实力派，无需多言！

若比对底库是由正常条件下的人脸身份信息构造的人脸识别场景（含 1:1 和 1:N），对于人脸识别的余弦相似度，我们建议将相似度阈值设为 89 分；门禁场景中，比对底库是由正常条件下的人脸身份信息构造的人脸识别场景（含 1:1 和 1:N），对于人脸识别的相似度，我们建议将相似度阈值设为 89 分，即超过 89 分的刷脸行为认为是本人，允许放行，即。需要注意的是，由于 RKMedia 的 RGA 库的限制，输入图片的长、宽需为4的整数倍，否则。门禁场景中，建议将人脸质量分数的阈值设为 80 分，即。

高空抛物检测的关键是方案的设计，以及方案的稳定性，如何排除干扰、排除误报，不可能就通过一个算法就能让产品稳定落地应用，需要不断打磨。该项目主要实现了对于布署在住宅小区中的高空抛物事件的检测。且目前作为一款实际的产品，故在此不贴出实现的检测代码，只大致描述一下所采用的技术方案与实际的检测效果。仅供学习参考。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考1、对视频流的抽帧并解码；2、高斯混合背景建模法建立背景模型，据此获取运动前景；3、通过卡尔曼滤波完成运动目标跟踪，并记录运动轨迹；

数据增强是一种数据扩充技术，指的是利用有限的数据创造尽可能多的利用价值。因为虽然现在各种任务的公开数据集有很多，但是其实数据量也远远不够，而公司或者学术界去采集、制作这些数据的成本其实是很高的，像人工标注数据的任务量就很大，因此，只能通过一些方法去更好的利用现有的成本，数据增强便“粉墨登场”。本文实现的数据增强的方法主要有以下7种，可通过自定义设定改变随机增强的个数。1. 裁剪(需改变bbox)2. 平移(需改变bbox)3. 改变亮度4. 加噪声5. 旋转角度(需要改变bbox)

做深度学习项目时，不同的项目需要不同标签的数据集。譬如有两个数据集的图片数据是相同的，其中一个数据集标签是人脸（用于人脸检测），另外一个数据集标签是张嘴、闭嘴（用于检测是否打哈欠），这时，由于某些原因，我们想该数据集训练完后，既能检测人脸，又能检测打哈欠。一种就是笨办法，在打哈欠数据集中把人脸标签标注进去；另一方法就是本文将要介绍的，通过python脚本程序，合并两个数据集的xml文件。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

目标检测发展很快，但对于的检测还是有一定的瓶颈，特别是。比如79202160，甚至1600016000的图像，还有一些。图像的分辨率很大，但又有很多小的目标需要检测。但是如果直接输入检测网络，比如yolo，检出效果并不好。

如下图所示，在输入SE注意力机制之前（左侧图C），特征图的每个通道的重要程度都是一样的，通过SENet之后（右侧彩图C），不同颜色代表不同的权重，：通过全局平均池化，将每个通道的二维特征（H*W）压缩为1个实数，将特征图从 [h, w, c] ==> [1,1,c][h,w,c]*[1,1,c] ==> [h,w,c]（1）将输入特征图经过全局平均池化，特征图从 [h,w,c] 的矩阵变成 [1,1,c] 的向量。# 将输入特征图和通道权重相乘[b,c,h,w]*[b,c,1,1]==>[b,c,h,w]

车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。本文将介绍github上一些车牌检测识别算法，并分析它们的优缺点。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

i表示词向量的位置。莫慌，今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是：基于transform的目标检测算法DETR，简洁的pipeline，去除NMS、Anchor设计，且在COCO数据集上的指标与Faster RCNN相当。详细介绍DETR的流程，首先把一张3通道图片输入backbone为CNN的网络中，提取图片特征，然后结合位置信息，输入到transformer模型的编码器和解码器中，得到transformer的检测结果，每个结果就是一个box，其中每个box表示一个元组，包含物体的类别和检测框位置。

Tracker光流的三个假设条件（1）前后两点的位移较小（可以泰勒展开的条件）（2）移动前后光强保持恒定（3）空间相关性，每个点的运动和他们的邻居相似（连续函数，泰勒展开）公式推导在相邻的两帧图像中，点(x,y)发生了位移(u,v)，那么移动前后两点的亮度应该是相等的，有如下等式：修正的系统方差。

