Detector 第14页

动作识别之STIP (Space-Time Interest Points)（一）

文章主要分为以下几个部分：detector本文利用Harris（和Forstner）角点检测器检测时空兴趣点，即在图像局部区

MultiMediaGroup_USTC·2020-07-28 14:07

python+opencv+EAST做自然场景文本检测

英文原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/提醒：作者实现的python

luolan9611·2020-07-28 02:39

关于vue 结合原生js 解决echarts resize问题

解决页面echarts图表resize问题左侧的菜单栏模块是可以收缩的，点击左上角的icon可以收缩，但是点击左上角的icon后，右侧的echarts图并未进行对应的收缩，使用element-resize-detector

·2020-07-26 13:39

SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector）

本文转载自：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.htmlSSD论文阅读（WeiLiu——【ECCV2016】SSDSingleShotMultiBoxDetector）目录作者及相关链接文章的选择原因方法概括方法细节相关背景补充实验结果与相关文章的对比总结作者intro:ECCV2016Oralarxiv:http://arxiv.org/abs/1

复兴之矢·2020-07-16 00:02

YOLOv3 darknet版识别图片，视频并打印终端结果

最近做的项目需要用Yolov3的视频帧识别目标并将结果输出，在网上看了很多修改detector.c源文件重定向输出文件和批量c，但试了很多都没有成功，可能是版本的问题，所以这里建议如果只是输出信息和批量测试

通信男神杨丽斌·2020-07-15 18:35

百度飞桨学习——使用PaddleHub实现人脸检测

PaddleHub实现人脸检测本示例https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/403504利用Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector

滄夜·2020-07-15 16:38

在CPU上实时运行的基于ResNet10-SSD的虹膜检测

开源代码：https://github.com/zhongqianli/iris_detector文章目录如何用SSD训练虹膜检测模型网络设计ResNet10-SSDResNet10-SSD-HalfMobileNet-SSD

zhongqianli·2020-07-15 12:36

如何使用Caffe-SSD框架训练虹膜检测模型

项目地址：https://github.com/zhongqianli/iris_detector文章目录安装Caffe-SSD获取代码用CMake编译数据准备转换CSV格式的标注文件为pascal-voc

zhongqianli·2020-07-15 12:05

检测ScrollView开始停止滑动的方案

detector=newScrollViewStopDetect

litefish·2020-07-14 14:59

Python简单换脸程序改进输出图片

社区版dlib19.6.1numpy1.15.4opencv-python3.4.5.20需要的模型特征提取器（predictor）要一个粗糙的边界框作为算法输入，由传统的能返回一个矩形列表的人脸检测器（detector

bysjlwdx·2020-07-14 08:12

【文章阅读】STD：Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud

Brief很新的一篇做检测的文章，是腾讯优图和港科大的联合工作。19年7月22号放在了arxiv上面。AbstructSTD（sparse-to-dense），two-stage的方法。（1）第一阶段是对raw-data数据进行一个椭圆的anchor生成一个精确的proposal。这个工作可以做到使用较少的时间到达highrecall的结果。然后，利用PointsPool将proposals的内部

Little_sky_jty·2020-07-13 19:03

Golang 项目使用 Gitlab CI/CD 自动化持续集成（备忘）

能按照指定的脚本，去运行诸如测试、构建、发布自动化，避免手工操作本文将演示以下集成项目：测试（Test），包含：覆盖测试（code_coverage）检查代码风格/错误（lint_code）竞态检查（race_detector

fananchong2·2020-07-13 15:16

目标检测--Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector

Light-HeadR-CNN:InDefenseofTwo-StageObjectDetectorCodewillbemakepubliclyavailable本文对Two-StageObjectDetector进行改进，主要侧重的是网络结构的简化速度的提升，性能稍有提升。首先说说什么是Two-StageObjectDetector，就是将目标检测分为两个步骤：候选区域提取+候选区域分类，代表性

