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李沐动手学深度学习pytorch :问题:找不到d2l包,No module named ‘d2l’
解释:w的每⼀⾏都是其中⼀个类的分类器。这些数字的⼏何解释是,当我们改变w的⼀行时,像素空间中相应的线将以不同的⽅向旋转。⽽其中的偏置是为了让我们避免所有的分类器都过原点。
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN)。是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层,输出层以及隐藏层。
图像分类的任务是预测给定图像的单个标签(或标签上的分布,如图所示,以表示我们的可信度)。图像是0到255之间的三维整数数组,大小为宽x高x 3。3表示红色、绿色、蓝色三个颜色通道。
比如下图,做到的不仅仅是检测到图像前景中有四个⼈、⼀条街道和⼏辆⻋。除了这些基本信息,⼈类还能够看出图像前景中的⼈正在⾛路,其中⼀⼈⾚脚,我们甚⾄知道他们是谁。我们可以理性地推断出图中⼈物没有被⻋撞击的危险,⽩⾊的⼤众汽⻋没有停好。⼈类还可以描述图中⼈物的穿着,不⽌是⾐服颜⾊,还有材质与纹理。⼈类能够理解和描述图像中的场景。
首先我们要找到那个分类器所在的路径,我们可以在Cmd中直接输入【若是虚拟环境的话,则需要切换到对于虚拟环境中,再去查找对应的opencv版本与位置信息】
meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。
在OpenCV中我们要获取一个视频,需要创建一个VideoCapture对象
Pycharm使用matplotlib绘图时无法显示中文问题
我们前面已经介绍过几个特征检测器,它们的效果都很好,特别是SIFT和SURF算法,但是从实时处理的角度来看,效率还是太低了。为了解决这个问题,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年提出了FAST算法,并在2010年对其进行了修正。
前面两节我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。
Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化
轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储,除此也得到一个图像的拓扑信息,即一个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓等的索引编号。
傅里叶变换是由法国的一位数学家Joseph Fourier在18世纪提出来的,他认为:任何连续周期的信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。
【完美解决方案】module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘xfeatures2d‘
Anaconda 镜像源操作(查看配置删除)
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
直方图是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值组织到一系列实现定义好的 bin 当中。其中, bin 为直方图中经常用到的一个概念,可以译为 “直条” 或 “组距”,其数值是从数据中计算出的特征统计量,这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。
由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有8个邻接像素,常见的邻接关系有3种:4邻接、8邻接和D邻接。
图像是人类视觉的基础,是自然景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布,“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形版的印象或认识,照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。—姚敏. 数字图像处理:机械工业出版社,2014年。
是供程序员使用的程序调试工具,它可以用于查看程序的执行流程,也可以用于追踪程序执行过程来调试程序。使用IDEA的断点调试功能,查看程序的运行过程 Debug调试窗口介绍。
【Pytorch神经网络基础理论篇】 08 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
【Pytorch神经网络基础理论篇】 06 自动求导+导数与微分
关于学习框架的选择:工具和学习应该分开,跟着时代走,跟着潮流走。应该学习怎么样开车,而不是开什么车。不要因为工具限制自己。
Siamese网络衡量两个输入的相似程度,输出是一个[0,1]的浮点数,表示二者的相似程度。孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网络(Network1 and Network2),这两个神经网络分别将输入映射到新的空间,形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算,评价两个输入的相似度。
与普通的视频跟踪网络不同的是,SiamMask可以同时完成视频跟踪和实例级分割的任务。如下图所示,与传统的对象跟踪器一样,依赖于一个简单的边界框初始化(蓝色)并在线操作。与ECO(红色)等最先进的跟踪器不同,SiamMask(绿色)能够生成二进制分割,从而更准确地描述目标对象。
严格的平移不变性只存在于无填充网络中,如AlexNet。以前基于孪生的网络设计为浅层网络,以满足这一限制。然而,如果所使用的网络被ResNet或MobileNet等现代网络所取代,填充将不可避免地使网络变得更深,从而破坏了严格的平移不变性限制,不能保证物体最后的heatmap集中于中心。
DaSiamRPN网络的全称为Distractor-aware SiamRPN,是基于SiamRPN网络结构,提出更好的使用数据,针对跟踪过程的干扰物,利用更好的训练方式是跟踪更加的鲁棒。
Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构,由孪生子网络和RPN网络组成,前者用来提取特征,后者用来产生候选区域。其中,RPN子网络由两个分支组成,一个是用来区分目标和背景的分类分支,另外一个是微调候选区域的回归分支,使整个网络实现了端到端的训练。
SiamFC采用了全卷积式的Siamese网络实现目标跟踪,其网络结构如下图所示,具有两个权值共享的分支。其中,z为127×127的模板图像相当于要追踪的目标,x为255×255的搜索图像,我们要完成的就是在x中找到z的位置。
Siamese network就是“连体的神经网络”,神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的,如下图所示。共享权值意味着两边的网络权重矩阵一模一样,甚至可以是同一个网络。
通过对目标外观模型进行建模, 然后在之后的帧中找到目标. 例如, 区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等. 最常用的是特征匹配法, 首先提取目标特征, 然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位, 常用的特征有: SIFT特征、SURF特征、Harris角点等.
