IT天空-我是一滴雨水

介绍在C#中使用OpenCVSharpGPU的编译过程，解决工程化CPU的性能瓶颈、及机器学习算法结合的时候性能提升问题。

掌握利用生成AI，实现语音与口唇同步的方式播报视频，为其它功能集成。

我们需要知道每个球员、裁判的实时位置，并将实时位置记录对应到关键帧，能够通过世界坐标的变换，得到想要的足球参数。利用对象跟踪，实现定人的实时追踪。

足球比赛中人员为：A队11人、B队11人、裁判，其中我们暂时不研究守门员。需要将球场中的人员分类，并呈现在2D看板中。

1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中

实际应用中，Yolov7的目标检测的优势：1，在广角、侧面、固定机位的镜头下（如足球转播）效果比Opencv明显较好。2，识别准确率高劣势：1，在无人机（高空人物非常小）效果不好，需要训练2，在广角（鱼眼）效果不好，需要训练3，在帧处理性能，尤其是CPU设备上处理能力较慢（300毫秒一帧），而GPU能达到30毫秒。存在不足的地方是，高分辨率、远景的足球视频中，对于足球的识别非常不准确。因此，后续我们介绍如何自训练Yolov7的模型。

足球视频位置与平面坐标的转换

c# 深度学习模型推理应用 H5转Onnx ML OpenCVSharp Numpy

商业应用时间原因，本想好好整理章节，后续跟进下去，但目前情况不允许，先到这里。 简单探讨下商业应用方式： 可以配合云计算引擎（如Hadoop、Spark、我自己写了一个C#版的分布式计算引擎-基于内存的，比Spark早2年） 。 在文本信息挖掘、图像检索（痕迹、医学影像、日常照片等）应用会比较广泛，因为是不断学习的过程，因此，肯定比传统识别算法更具优势。 领域方面大家自己开拓吧，说的多可能

Deep Belief Network Deep Belief Network Learning 2层神经网络的建模能力是非常强大的，但是要求隐节点个数足够多，多到难以接受。如果采用更深层的网络，比如3层网络，即两个hidden层，每层100个节点，则可以和hidden层有10000个节点的2层网络建模能力差不多，类似，4层网络，三个hidden层，每层100个节点，可以和hidden层有1000

Support Vector Machine SVM指的是支持向量机(外文名Support Vector Machine)，在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM具有以下特征： ⑴SVM学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法（如基于规则的分类器和人工神经网络）都采用一种基于贪心学习的策

AI机器学习（一）背景及环境(C#)前言随着alphago人机对战最终以机器大胜之后，AI的商业应用逐步进入我们的视野。很多人投身到机器学习领域，我也作为一个爱好者始终关注这一方面。因工作需要，偶然间涉猎到了图像识别领域，考虑到图像拍照所受的光照、曝光、噪点等多方面影响，一方面当前团队对传统图像识别算法掌握的专业知识有限；另一方面准确性的验证和调优若采用传统算法，时间周期会非常长。因上手边有大量确定