O天涯海阁O·2020-07-12 19:56

OpenCV各个detector/descriptor/matcher的创建和使用

1、detector统一的定义方式：Ptrdetector=FeatureDetector::create("STAR");"FAST"–FastFeatureDetector"STAR"–StarFeatureDetector"SIFT

yirant7·2020-07-12 18:12

Object_Detector_API使用（静态图像识别）

环境搭建1.从GitHub上下载models，网址：https://github.com/tensorflow/models2.Protobuf下载，我下载的版本为（3.5.0版本后面运行有问题），网址：https://github.com/google/protobuf/releases3.解压下载的压缩包，并将bin文件夹中的复制到C:\Windows目录下，如下：4.打开cmd窗口批，cd到

Winni有魅力·2020-07-12 17:23

笔记：论文阅读TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint

TBC网络：一种基于语义约束的红外小目标实时检测方法（2019.9）摘要本文提出一种用于红外小目标检测的轻量级卷积神经网络TBC网络。TBC网络由目标提取模块（TEM）和语义约束模块（SCM）组成，分别用于从红外图像中提取小目标和训练过程中对提取的目标图像进行分类。同时，提出了一种联合损失函数和训练方法。单片机通过结合高级分类任务对TEM进行语义约束，解决了类不平衡导致的特征学习困难的问题。在训练

xiaoshulinlove·2020-07-12 16:10

openCV摄像头人脸检测源代码：

code","execution_count":2,"metadata":{},"outputs":[],"source":["importnumpyasnp\n","importcv2\n","face_detector

Mr.Morton·2020-07-12 15:34

Tensorflow Object Detector with ROS

Requirements:TensorflowandROSThisguidetargetsUbuntu16.04andROSKineticSteps:TorunDefaultSSD(SingleShotDetection)algorithm:InstallROS:http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/UbuntuInstallcameradependen

心中浩然·2020-07-12 11:26

使用python将txt文件转成csv格式

importcsvimportosimportshutilfromchardet.universaldetectorimportUniversalDetectordefget_encode_info(file):withopen(file,'rb')asf:detector

weixin_39272255·2020-07-12 10:23

论文笔记LSTD: A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection

zero-shotone-shotfew-shot区别链接Abstract1,为了解决训练样本不足的问题,提出了LSTD模型,并整合了SSD与fasterrcnn模型的优点(即SSD部分模型与fasterrcnn部分模型结合)2,为了进一步提高检测的微调,提出了一种新的正则化方法:基于原域和目标域的转移指数(TK)和背景抑制(BD)的正则化方法.3,Low-shot;少量注释图片的检测1,Intr

大白成长记·2020-07-12 02:46

Looking to Listen at the Cocktail Party 代码详解

defface_detect(file,detector,frame_pa

sad490·2020-07-11 22:46

车灯检测并绘制矩形框

//Starfeatures_detector2.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

rj_monck·2020-07-11 21:21

Py之dlib：Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略

Py之dlib：Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略目录dlib库的简介dlib库的安装dlib库的使用函数0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化

一个处女座的程序猿·2020-07-11 19:03

python opencv 人脸+眼

python3.4pycharmimportcv2ascvimportnumpyasnpdefface_detect(image):#gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)face_detector

记录一下·2020-07-11 19:02

cv2实现人脸识别（图片、读写视频）

下载地址：haarcascades下载地址importcv2nba=cv2.imread('nba.jpg')#人脸数据，级联分类器，给人脸特征数据，返回可以识别人脸的对象detector=cv2.CascadeClassifier

沐雨金鳞·2020-07-11 18:09

基于Python3+opencv 人脸检测代码

importcv2ascvimportnumpyasnpdefface_detect_demo(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)face_detector

Don-ML·2020-07-11 18:49

python使用opencv实现人脸识别

1.先上图：（蓝奏云：https://zyjblogs.lanzous.com/idvX3e2jq2d）2.首先开启摄像头采集人脸数据importcv2detector=cv2.CascadeClassifier

幻千纷纭·2020-07-11 15:37

Object Detection：One-stage Detector SSD

继上一篇文章ObjectDetection:One-stageDetectorDenseBox，我们了解到一种类似于分割的训练风格(segmentation-liketrainingprocedure)，通过真值生成(GroundTruthGeneration)，来引导模型对人脸、汽车等目标的检测。单阶段模型常常遇到的一个问题就是样本平衡(SampleBalance)，DenseBox给出了相应的

