caffe 物体检测

OpenCV读视频文件和运动物体检测 2010-02-26

简要说明:本程序 尝试打开本电脑上的摄像头作为视频输入设备,或者将命令行的输入参数作为文件名来打开的视频文件.不管是哪一种方法,最后都是不断的循环处理一帧一帧地处理,涉及到的图像处理有 背景擦除,平滑滤波,二值化等.转自:http://www.opencv.org.cn/index.php/%E8%AF%BB%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%92%8C%E8%BF%90%E5%8A%A8%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B

Caffe使用stepbystep:faster-r-cnn目标检测代码 2015-10-02

faster-rcnn是MSRA在物体检测最新的研究成果,该研究成果基于RCNN,fast rcnn以及SPPnet,对之前目标检测方法进行改进,faster-rcnn项目地址.首先,faster rcnn所使用的caffe版本并不是官方caffe,是Shaoqing Ren自己在官方版本上实现的一个caffe,具体下载地址为:caffe-faster-rcnn地址另外,在配置caffe时,可以直接把自己已配置成功的makefile.config文件拷贝过去.由于该版本caffe相对最新的caf

畅所欲言第1期-从Viola&Jones的人脸检测说起 2016-02-02

转载自http://c.blog.sina.com.cn/profile.php?blogid=ab0aa22c890006v0 不少人认识我或者听说我的名字都是因为我过去做的关于人脸检测的工作,那么第一篇帖子就简单谈谈对我影响至深的这项工作的源起吧.2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表了一篇震惊计算机视觉界的文章,Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.相信几乎所有

基于HOG特征的Adaboost行人检测 2015-10-30

原地址:http://blog.csdn.net/van_ruin/article/details/9166591 .方向梯度直方图(Histogramof Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.基本知识可以参考博客:http:.Adaboost的基础知识可以参考书籍:统计学习方法,第八章-. logistic分类可能与数据分布相反.需要计算两次.(相反的情况下,拟合没

UFLDL学习笔记----主成分分析与白化 2015-07-12

UFLDL学习笔记----主成分分析与白化
主成分分析(PCA)是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法.看过下文大致可以知道,PCA本质是对角化协方差矩阵,目的是让维度之间的相关性最小(降噪),保留下来的维度能量最大(去冗余),PCA在图像数据的降维上很实用,因为图像数据相邻元素的相关性是很高的. 为了方便解释,我们以二维数据降一维为例(实际应用可能需要把数据从256降到50):   需要注意的是,两个特征值经过了预 ...

算法包围盒球,AABB,OBB 2016-03-29

算法包围盒球,AABB,OBB
参考地址请看图片水印:http://www.cnblogs.com/iamzhanglei/archive/2012/06/07/2539751.html  http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1bf1310101g7zy.html 包围体是一个简单的几何空间,里面包含着复杂形状的物体.为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检 ...

opencv相关一个很好的博客 2015-07-27

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 [email protected]://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

一个很好的图像处理博客 2015-07-24

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218762 图像卷积与滤波的一些知识点 [email protected]://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

人脸识别必读的N篇文章 2016-05-11

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101h4jr.html 一,人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小:对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系. 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用.他们发表了一系列文章,这篇是引

Caffe使用stepbystep:r-cnn目标检测代码 2015-06-08

深度学习算法火起来之后,基于深度学习各种模型都如雨后春笋一般在各个领域广泛应用. 由于想把深度学习算法应用在在视频目标检测方向,得到一个较好的结果.由于视频数据的复杂性,因此使用深度学习算法在视频中的目标检测难度比较大,但是仍然可以借鉴现阶段state-of-art的目标检测算法r-cnn.通过自己运行r-cnn目标检测代码,可以明确目标检测的流程,同时构建目标检测的baseline.下面详细讲解构建r-cnn框架的过程和方法以及过程中遇到的问题解决方案. 在跑r-cnn代码之前需要明确一些问题

加速度传感器的原理和应用-手机翻转、失重检测、运动检测、位置识别 2015-08-28

加速度传感器的原理和应用-手机翻转、失重检测、运动检测、位置识别
本文介绍可穿戴设备加速度传感器-Lis3dh的特性原理和应用场景.意法半导体研发的Lis3dh广泛应用在智能手环.智能计步鞋等智能穿戴产品中. Lis3dh有两种工作方式,一种是其内置了多种算法来处理常见的应用场景(如静止检测.运动检测.屏幕翻转.失重.位置识别.单击和双击等等),用户只需简单配置算法对应的寄存器即可开始检测,一旦检测到目标事件,Lis3dh的外围引脚INT1会 ...

阴影区域检测理论知识 2016-03-02

阴影区域检测理论知识
一.阴影是由于光源点照射到背景的光线受到了目标物的阻挡而形成的,但是场景中的光照强度并不会改变背景的表面纹理特征结构:由于阴影区域所获得的入射光线强度减弱,所以阴影区域的像素值会比该区域无阴影时的像素值要小(阴影检测算法中的先验知识).阴影会降低背景的像素值,但亮度不会发生改变:对遥感图像阴影区域内的灰度方差一般小与其他非阴影区域,不同区域之间的灰度值具有较强的一致性.阴影区域 ...

jquery插件——检测DOM元素是否在浏览器可视范围之内 2016-01-17

jquery插件——检测DOM元素是否在浏览器可视范围之内
引言 web应用中有很多地方会用到打点,用来检测用户行为,今天就做了个打点相关的需求,为了统计一个广告给用户的展示次数,每次用户请求完成并且渲染完成之后就算一次成功的展示,其实有时候这个广告还没有在用户的可视范围之内,用户需要滑动滚动条才能看见,但已经算了一次成功展示了,显然这里不太合理,这里做了个检测元素是否在可视范围之内的小插件. 验证可行性 为了实现这个,我首先想到的就是 ...

