总结下关于blob的图片上传 在使用Blob图片上传的时候碰到许多问题,比如如何使用用户名密码下载文件啊什么的 今天就记录一下我碰到的最大的问题 如何匿名去访问你上传的Blob文件 共享访问签名:了解 SAS 模型 这篇文章值得一看,多数官方的文档在有时候还是很有用的.尝试了半天,只发现一个方法可以用,使用blobName来生成SAS,再通过SAS生成的Uri+SASToken来访问blob文件. private static string GetBlobSas

实现功能,导出当前页面显示员工的图片,核心代码已给出,仅供参考, 如需转载请注明出处http://www.cnblogs.com/wangjianguang/p/7852060.html 随便再扯2句吧,非要150字才能发布博客园首页,唉,好歹也给初生牛犊一次表现的机会啊,我这里一页最多将50张图片导出到excel中,花费时间大概2秒钟,导出图片做限制,主要也是为了性能考虑, 我暂时没有好的办法,因为我们一个页面最多展示50条数据,如果用户想导出100条数据,那只能点击下一页,然后点击导出...