train_cascade 源码阅读系列

最新推荐文章于 2025-05-17 15:50:41 发布
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分类专栏： Series 文章标签： OpenCV 机器学习 Cascade Decision Tree 决策树
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WL2002200/article/details/43302423
版权
mmdetection使用coco预训练
weixin_42096202的博客
06-04 7750
mmdetection中configs文件一般默认是使用imagenet预训练的backbone权重参数，但是使用coco预训练一般来说会使模型收敛更快，效果更好，是比赛提分的一个小trick！ 1.修改coco预训练模型的类别不一致问题 import torch num_classes = 21 model_coco = torch.load("cascade_rcnn_x101_32x4d_f...
【干货】mmdetection使用coco格式的CrowdHuman数据集进行训练及测试（附调参过程）
Activewaste
07-10 1万+
注：从mmdetection使用coco数据集在faster rcnn训练和测试，到了解crowdhuman数据集标注格式，再到crowdhuman的标注格式转换成coco数据集标注格式，现在就到了最终目的了：训练转换后的Crowd Human数据集。 以下是博主这一过程中整理的记录： 【干货】用mmdetection，在COCO数据集上跑通faster R-CNN（测试、训练） COCO数据...
traincascade源码解读
qq_23536063的博客
10-11 1472
阅读源码位于opencv\sources\apps\traincascade中，下面主要是利用traincascade训练框架的大致的理解 【1】traincascade.cppint main(int argc, char* argv[]) { CvCascadeClassifier classifier; string cascadeDirName, vecName, bgNa
train_cascade 源码阅读之Haar特征
荪荪的博客
05-09 1021
下面片段是生成用于在积分图中的矩形块的坐标，Feature类中存的是在积分图矩阵中的初始偏移量，矩形的左上角坐标和宽高，以及是否旋转。不同类型的Haar特征已经在代码中体现的很明确了，故不赘述。 [cpp] view plain copy   "font-size:14px;">void CvHaarEvaluator::generateFeature
mmdetection之HybridTaskCascade训练自己的数据
cube_suger的博客
03-14 1582
前言 mmdetection是商汤科技开源的open-mmlab之一，在mmdetection中提供了非常多的网络架构，除了YOLO，而我所使用的是HTC——HybridTaskCascade，其准确率相较于mask rcnn有较大的提高。现在我们来看看如何跑自己的HTC。 开始 1.安装open-mmlab环境， 具体安装过程请移步其他博主的博客或者知乎，我安装的时候参考的知乎，非常详细，强调一...
mmdetection源码笔记（二）：创建网络模型之cascade_rcnn.py的解读（中）
Activewaste
08-18 9264
引言： cascade_rcnn.py文件在moels/detections文件夹下。本次对文件cascade_rcnn.py的代码解读，是根据py配置文件configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py的数据信息进行讲解的。 moels/detectionscascade_rcnn.py文件中 主要的内容如下： __init__() ：module的构造函数。 init_w...
mmdetection源码笔记（一）：train.py解读
Activewaste
08-13 1万+
刚接触mmdetection，建议不着急看代码，可以先去把config配置文件先去好好了解一下，因为，要改动或者微调，以及复现论文中的精度，基本上都在config文件夹下进行修改数据。 【干货】mmdetection使用coco格式的CrowdHuman数据集进行训练及测试（附调参过程） 上面这篇文章是博主刚开始接触mmdetection时，复现论文CrowdHuman里fpn精度的过程，里面...
mmdetection源码阅读笔记（3）--Train and Test
EwanRenton
06-29 4909
前面把模型网络以及Loss 部分都写了，这篇就主要把之前的部分都串起来，看下mmdetection的训练PipeLine是怎样的。 Train mmdetection具体发起训练使用了mmcv中的Runner，这就不赘述了，我们直接看mmdet/models/detectors/cascade_rcnn.py中的forward_train(),还是分...
Python语言OpenCV开发之人脸检测和识别
基斯卡人lmy
07-08 5283
前言 使计算机视觉成为极具吸引力学科的原因之一就是：它正在逐步的变成现实，人脸检测就是例证。在现实生活中人脸检测可用于各行各业，而OpenCV提供了人脸检测的算法。 本节会讲述OpenCV中人脸检测函数以及如何识别人脸。 正文 1、 Haar级联 人脸检测技术主要涉及到Haar特征、积分图和Haar级联三大类。Haar特征分为四类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，将这些特征...
Opencv2.4.9源码分析——Cascade Classification（二）
赵春江的专栏
01-09 6635
上一篇文章我们介绍了级联分类器的原理，下面我们给出级联分类器的源码分析。 训练级联分类器的源码在opencv/sources/app/traincascade目录下。 首先我们给出级联分类器的特征类型的相关类和函数。 CvHaarFeatureParams、CvLBPFeatureParams和CvHOGFeatureParams分别表示HAAR状特征、LBP特征和HOG特征的参数类
【论文笔记】：Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation
Activewaste
08-08 8661
&Title: Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation &Summary 在本篇论文中，我们提出了一种新的实例分割框架，设计了多任务多阶段的混合级联结构，并且融合了一个语义分割的分支来增强 spatial context。 关键思想是：通过在每个阶段结合级联和多任务来改善信息流，并利用空间背景来进一步提高准确性。 具体来说：我...