手指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。工作原理是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。本文利用OpenCV各种图像算法实现对手指静脉进行识别，使用传统的方法来处理图像，而不是深度学习方法。

PVC手套是一款以聚氯乙烯为主原料的手套产品，具有防静电的性能。在许多行业内都会用到，例如电子制造业、药品制造业、化工业、农业等等，运用非常广泛。在PVC手套的生产过程中，会出现有一些质量问题，如粘上油污、蚊虫等情况，这个时候需要将不良品检测出来，以确保供给客户的产品是100%合格。为了检测手套表面缺陷,本文使用OpenCV传统图像处理方法检测出手套表面缺陷。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

多窗口展示背景去除连通图的实现轮廓边缘检测并且在实际的C++代码中，还涉及了智能指针等高阶知识；工业质检项目作为视觉领域较为成熟的落地项目，其大部分都是基于深度学习的方式实现了，但如果能掌握一些OpenCV的方法，也可以在项目中起到优化效果的作用；

因此将特征序列表示为 [[1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1]]，其 shape=[2, 4]，见下面的第二个矩阵，如：src_seq = [[6, 4, 0, 0], [6, 4, 1, 7]] 中，第一个单词 6 用向量 [-0.9194, 0.3338, 0.7215, -1.2306, 0.9512, -0.1863] 来表示。# [tensor([4, 2, 1, 3]), tensor([6, 5, 1])] # 目标特征，第一个句子有4个单词，第二个句子有3个单词。

自己理解，two-stage算法将步骤一与步骤二分开执行，输入图像先经过候选框生成网络（例如faster rcnn中的RPN网络），再经过分类网络，对候选框的内容进行分类；one-stage算法将步骤一与步骤二同时执行，输入图像只经过一个网络，生成的结果中同时包含位置与类别信息。1.目标种类与数量问题：同一幅图下要识别的物体类别和数量可能同时存在多个，在要识别的目标密度非常大时就可能出现像相互遮挡的问题。主流的目标检测算法大致分为one-stage与two-stage。候选框的选择是依靠滑动窗口来选择的。

以上就是今天要讲的内容，脚本超级好用，学好python，大大提高工作效率！

本文重点介绍普通图片格式怎么相互转换，如jpg格式图片怎么批量转化为png格式。在深度学习项目中，有时我们收集到的数据集图片格式不统一，有的代码支持多种格式图片输入，有的则只支持个别格式，所以这时，我们需要通过脚本来转换图片格式。不说废话，直接上代码。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考以上就是今天要讲的内容，脚本超级好用，学好python，大大提高工作效率！

瑞芯微电子Rockchip（以下简称瑞芯微），瑞芯微电子成立于2001年，总部位于福州，在深圳、上海、北京、杭州、香港及台湾均设有分支机构，是中国专业的集成电路设计公司。丰富的加解密引擎：支持TrustZone技术、支持多个密码引擎，含国密、支持安全OTP、支持安全启动、支持安全操作系统。AI算力高：NPU MAC利用率提升20%以上、DDR带宽减少30%、网络模型架构支持更丰富、配套AI算法。1.3支持INT8、INT16，以原生方式支持神经网络优化技术，例如混合量化、修剪和模型压缩。

接下来准备labels，把数据集格式转换成yolo_txt格式，即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式，每个图像对应一个txt文件，文件每一行为一个目标的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。，手动下载zip或是git clone 远程仓库，本人下载的是YOLOv7的0.1版本代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。# 数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main。

这篇文章主要就是介绍centernet源码中一些用到的重要的函数，帮助大家理解学习！

本文重点描述开源代码实现的细节，不会对YoloV5的整体思路进行介绍，整体思路可以参考江大白的博客讲解的很细致，建议阅读之后再来看本篇文章。本文所使用的代码为2021-08-23日flok的官网YoloV5代码仓(又发现一篇还不错的介绍)

pytorch框架有很多功能模块，对于初学者来讲，可以先从基础常用的模块开始学习，这样可以快速熟悉Pytorch在实际项目上的应用。本文讲总结介绍在深度学习项目中，使用频率较多的模块之一，供大家参考学习。本文主要记录介绍torchvision子模块的作用和用法，这些知识点在深度学习模型训练中非常有用，属于基础知识。博主后续会继续更新分享深度学习笔记，记录提炼知识点，总结学习经验及项目经验。

