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实战教程 | 车道线检测项目实战,霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN
在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关知识,最好是能够自己编程实践下。本文将展示计算机时如何识别车道线的。
智慧交通day01-算法库03:cv.dnn
使用方便。DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速,无需依赖第三方库,若项目中之前使用了OpenCV,那么通过DNN模块可以很方便的为原项目添加深度学习的能力。
深度学习论文阅读目标检测篇(一):R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic...》
 过去几年,在经典数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到 一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种低维图像特征和高维上 下文环境的复杂集成系统。在这篇论文里,我们提出了一种简单并且 可扩展的检测算法,可以在VOC2012最好结果的基础上将mAP值提 高30%以上——达到了53.3%。
PyTorch 之 简介、相关软件框架、基本使用方法、tensor 的几种形状和 autograd 机制-1
PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebook 的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如 TensorFlow 都不支持的。
Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画
我最近才发现在 OpenCV 的 Sample 代码中就有图像风格迁移的 Python 示例(原谅我的后知后觉),是基于 ECCV 2016 论文中的网络模型实现。所以,即使作为人工智能的菜鸟,也可以拿别人训练好的模型来玩一玩,体会下神经网络的奇妙。
算法工程师的核心竞争力是什么?
算法工程师是利用算法处理事物的人,本文通过工程能力,算法能力,业务能力等方面来论述了算法工程师的核心竞争力是什么。
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