目标识别论文分享

opencv 距离变换

二值图像距离变换的概念由Rosenfeld和Pfaltz于1966年在论文中提出，目前广泛应用于计算机图形学，目标识别及GIS空间分析等领域，其主要思想是通过表识空间点(目标点与背景点)距离的过程，就是通过使用两遍扫描光栅算法可以快速计算一个图像中非零像素点到最近的零像素点的距离
风 先生·2020-08-11 17:49

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（十五）基于nnie引擎进行推理的仿真代码浅析

由于yolo层后处理都是软件实现的，所以当待仿真的算法模型（即wk文件）改变时，尤其网络size或目标识别种类数等方面不同，下面这些参数需要在代码里面手动
ltshan139·2020-08-11 10:56

大数据处理语言——Pig Latin:A Not-So-Foreign Language for Data Processing论文分享

1.背景介绍本文是对《PigLatin:ANot-So-ForeignLanguageforDataProcessing》这篇论文的简要分享，内容同时参考了清华大学大数据相关课程。上一篇博客分享了经典的MapReduce论文。大数据处理的整体逻辑是：可以采用SQL，PigLatin和MapReduce等进行处理，以后可能也会有抽象层次更高的语言，目前来说，PigLatin是比MapReduce更高
赵智阳·2020-08-10 14:17

读yolo目标识别算法有感

图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。而对于目标检测算法来说，它的输出值更像是这样：其中:pc为1时代表有物体被检测到，反之，没有物体被检测到，因此其他的输出值可以被忽略bx目标的x坐标
T甜先生·2020-08-10 10:45

opencv14-图像分割--超像素分割与形态学分割

形态学可用于目标识别、细胞生物学、医学、粒子分析和自动显微镜。二值形态学是一个邻域计算，结构核通过定义哪些周围像素对形态有益，然后进行形态学处理。但是它是从图像二值化开始的。
ziding5827·2020-08-10 07:29

视频教程-机器学习导论(理论课程全面录制)-机器学习

参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
weixin_32153439·2020-08-10 02:12

第2章 渗透测试方法论 一篇就够了

OSSTMM）2.3.2信息系统安全评估框架2.3.3开放式Web应用程序安全项目2.3.4Web应用安全联合威胁分类2.4渗透测试执行标准2.5通用渗透测试框架2.5.1范围界定2.5.2信息收集2.5.3目标识别
Sumarua·2020-08-09 05:07

视频教程-机器学习概论--入门精讲视频-机器学习

参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
weixin_30385511·2020-08-08 23:43

yolov3目标识别在工业检测中的应用

本篇博客记录了一个深度学习在工业领域的应用项目。功能是检测视野范围内的零件总数，如果数量少于设定的标准数量，则报警，如果放置了不同型号的零件，同样需要报警。常规方法是用传统的图像处理的模板匹配，但使用halcon和opencv的模板匹配效果都不好，于是尝试用深度学习目标检测。效果如下图所示：识别率超过99%（可以获取到目标的个数，类别，概率，矩形框位置，可以适应一定的光照、角度、大小变化）目录：1
一棵小白杨123·2020-08-08 21:15

【目标检测_2】Ubuntu 16.04下安装TensorFlow 目标检测 API(对象检测API)

由于最近刚看了rcnn，faster_rcnn,mask_rcnn的原文，想着做一下实验，所以就如题，在ubuntu下安装TensorFlow的目标识别API！！！！
Rebecca(swust)·2020-08-08 19:47

天池：零样本目标识别新手笔记2

所用思路和上一个差不多，本篇基于天池论坛的这篇文章：Keras多分类联合训练+欧式距离迁移映射，并做了自己的处理。线上精度0.0905。没有构造如'non_1'的特征，直接使用如原来的全0特征表示，并对每类特征除和使用的vgg16处理后的特征文件如下：模型的关键之处在于：该部分主要代码如下：defnormalline(data):fori,csinenumerate(np.sum(data,axi
李上花开·2020-08-08 18:49

天池工业AI大赛-智能制造质量预测 比赛历程和技术方案总结复赛48名

一、参赛研二导师的项目摸鱼结束后，思考了一下出路，项目和机器学习相关，重在特征提取的传统算法研究和目标识别的多样算法融合，简单说就是理论，MATLAB，推导三要素组成。
EWilsen·2020-08-08 16:32

python dlib学习（六）：训练模型

前言前面的博客都是使用dlib官方提供的训练好的模型，进行目标识别。
hongbin_xu·2020-08-08 16:43

语义SLAM的数据关联和语义定位（一）

得益于深度学习的快速发展，这些影响因素对于目标识别、语义分割来说已经不是最本质的困难，因此语义信息在高
weixin_30639719·2020-08-08 00:10

Faster-RCNN系列（一） 制作自己的数据集Pascal_VOC格式

一、数据集准备我们在做目标识别时，大家都知道要有训练集、验证集以及测试集，当然数据集格式也有很多种，我们这里使用的是pascal_voc数据格式。
sage_wang·2020-08-08 00:57