Opencv2.4.9源码分析——Cascade Classification（三）
赵春江的专栏
01-13 1万+
前两篇文章分别介绍了级联分类器的原理和源码解析，下面我们给出一个具体的应用实例。   下面我们以车牌识别为例，具体讲解OpenCV的级联分类器的用法。在这里我们只对蓝底白字的普通车牌进行识别判断，对于其他车牌不在考虑范围内。而且车牌是正面照，略微倾斜可以，倾斜程度太大也是不在识别范围内的。 我们通过不同渠道共收集了1545幅符合要求的带有车牌图像的照片（很遗憾，我只能得到这么多车牌照片，
CrowdHuman数据集
热门推荐
儒雅的小Z.的博客
12-21 1万+
CrowdHuman数据集是旷世发布的用于行人检测的数据集，图片数据大多来自于google搜索。 CrowdHuman 数据集数据量比较大，训练集15000张，测试集5000张，验证集4370张。训练集和验证集中共有 470K 个实例，约每张图片包含23个人，同时存在各种各样的遮挡。每个人类实例都用头部边界框、人类可见区域边界框和人体全身边界框注释。 数据集可以在 http://www.crowd...
语义分割　HybridTaskCascade　跑通DEMO 训练自己的数据集
Andrwin的博客
06-26 4102
火腿肠项目地址　https://github.com/qixuxiang/Hybrid_Task_Cascade 搭建环境 Linux (tested on Ubuntu 16.04 and CentOS 7.2) Python 3.4+ PyTorch 1.0 Cython mmcv>= 0.2.2 首先把Pytorch1.0装好 编译 下载项目文件 确保777权限　不然...
OpenCV 人脸检测自学(3)
q717095198的专栏
02-04 941
查看文本打印? 从Opencv教程上才发现下面的话。要是早点看到就好了，就不用看haartraining了，不过话说haartraining的网上的资料还是有不少的，但是traincascade就比较少了，所以只能自己硬着头皮看代码了。在程序的使用上跟haartraining差不多，代码流程部分在这记录下以后慢慢补充。  ”OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器
QDD检测框架系列（1）——Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation（mmdetecton）
与贰的博客
05-09 2351
四月份很快就过去了，其实做了不少事，也看了不少论文，但是因为种种原因，一直没有做记录，这是个特别糟糕的事情，做检讨。重开一个专栏，QDD检测系列，这个系列里面打算着重介绍一些关于检测，实例分割，语义分割常用的框架。 今天给大家介绍一篇最近使用的实例分割框架，称为mmdetection，翻译过来又可以称为用于实例分割的级联任务框架。 实例分割（Instance Segmentation）是一个和...
cvpr读书笔记[3]:traincascade与AdaBoost的opencv实现框架
iteye_5573的博客
08-04 248
本节研究traincascade的opencv实现. 涉及的源代码位于: sources\apps\traincascade traincascade实现 sources\modules\ml opencv machine learning部分 sources\data\vec_files\trainingfaces_24-24.vec 正样本   http://blog.csdn....
机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间有何区别？
2501_91695603的博客
05-17 927
某种意义上也可以理解为一定的有监督，但其又不是完全将奖励值作为学习目标，并且一般是实时的，基于概率去抽样下一步行为的，所以又有着一定的区别。因为只需要一部分有标签的数据，所以只需要人工标注一些数据即可，又不像无监督一样，毫无答案可言，所以基于人力资源和效果上的综合考虑，现在半监督学习也是一个比较受关注的方向。可以看到在 d、e层就已经超越了人类的理解范畴，更别说到了后面层的特征图。除了以上两点，深度神经网络还有许多其他的优势，但是限于篇幅，这里就不再展开讨论，有兴趣的小伙伴们可以查阅更多的资料。
量化用到的机器学习书籍推荐
最新发布
weixin_63033294的博客
05-17 251
《零基础学机器学习》：目标是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松掌握机器学习的基本知识，并拥有相关的实战能力，适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人。- 《机器学习在量化交易中的应用》：虽然不是专门的机器学习书籍，但针对量化交易这一特定领域，详细介绍了机器学习在其中的应用，适合对量化交易感兴趣的读者。- 《机器学习在金融领域的应用》：同样针对金融领域，介绍了机器学习在风险评估、投资组合优化等方面的应用，适合金融行业的从业者和相关专业的学生。
dlib.shape_predictor底层逻辑
04-02
- **树结构调优**：调整`tree_depth`和`num_trees_per_cascade_level`平衡精度与速度。 ```python # Python中模型训练示例 options = dlib.shape_predictor_training_options() options.tree_depth = 4 options.nu ...
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