FastRCNN训练自己的数据集3训练和检测 2016-03-04

FastRCNN训练自己的数据集3训练和检测
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译F ...

Caffe使用stepbystep:使用自己数据对已经训练好的模型进行finetuning 2015-07-02

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步

基于SURF特征的目标检测 2016-01-29

转战matlab了.步骤说一下:目标图obj 含目标的场景图scene 载入图像 分别检测SURF特征点 分别提取SURF描述子,即特征向量 用两个特征相互匹配 利用匹配结果计算两者之间的transform关系tform 根据obj位置与变换关系tform,在scene图上框出obj 代码,来自matlab,http://localhost:9090/vision/gs/object-detection-and-tracking.html#btt5qyu %step1:读取图片 %读取objec

从零开始山寨Caffe·柒:KV数据库 2015-06-08

从零开始山寨Caffe·柒:KV数据库
你说你会关系数据库?你说你会Hadoop? 忘掉它们吧,我们既不需要网络支持,也不需要复杂关系模式,只要读写够快就行.    ——论数据存储的本质 浅析数据库技术 内存数据库——STL的map容器 关系数据库横行已久,似乎大家已经忘了早些年那些简陋的数据存储模式. 在ACM选手中,流传着“手艹数据库”的说法,即利用map<string,type>或者map<i ...

从零开始山寨Caffe·陆:IO系统(一) 2015-09-30

从零开始山寨Caffe·陆:IO系统(一)
你说你学过操作系统这门课?写个无Bug的生产者和消费者模型试试! ——你真的学好了操作系统这门课嘛? 在第壹章,展示过这样图: 其中,左半部分构成了新版Caffe最恼人.最庞大的IO系统. 也是历来最不重视的一部分. 第伍章又对左半部分的独立性进行了分析,我是这么描述到: Datum和Blob(Batch)不是上下文相关的. Blob包含着正向传播的shape信息,这些信息只有 ...

从零开始山寨Caffe·肆:线程系统 2015-11-15

从零开始山寨Caffe·肆:线程系统
不精通多线程优化的程序员,不是好程序员,连码农都不是. ——并行计算时代掌握多线程的重要性 线程与操作系统 用户线程与内核线程 广义上线程分为用户线程和内核线程. 前者已经绝迹,它一般只存在于早期不支持多线程的系统中. 它用模拟的方式实现一个模拟的多线程系统,不支持异步. 即,一个线程被阻塞了,其它线程也会被阻塞. 当今的操作系统几乎都默认提供了内核线程API,底层由操作系统实 ...

硬件项目2、汽车倒车雷达设计——基于专用倒车雷达芯片GM3101的设计方案与采用CX20106A红外线检测芯片方案对比 2015-10-18

硬件项目2、汽车倒车雷达设计——基于专用倒车雷达芯片GM3101的设计方案与采用CX20106A红外线检测芯片方案对比
前言 尽管每辆汽车都有后视镜,但不可避免地都存在一个后视镜的盲区,倒车雷达则可一定程度帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性.上一节已经分析清倒车雷达的语音模块(上一节),本节将深入分析测距模块的设计. 一.倒车雷达的发展 第0代倒车雷达:“倒车请注意”!只要司机挂上倒档,它就会响起.(然并卵) 第1代倒车雷达:在距车1.5~1.8m处有障碍物,蜂鸣器就会工作, ...
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  •   最近正在学习shell脚本编程,正好,线上又个系统的日志原来都是没半个月手动备份一次,特烦,而且一不小心就备份错误,所以就写了这个脚本,大家帮忙看看,写的比较粗糙,各位有啥好建议,欢迎指点啊~脚本内容:#!/bi ...
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  • 常见的windows操作系统版本的说明:1.RTM=release to manufacture(公开发行批量生产)是给硬件制造商的版本!是做光盘的母盘的,不同以销售.2.OEM=Original Equipment ...
  • 上周末,在SharePoint 2010 Day技术活动上,我做了一个纯演示的课程,演示了Visual Studio 2010中所包含的SharePoint 2010开发功能. 下载更高清晰度的WMV文件.
  •    刻录机常见故障一:安装刻录机后无法启动电脑首先切断电脑供电电源,打开机箱外壳检查IDE线是否完全插入,并且要保证PIN-1的接脚位置正确连接.如果刻录机与其它IDE设备共用一条IDE线,需保证两个设备不能同时设 ...
  • 1.获取服务器端当前日期:<[email protected]="java.util.Date"%><%Date myDate =newDate();%> 2.获取当前年.月.日 ...
  • 最近有个问题一直困扰着我,公司开发的一个产品是B/S模式的,会有很多个客户.现在公司决定每个月发布一个版本,我现在采取的方式是通过版本控制软件,获取最近一段时间更新过的文件和数据库脚本,发布一个更新包.但是问题是并不 ...
  • cocos2d-x一些核心概念介绍Cocos2d-x中有很多概念,这些概念很多来源于动画.动漫和电影等行业,例如:导演.场景和层等概念,当然也有些有传统的游戏的概念.Cocos2d-x中核心概念:导演, 场景,层,节 ...