论文分享 -- > NLP -- > Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本次总结的是一篇16年的关于NLP中分词操作的论文，论文链接Subword，参考的实现代码subword-nmt，许多论文方法（例如BERT等）都将该方法应用到分词处理上，相对于word-level和character-level，该方法取得了不错的效果。动机和创新点机
村头陶员外·2020-08-06 12:26

论文分享 -- > NLP -- > Language Models are Unsupervised Multitask Learners

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本次要总结和分享的论文是GPT2，参考的实现代码model。本论文方法是在openAI-GPT的基础上进行了一些微小的修改得到的，从模型的角度来讲，只是大幅增大了模型规模，去掉了fine-tune过程，无论是在预训练和预测阶段都是完全的无监督，这点就很不可思议，但是的确
村头陶员外·2020-08-06 12:26

论文分享 -- NLP -- grid beam search

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本篇博文主要总结论文LexicallyConstrainedDecodingforSequenceGenerationUsingGridBeamSearch，论文链接gbs，参考的实现代码codes。首先不得不说，对于初学者来说，beamsearch是一种稍微难理解的算
村头陶员外·2020-08-06 12:25

深度学习新应用：在PyTorch中用单个2D图像创建3D模型

近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等2D图像任务方面的表现都很出色。不仅如此，深度学习在3D图像问题中的应用也取得了很大的进展。
IT派·2020-08-06 11:48

python+opencv+caffe+摄像头做目标检测

首先之前已经成功的使用Python做图像的目标检测，这回因为项目最终是需要用摄像头的，所以实现摄像头获取图像，并且用Python调用CAFFE接口来实现目标识别首先是摄像头请选择支持Linux万能驱动兼容
IT勤杂工·2020-08-04 11:50

[CS131] Lecture 1 Course Introduction

-可以暴力算出棋类解法，但是无法写诗-目标识别比3D
XiongLY0·2020-08-04 10:07

深度学习经典论文deep learning！入门必读！：deep learning yann lecun 深度学习

这些方法极大地提高了语音识别，视觉目标识别，目标检测和许多其他领域（比如药物研究和基因学）的最新研究水平。
大数据机器学习实验室·2020-08-04 10:37

【ONNX】使用yolov3.onnx模型进行目标识别的实验

文章目录yolov3原理分析yolov3.onnx模型来源和介绍来源介绍模型输入模型输出节点类型种类依赖库思路代码准备工作处理图像获取概率最大的概率值和索引获取bbox+第一次筛选(目标置信度阈值)第二次筛选(NMS非极大值抑制)绘制预测框总流程测试图像结果yolov3原理分析关于模型原理分析，网上已有很多博客，不再赘述。下面是两个我认为写的比较好的。yolo系列之yolov3【深度解析】yolo
htshinichi·2020-08-04 03:26

基于TensorFlow Object Detection API训练自己的目标识别模型

基于TensorFlowObjectDetectionAPI训练自己的目标识别模型环境Windows10CUDA_9Cudnn_9.0Anaconda3-5.2.0Tensorflow-GPU-1.12.0TensorFlowObjectDetection1.12.01
AlexTransformer·2020-08-04 01:25

基于TensorFlow+YOLOV3的目标识别研究与实现

一、TensorFlow：它是谷歌研发的关于人工智能开源的学习框架。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可用于语音、图像、视频识别等多项深度学习领域；目前，TensorFlow支持Macos、w
@she$·2020-08-03 23:23

搭建深度学习框架(一) 线性层,激活函数,损失函数

神经网络是一种非常强大的机器学习模型,在今天已经隐隐有取代其他所有传统模型的趋势.我们之前使用统计概率模型来做NLP和语音识别,但今天大多数从业者都会选择RNN;在传统CV领域我们使用数字图像处理方法来做图像分割,目标识别等任务
Hαlcyon·2020-08-03 11:33

基于深度学习框架的水声信号的扩充和分类识别

现如今，基于声音信号的海上目标识别是进行海量探测和目标识别的可靠方法，也是水声信号处理领域的重要研究内容。
bluesliuf·2020-08-02 23:42

目标识别—SSD网络详解

目标识别—SSD网络详解网上的SSD解析大部分都只讲解到了Priorbox部分，最后的分类和回归并没有详细的讲解，并且论文里关于算法的一些细节也没有交代清楚。
K-RI·2020-08-02 20:50

MICCAI2019论文分享 PART①

刚刚结束的MICCAI2019会议的论文集分为6个部分，这段时间刷了一遍PartI，在这儿和大家做一个简单的分享交流由于本人主要专注于分割领域和半监督弱监督等学习策略，下面给出的综述可能多涉及该方向。选出的文章主要突出其中的闪光点，如果感兴趣还望各位移步MICCAI官网获取原文。如有代码，我也会附在下文中。文章目录@[toc]1.DualEncodingU-NetforRetinalVesselS
JYZhang_sh·2020-08-02 16:12