并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。

我们常见的目标检测算法使用的数据集对应标签格式多为四种，分别是voc格式、yolo格式、json格式、coco格式。

深度学习算法工程师面试、笔试知识点回顾总结，包含循环神经网络、前馈网络模型等。

VOC2012目标检测数据集由xml标签文件和图片组成，有时我们想查看原图片中标注了哪些目标信息，需要打开labelImg标注工具查看，一是不方便，另外也看的不是很清楚。本文书写了一个python脚本程序，通过读取xml中box信息，在对应的原图上绘制物体框。

做深度学习，难免会遇到各种各样的训练数据，当然数据标签也是五花八门，我们需要写脚本来做各种数据格式转换，比如本文分享的时json格式标签批量转化为yolo格式标签。超级好用，效率超级高，学好python，能提高工作效率！

深度学习训练算法模型时，经常与数据集打交道，收集来的图片数据或者标签数据，当我们想批量按照递增的顺序给它们重命名，该怎么办呢？写一个简单的python脚本就能轻松解决！大大提高效率。超级好用，效率超级高，学好python，能提高工作效率！

本文介绍并分享了应用于各行业、各领域非常有用的目标检测数据集（感谢您的关注+三连，数据集持续更新中…），其中绝大部分数据集作者已应用于各种实际落地项目，数据集整体质量好，标注精确，数据的多样性充分，训练模型拟合较好，具有较高的研究和使用价值，各数据集都有下载链接及作者训练好的模型+源码下载链接，同时也有对应的检测效果视频，请放心下载~【实际项目应用】：阳光厨房、明厨亮灶智能监控方案【数据集说明】：老鼠检测数据集已更新到2018张，图片包含有白天和黑夜老鼠出没照片，标签包含voc（xml）和yolo格式

YOLOv6算法背景：YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。评估指标如下;官方公众哈介绍说 YOLOv6算法精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架，是真是假，还待自己跑跑测评一下，

这里写自定义目录标题应用背景思路区域入侵代码应用背景目标检测应用落地时，经常会有区域入侵的判断需求，本文主要记录一种简单高效的判断方法。不过区域划分目前只能是矩形，还不支持不规则区域。思路判断目标框是否与矩形区域有重叠。区域入侵代码代码片.#include<iostream>#include<cmath>using namespace std; typedef struct rectangle{ float centerX; float centerY;

前言最近在研究目标检测算法–PP-PicoDet算法（百度自研**)，2021年11月份新鲜出炉。官方介绍说，性能优于YOLOV5 、YOLOX等算法，主要是轻量化部署贡献很大，比如在相同的精度下，PP-PicoDet推理速度高出YOLOv5s 44%，可谓NB，所以作者第一步先搭建环境，试跑一下，记录使用PP-PicoDet算法在paddle框架下训练模型的整个过程，供大家参考交流，欢迎提问。PP-PicoDet算法源码：GitHub源码地址一、说明PP-PicoDet算法支持COCO、Pasc

文章目录前言总结前言基于deepsort算法实现的客流量统计，人形计数等，需要的请私信留言总结提示：源码下载链接视频演示效果

文章目录前言一、准备数据&加载数据1.准备数据（分类）2.加载数据二、定义损失函数1自定义损失函数或者使用Pytorch中现有的三、定义网络四、定义优化器五、迭代训练总结前言针对刚接触深度学习的小伙伴，肯定很想自己亲手搭建一个网络模型，训练模型。今天作者就五步教大家简单快速搭建一个分类网络，并训练模型，希望对初学者有一定帮助，欢迎大家收藏关注，作者将不断分享更新深度学习中的一些重要知识点。一、准备数据&加载数据1.准备数据（分类）作者是训练分类训练工作服和非工作服，如下图所示.