原创 訓練自己的SSD模型
一、 下載模型：https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12506854 https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12506844 二
2020-06-29 04:51:36
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原创 VisDrone格式訓練自己FPN數據集
數據格式定義 Xml轉txt import os import os.path import xml.etree.ElementTree as ET import glob class_names = ['opium'] xm
2020-06-29 04:51:26
原创 Windows平臺下訓練自己的FPN數據集
一、 下載源碼： https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12533269 二、 文件準備 1、 刪除…/FPN_Tensorflow-master/data/tfrecord文件下
2020-06-29 04:51:26
原创 訓練自己FasterRCNN模型
一、模型下載 下載FasterRCNN源碼 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1r9L76SOoZOJxoKya5byf6Q 提取碼：jnjv 二、準備數據集 1、利用labelImg對訓練目標進行標註 2、將
2020-06-08 01:32:23
原创 BP神經網絡 Python
空閒期，閒來無事，把最基礎的BP神經網絡寫一遍。 前向網絡傳遞比較簡單，直接矩陣相乘，這裏忽略。 主要說反向網絡傳遞： 1：輸出網絡誤差 = 輸出層損失函數導數 * 損失函數 2：隱含層網絡誤差 = 輸出層損失函數導數 * （下一
2020-06-08 01:32:23
原创 Win10+Tensorflow-gpu+Anaconda安裝
1、 Anaconda安裝 直接安裝Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe，這裏注意在安裝過程中，要選擇添加路徑。 下載鏈接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
2020-06-08 01:32:23
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原创 RANSAC算法
RANSAC算法稱爲隨機抽樣一致性，是一種擬合模型，該算法可以在數據中存在大量噪聲（有效點多於噪聲）時，可以較好的獲取該模型，該算法在大多數情況下較最小二乘法好。 RANSAC算法思路： （1） 先隨機獲取模型最少點，計算出模型參
2020-02-20 22:24:06
原创 特徵匹配目標跟蹤（FAST+ORB）
文檔下載鏈接：https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12093490 FAST算法 FAST特徵檢測思想：其核心就是判斷以檢測點爲中心，其周圍16個點形成的圓的灰度差值絕對值連續個
2020-02-20 22:24:06
原创 粒子濾波算法
文檔下載鏈接：https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12069538 https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12104738 粒子
2020-02-20 22:23:52
原创 Mean shift目標跟蹤算法
文檔下載鏈接https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12089925 Mean shift作爲一種跟蹤算法經常被用到。它是一種無參數密度估計尋找局部極值的迭代逼近算法。 Mean s
2020-02-20 22:23:52
原创 Camshift算法
Camshift算法目的是爲了解決meanshift算法中檢測窗口大小固定問題，該算法利用零階距和xy方向的一階距來實現對窗口大小進行估算。 步驟： 1、 獲取目標窗口直方圖 2、 利用該直方圖獲取圖像方向投影圖 3、 利用目標窗
2020-02-20 22:23:52
原创 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
文檔下載鏈接https://download.csdn.net/download/OEMT_301/12065734 卡爾曼濾波，個人理解類似於一種信息融合算法，它是將預測值和測量值進行融合，得到一個估計值。因此需要一個預測（狀態
2020-02-20 22:23:52
原创 平面檢測（HoughTransform）
夫變換大多都用在二維平面中的線、圓檢測，這裏將其擴展到三維空間點的平面檢測。其中建立的霍夫變換空間如下： 核心代碼： #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #inc
2020-02-20 22:23:52
原创 齊次座標表示向量與座標理解
在相機變換中經常會遇到利用齊次座標進行運算的情況，以前都是感覺模模糊糊。今天看了一些文章，對它有了進一步的自我理解。 先下結論： (x, y, z, 1) 表示座標點：表示座標系中一個固定的座標點 (x, y, z, 0) 表示向
2020-02-20 22:23:52
原创 opencv數據類型對應關係
結構類型 數據類型 數據點表示實例 空間大小 MIN MAX 單通道 CV_8UC1 uchar Mat.at(rows, cols) 8bits 0 255 CV_8SC1 char Mat.at
2019-08-13 15:00:49
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