Unknown encoder ‘libx264‘的解决方法
在前面几节中一步步完成摄像机标定、图像畸变校正、透视变换、提取车道线、检测车道线、计算曲率和偏离距离后,在图像上实现了复杂环境下的车道线检测算法。现在我们将视频转化为图片,然后一帧帧地对视频数据进行处理
曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率,通过微分来定义,表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大,表示曲线的弯曲程度越大。曲率的倒数就是曲率半径。
我们根据前面检测出的车道线信息,利用直方图和滑动窗口的方法,精确定位车道线,并进行拟合。
ValueError matplotlib display text must have all code points 128 or use Unicode strings
【Pytorch神经网络基础理论篇】 03 数据操作 + 数据预处理
为了方便后续的直方图滑窗对车道线进行准确的定位,我们在这里利用透视变换将图像转换成俯视图,也可将俯视图恢复成原有的图像
在车道线检测中,我们使用的是HSL颜色空间,其中H表示色相,即颜色,S表示饱和度,即颜色的纯度,L表示颜色的明亮程度。
标定的图片需要使用棋盘格数据在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄的图片,最少需要3张,当然多多益善,通常是10-20张。该项目中我们使用了20张图片
无人驾驶出现一次的问题会导致严重的后果,因此无人驾驶在错误率上特别重视,我们不会深入讲解这里,因此在无人驾驶中我们会对很多模型做一个预测,然后进行一种投票,再辅助一系列的传感器进行纠正,降低错误率,提高精度。
该方法介于传统标定法和自标定法之间,既克服了传统标定法需要的高精度三维标定物的缺点,又解决了自标定法鲁棒性差的难题。标定过程不需要特殊的标定物,只需使用一张打印出来的棋盘格,并从不同方向拍摄几组图片即可,不仅实用灵活方便,而且精度很高,鲁棒性好。因此很快被全世界广泛采用,极大的促进了三维计算机视觉从实验室走向真实世界的进程。
我们所处的世界是三维的,而照片是二维的,我们可以把相机认为是一个函数,输入量是一个场景,输出量是一幅灰度图。这个从三维到二维的过程的函数是不可逆的。
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们一般使用引号来创建字符串。创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。
智慧交通day02-车流量检测实现14:代码汇总+问题修正
虚拟线圈车辆计数法的原理是在采集到的交通流视频中,在需要进行车辆计数的道路或路段上设置一条或一条以上的检测线对通过车辆进行检测,从而完成计数工作。检测线的设置原则一般是在检测车道上设置一条垂直于车道线
代码编写完毕之后 发现 i[0]的数值无法正确获取,仔细寻找之后发现cv2.dnn.readNetFromDarknet()要求在python2环境下运行
在这里我们进行的目标检测是基于OPenCV的利用yoloV3进行目标检测,不涉及yoloV3的模型结构、理论及训练过程,只是利用训练好的模型进行目标检测