1、我们将样品的背景采用不反光的布料类似下图2、使用opencv中的阈值过滤方法提取其中的灰度值在指定范围内的部分3、使用腐蚀处理去除其中的干扰点4、提取图像中的轮廓点5、选取图中轮廓点的横纵最小最大坐标写入voc数据集中的xml文件中即可输入深度学习网络进行实验6、训练完目标检测网络之后识别效果如下图：代码请参考opencv_toturial一书
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2018-04-09 15:52:32
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考察很多算法包括yolossd等这一系列onestage的方法都不能解决检测时目标较小的问题，经过思考认为问题出在小目标的特征图和大目标不同上。有篇论文解决了这个问题，就是RSSD算法R是彩虹的意思表示将多个特征图相融合来作为分类标准。论文：EnhancementofSSDbyconcatenatingfeaturemapsforobjectdetection论文链接：https://arxiv.
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2018-04-09 15:48:36
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转载自：https://blog.csdn.net/hongxingabc/article/details/78833485 常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规 ...
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2018-03-27 12:31:18
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1、 the YOLO model （YOLO ，you only look once） （1）We will use 5 anchor boxes. So you can think of the YOLO architecture as the following: IMAGE (m, 608, ...
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2018-03-27 01:57:54
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YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h) ...
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2018-03-24 19:33:22
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树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者 "梦里茶" 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试：https://github.com/ahangchen/n ...
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2018-03-17 10:51:10
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最近公司要做无人超市项目，基本实现方式是通过摄像头检测货柜里面有多少个什么类别的货品，也就是目标检测算法。该方法所需数据样本为标记了位置的货品图片，如下所示。为了制作该图片，设计方法如下：1、拍摄该样品360度的视频2、将视频抓帧3、将图片通过opencv拼装成样本拍摄视频如下并抓帧的程序如下：importosimportcv2path="F:/objectdect/avi/"
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2018-03-14 11:21:31
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经过测试得出以下结论：1、传统的目标检测算法主要有以下几种：（1）基于Boosting框架：Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost（2）基于SVM：HOG+SVMorDPM等（3）模版匹配（特殊情况下可以用到）人工特征和LBP，HAAR特征级联分类器容易出现找不到目标的情况，但是优点是响应速度快，硬件投入低，训练模型快速因为有时候找不到目标所以舍弃。2、现在采用深度学
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2018-03-14 11:20:34
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NMS（non maximum suppression）应用：边缘检测、目标检测等。 背景： 绝大多数人脸检测器的核心是分类器，即给定一个尺寸固定的图片，分类器判断是否为人脸； 而分类器晋升为检测器的关键是： 常用滑动窗口在原始图像上从多个尺度产生窗口，并resize到固定尺寸，然后送给分类器做判断 ...
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2018-02-21 19:21:31
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转：https://bbs.125.la/thread-14031313-1-1.html 随着大数据时代，人工智能时代的到来，深度学习的应用越来越广，场景识别、目标检测、人脸识别、图像识别等等广泛应用。在人工智能方面。深度学习框架主要运用于python，c++等资源。而易语言使用深度学习框架的资料 ...
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2018-02-06 14:24:22
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