小威威__·2020-07-11 11:22

Object Detection : One-stage Detector YOLO

现有的目标检测器主要分为两种类型：两阶段(two-stage)和单阶段(one-stage)。这两种检测器的设计思想有很大的不同：两阶段检测器主要将检测问题归结为分类问题(classification)，而单阶段检测器主要是将检测问题定义为回归问题(regression)。不仅如此，两种检测器在时间、性能上也有一定的差距。接下来我将会沿着单阶段的主线，根据时间顺序，进一步了解单阶段检测器的发展。Y

小威威__·2020-07-11 11:52

Object Detection: One-stage Detector DenseBox

继上一篇文章ObjectDetection:One-stageDetectorYOLO，我们可以窥探到回归(regression)、端到端(end-to-end)思想在目标检测问题上的应用。下面开始单阶段目标检测器系列的第二篇，DenseBox。YOLO->DenseBox->SSD->YOLOv2->Retina->YOLOv3->CornerNet->CenterNet->AlignDetDe

小威威__·2020-07-11 11:52

Coded Aperture Imaging

所以xray多用基于传统pinhole的camera,但问题是低resolution，还有光源和detector角度造成的模糊。Mmm,gumballs...Thisimagew

juliosun·2020-07-11 04:41

论文阅读(二)：LSTD: A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.01529有问题的地方请指出~摘要近期，基于大规模数据集，目标检测由了飞速的发展。但是完整标记的数据集并非易得，因此，文章提出了一种新的方法：low-shottransferdetector(LSTD)，能够利用源域中充足的知识来构建只有少量训练样本的目标域上的有效检测器。文中的主要贡献有：1.提出了灵活的LSTD深度架构，该框架整合

没有热情得活着不如死去·2020-07-10 23:29

MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector「CVPR 2018」

基于Megdet模型的目标检测框架论文|ALargeMini-BatchObjectDetector链接|https://arxiv.org/abs/1711.07240作者|ChaoPengTeteXiaoZemingLi相关阅读：https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/78954803http://www.sohu.com/a

女王の专属领地·2020-07-10 22:05

Detector(object)

classDetector(object):def__init__(self,opt):ifopt.gpus[0]>=0:#判断数据类型是cpu还是gpu并把相应的tensro格式opt.device=torch.device('cuda')else:opt.device=torch.device('cpu')print('Creatingmodel...')self.model=create_m

dandeseed·2020-07-10 18:40

商汤开源目标检测工具箱mmdetection代码详解（一）------ build和Registry和配置信息，分析mmedetection如何动态构建网络

然后我们遇到第一个疑惑的就会是build_detector(),然后往下看，还会有一堆类似的，例如build_dataset(),bu

ZJE_ANDY·2020-07-10 05:11

基于caffe 的视频动作识别

1，基于caffe的视频动作识别https://github.com/vkalogeiton/caffe/tree/act-detector2，经典twostream动作识别https://github.com

机器视觉-zjuer·2020-07-10 05:38

一个小项目 --- C++实现内存泄漏检查器

先贴出代码:.h://注意,我们的头文件是要被包含进被测试的.cpp的,所以头文件中不要出现"多余的"代码及库文件,以免影响被测文件#ifndefLEAK_DETECTOR_H_#defineLEAK_DETECTOR_H

ssopp24·2020-07-10 02:39

vue动态设置元素宽度

引入importelementResizeDetectorMakerfrom'element-resize-detector'写在html上:style="{width:operatewidth+'px

大大大大冬瓜·2020-07-09 23:23

论文阅读：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObject文章对基于anchor的one-stagedetector来说，其实有多少种anchor（比如常用9种），就意味着要训练几个detector

Kivee123·2020-07-09 23:08

论文阅读：Gradient Harmonized Single-stage Detector

GradientHarmonizingMechanism（AAAI2019）文章 FocalLoss之后又一篇针对one-stagedetector中的imbalance问题发起挑战的论文。文章中方法与FocalLoss相同的地方在于会减小简单样本对于模型的梯度影响，但也有两个地方与FocalLoss不一样：1.针对过于困难的样本（即本文所说的gradientnorm过大），该方法认为其实是ou