数据融合(data fusion)原理与方法

现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等等。
青山孤客·2020-08-02 16:05

深度学习：选择性搜索（Selective Search）

在目标检测时，为了定位到目标的具体位置，通常会把图像分成许多子块，然后把子块作为输入，送到目标识别的模型中。分子块的最直接方法叫滑动窗口法。
默语之声·2020-08-01 10:55

关于Python使用pdfminer对PDF文件中三线表中直线的识别，并返回相应的Y轴坐标

关于Python使用pdfminer库对PDF文件三线表中直线的识别，并返回相应的Y轴坐标依赖库测试文件实现目标识别原理介绍1.全部解析2.直线对象获取3.直线过滤具体代码LTRect对象介绍可能存在的问题最终效果参考文章
新来的大狮·2020-08-01 10:47

第九章三续：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型

SIFT算法的应用－目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者：wawayu，July。编程艺术室出品。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。
v_JULY_v·2020-08-01 02:20

一个简单易懂的多智能体强化学习建模过程的例子

这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络
人工智障1111·2020-08-01 01:21

第九章三续：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型

SIFT算法的应用－目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像作者：wawayu，July。编程艺术室出品。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。
weixin_34006965·2020-07-31 12:14

《中国人工智能学会通讯》——11.12 三维目标检测识别

11.12三维目标检测识别目标识别一直是计算机视觉及模式识别领域的研究热点，其目的在于从场景中鉴别出感兴趣目标并获得其位姿信息。
weixin_33851604·2020-07-30 20:22

目标检测评价指标

目标识别：识别出目标类别即可，分类问题目标检测：要在图中标出目标的bbox目标分割：将目标从图片中分割出来目标跟踪：在视屏中进行目标跟踪IoU(IntersectionoverUnion)参考原文IoU
雨住多一横·2020-07-30 20:35

adaptive color attributes for tracking翻译

和视觉跟踪不同的是，在目标识别和检测问题中，结合光照信息和复杂的颜色特征可以提供非常好的表现。由于跟踪问题的复杂性，所需要的颜色特征应该是计算起来比较
xudong_98·2020-07-30 18:13

AlexNet阅读

目标识别这样的复杂问题，仅仅通过现有的大量数据无法实现完全，还需要大量的先验知识弥补数据不能覆盖的部分。
鱼遇雨愈愉·2020-07-30 16:10

三维目标识别算法综述

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：1.基于局部特征的目标识
3Ｄ视觉工坊·2020-07-30 14:55

ECCV2020 | FReLU：旷视提出一种新的激活函数，实现像素级空间信息建模

主要的创新点是在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力，能够用于目标检测、语义分割等目标识别任务，简单又高效！
AI算法修炼营·2020-07-30 09:13

图像滤波

**图像滤波**在进行图像目标识别与跟踪时，摄像机所采集的图像，在成像、数字化以及传输过程中，难免会受到各种各样噪声的干扰，图像的质量往往会出现不尽人意的退化，影响了图像的视觉效果。
IvenShare·2020-07-30 01:49

PX4飞控Avoidance功能包2018论文分享

PX4飞控Avoidance功能包2018论文分享PX4官方Avoidance-2018论文引言（略）摘要简介相关工作全局障碍规避局部障碍规避对本文启发方法$3DVFH$算法建立记忆将直方图重投影到3D
dckwin·2020-07-29 22:36

Pytorch实现yolov3（train）训练代码详解（一）

yolo系列是目标识别的重头戏，为了更好的理解掌握它，我们必须从源码出发深刻理解代码。下面我们来讲解pytorch实现的yolov3源码。
小小小绿叶·2020-07-29 20:33

RFID系统安全与隐私问题研究

由于RFID系统具有可实现移动物体识别、多目标识别、非接触式识别以及抗干扰能力强等优点．已经被广泛应用到零售行业、物流供应链管理、图书馆管理和交通等领域。并视为实现普适计算环境的有效技术之一。然而。
l527991148·2020-07-29 20:19

AOGNet：基于深度 AND-OR 语法网络的目标识别方法 | PaperDaily #28

在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是PaperDaily的第28篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@duinodu。本文研究的问题是深度学习中的网络工程问题。如何设计更好的网络结构，是目前的一个研
PaperWeekly·2020-07-29 17:34

目标识别 YOLO 学习笔记（一）

文章源于我的个人博客，地址：目标识别YOLO学习笔记（一），尊重原创，转载请注明。
庸木·2020-07-29 15:19

揭秘！天问一号探测器传回的地月合影是怎么拍出来的

与传统的无线电导航不同，光学自主导航可以通过图像目标识别和
itwriter·2020-07-29 08:00

keras 搭建网络模型（lstm 和 convlstm）一些参数理解

eg:有一批100张32*32的RGB图片，若要处理这批图片（分类，目标识别），搭建网络模型的input_shape应为（3，32，32）（假设dataformat格式为channels_first）2
xingkongyidian·2020-07-29 00:47

3D点云分割论文总结

并且随着Object与Lidar距离的增大，这个距离会越来越大，给目标识别带来的挑战也越大。-常见点云分割方法主要有三类：基于特征的方法这类方法通
Chen.Yi·2020-07-28 21:33
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