原文:移動目標檢測(純圖像方式、無需神經網絡訓練)

偶然看到一個公眾號的文章,對移動目標檢測系統的設計,這是一種極為簡便,容易實現的目標檢測,因為它不需要訓練神經網絡,也不需要制作訓練集,前提是背景不能變化,最適用於固定攝像頭的環境,比如說路口的車輛目標檢測,智能生產線上對產品的檢測等。缺點是針對不同的使用環境需要適當的調整一些參數,找到的輪廓與實際輪廓也有一點差異。 大概了解了一下整個系統的實現過程,對於一段視頻,將視頻拆分為一幀幀的圖像,提取 ...

2020-05-01 16:57 0 1242 推薦指數:

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SSD神經網絡學習——訓練自己的目標檢測模型

  SSD網絡全稱是Single Shot MultiBox Detector,可不是咱電腦上的那個SSD(固態硬盤) ):   Single Shot意思代表該模型是屬於one-stage目標檢測方法 ,one-stage又代表什么,代表一步到位,就是從先驗框到預測框的確定是一步到位 ...

Fri Apr 24 04:51:00 CST 2020 3 3842
卷積神經網絡(三)目標檢測

1、目標定位:(以定位汽車為例) 將圖像分類:行人、汽車、摩托車、純背景圖,使用softmax函數輸出結果. 輸出的結果不僅僅是分類,還有四個標記:bx、by、bh、bw. 這四個數據為被檢測對象的邊界框的參數. 左上角坐標(0,0),右下角坐標(1,1). 輸出結果的表示形式 ...

Mon Nov 18 22:38:00 CST 2019 0 322
卷積神經網絡(三)--目標檢測

本章介紹目標定位和目標檢測(包含多目標檢測)。 1. Object Localization 原始圖片經過CONV卷積層后,Softmax層輸出4 x 1向量,分別是: 注意,class label也可能是概率。上述四個向量分別對應pedestrain,car,motorcycle ...

Wed Oct 31 06:32:00 CST 2018 0 736
如何訓練神經網絡

的問題:(好吧,這塊受訓練水平的影響,還是借鑒另一篇博客的翻譯:神經網絡六大坑)   1,you d ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
神經網絡及其訓練

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡,也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現,而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元,傳入$n$個輸入,產生一個輸出,再應用於激活函數。記$n$維 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
深度卷積神經網絡目標檢測中的進展

作者:travelsea 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 近些年來,深度卷積神經網絡(DCNN)在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧 ...

Thu Nov 03 19:28:00 CST 2016 0 5461
加速神經網絡訓練

  為什么要加速神經網絡,數據量太大,學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據,需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單,就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題,復雜的結構和大數據又是不能避免的,所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...

Wed Apr 10 04:17:00 CST 2019 0 541
 
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