Kivee123·2020-07-09 23:08

FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector论文笔记

文章目录1.Motivation2.FeatureFusionModule3.AblationStudy**Conclusion**Attention:论文解读的博客原文发布于个人github论文合集欢迎关注，有想法欢迎一起讨论！私信评论均可。后面有些语法在CSDN的markdown上不支持，导致显示bug，我就懒得改了，有需求直接访问原博客查看。创建人github论文汇总个人博客知乎论文专栏mi

chaser_ming7·2020-07-09 20:58

丁馨思维导图No.19《gas chromatography》

我将作品内容根据不同仪器的种类分成了四个部分，分别为gascarriersupply，sampleinjectionsystem，columnandoven，detector。

Daisy_666·2020-07-09 16:47

opencv3.3.1安装 & opencv3.4.3安装 &十四讲第七讲黑屏解决

没错我最近又在看leg_detector包（ros-people），（再吐槽一下这个包为什么我找不到相关的文章鸭）最近打编译看到cmakelist里需要opencv3.3.1，安装opencv的时候就出了特别多的

说海似云·2020-07-09 01:28

【论文阅读】【三维目标检测】STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud

文章目录STDProposalGenerationModuleProposalFeatureGenerationBoxPredictionNetworkLoss实验讨论STD:Sparse-to-Dense3DObjectDetectorforPointCloud2019ICCV文章，3DObjectDetectionSTD方法仍然为twostage的方法，先进行proposal，后进行优化。整个

麒麒哈尔·2020-07-09 00:49

LFFD A Light and Fast Face Detector for Edge Devices论文阅读笔记

论文原文：https://arxiv.org/abs/1904.10633?context=cs.CV中科院提出的新型单目标检测模型，适用于人脸、行人、车辆等单目标检测，速度快模型小效果好总体思路论文研究了感受野（RF）与有效感受野（ERF）的关联与重要性，使用感受野替代Anchors，即Anchor-free得方法，在一个基础模型结构上分别抽取8路特征图对从小到大的人脸进行检测，检测模块分为类别

家鸽er·2020-07-08 19:54

科研篇二：对抗样本（Adversarial Example）综述

Adversarialperturbation）2.3.对抗训练（AdversarialTraining）2.4.对抗方（Adversary）2.5.黑盒攻击（Black-boxattacks）2.6.探测器（Detector

Leeyegy·2020-07-08 18:18

[论文理解] LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices

LFFD:ALightandFastFaceDetectorforEdgeDevices摘要从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps，仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到。最近刚好有个目标检测的任务，检测的目的其实差不多，我们篮球组比赛中需要检测篮球和排球，传统方法的鲁棒性不好，因此拟打算用自己写个神经网络结构在nucx86cpu下能够取得不错的推理速度和准确

weixin_30664615·2020-07-08 14:49

libfacedetection or Ultra-light-generic-face-detector？谁是更好的人脸检测轻量级模型

想到github上面同样还有一个很牛逼的ultra-light-generic-face-detector，于是心血来潮想去对比一下两个模型的优劣

是王先森了·2020-07-08 11:56

vue+element 监听某个div的变化，然后执行相应的事件

1.安装element-resize-detectornpminstallelement-resize-detector2.引入elementResizeDetectorMakerimportelementResizeDetectorMakerfrom'element-resize-detector

tour9566·2020-07-08 07:47

Harris Corner Detector 原理及编程实现

原理：灰度变化率有函数如下：其中的W(x,y)函数如下有函数f(x+u,y+v)，则其泰勒展开为：对图片pitch来说，套用刚刚的展开，我们想要计算patch和相邻patch的距离就是：设下面，让我们回到最开始的公式，并对中括号里的内容做相应展开：我们把W(x,y)和矩阵结合起来，用一个新的符号M来表示：最开始公式就简化成了以下的形式：以上就是Harris的公式推导。Harrisintuition

Journey-Go·2020-07-08 07:24

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