040基于svm+hog机器学习的行人检测

原创 已于 2023-08-20 19:04:10 修改 · 101 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #cnn #人工智能 #pyqt #python

于 2023-03-23 00:32:53 首次发布
该资源包含一个SVM图像识别的示例项目，包括训练模型（01train_SVM.py）、单张图片预测（02predict.py）和一个使用PyQT构建的可视化预测界面（03pyqt界面.py）。用户可以通过运行这些脚本来生成模型、预测图片以及体验图形化预测工具。

demo仓库和视频演示找040期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

代码文件展示如下：

运行01train_SVM.py可以生成模型保存在weights文件夹下，

运行02predict.py可以对单张图片进行预测，

运行03pyqt界面.py可以生成一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。

基于python的hog+svm+nms机器学习实现目标检测
分享知识
05-21 1417
先上效果图： 本期做的是基于python的hog+svm机器学习实现目标检测。检测的内容如上图所示是草莓，正样本数据集是草莓，负样本是其他图片。 整个代码截图如下： data数据集下有两个文件夹，分别用于存放训练的正样本数据，就是我们要检测的对象 然后是负样本数据，就是我们可以随便找一些图片过来 然后运行01svm_train.py就完成模型的训练 Data Prepared........ Train Data: 5208 Train Labels (1,0) 52.
Opencv学习笔记 基于HOG和SVM的行人检测
学以致用 知行合一
04-06 4465
OpenCV提供了一个基于HOG和SVM且经过训练的行人检测器。和级联分类器一样，可以用这个SVM分类器以不同尺度的窗口扫描图像，在完整的图像中检测特定物体。 主要原理就是一句话，使用HOG进行图像特征提取，然后构建SVM分类器，用于训练。
【机器学习】基于HOG+SVM的行人检测
weixin_58053154的博客
11-23 1220
【机器学习】基于HOG+SVM的行人检测
基于OpenCV的行人识别-SVM+HOG
LeoEdwin的博客
08-20 2474
文章目录 前言 一、opencv是什么？ 二、步骤 1.环境搭建 2.了解SVM和HOG 3.代码实现 前言 本文适用于刚刚入门学习的小白进行的基础操作，可以了解机器学习和计算机视觉的基本知识，需要一定的python语言基础。使用opencv帮助实现行人检测，了解SVM和HOG在机器学习中的使用 推荐安装pycharm2021版本 一、OpenCV是什么？ OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Window...
【机器学习】HOG+SVM实现行人检测
qaqwqaqwq的博客
05-01 8876
HOG的全称是方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient），它是计算机视觉中用于物体检测的一种特征描述子（Feature Descriptor）。特征描述子的作用是提取有用的信息，抛弃冗余的信息。对于一个物体而言，能够区分它的特征的往往是它的形状——也就是它的边界。而在边界处灰度一般有突变，所以我们考察图像的梯度就可以知道边界在什么地方。现在我们把一个图片利用HOG特征转化成了一个向量，接下来就可以利用SVM分类了。
【目标检测】基于SVM+HoG目标检测
Beattodeath
02-07 5696
最近正在做一个基于目标检测的项目，里面涉及到行人检测、跟踪，这里记录项目历程，以备后期研习。 【00】前言        巴拉巴拉--- 在做这个之前，看的论文也比较少，主要是百度、必应一些关键词 行人检测、目标检测等，比较多的算法介绍为HoG+SVM、还有一些机器学习相关的算法，如YOLO等，因为之前在HoG和SVM上花了时间较多，所以现阶段任务是在项目上把它们用起来，后期再考虑往深度学
手工特征目标检测（2）SVM+HOG车牌检测
深图智能工作室
12-19 1172
基于支持向量机（SVM）和梯度方向直方图（HOG）的目标检测技术，是手工特征目标检测的巅峰之作。在深度学习出现之前，SVM作为机器学习中表现最好的算法之一，与HOG特征相结合，在行人检测等领域得到了广泛应用。本文将尝试使用SVM+HOG的方案进行车牌识别的第一个步骤：车牌检测。下载地址梯度方向直方图是一种通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征的方法。该方法能够很好地描述图像的局部梯度方向和梯度强度分布特性，从而有效地用于目标检测。
【计算机视觉】CV实战项目 - 深入解析基于HOG+SVM的行人检测系统：Pedestrian Detection
weixin_43988131的博客
04-25 1361
深入解析基于HOG+SVM的行人检测系统：Pedestrian Detection
HOG+SVM行人检测python实现
weixin_51672709的博客
12-25 5256
HOG+SVM行人检测，NMS，python实现，Windows，INRIA 数据集
精选资源
基于C++的通过HOG+SVM训练进行行人检测算法代码实现
04-19
综上所述，基于C++的HOG+SVM行人检测算法涉及图像处理、机器学习等多个领域的知识，实际实现时需关注特征提取的精确性、SVM模型的训练效果以及代码的高效执行。理解这些关键点对于成功实现行人检测至关重要。
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 770
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【深度学习】Mask R-CNN在温室番茄成熟度检测中的应用——基于ResNet18与FPN的多级特征融合分类系统
最新发布
Lun3866buzha的博客
12-18 448
本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的温室番茄成熟度检测系统，通过结合ResNet18骨干网络和FPN多级特征融合技术，实现了对不同成熟度番茄的高精度识别。系统采用5000张标注图像进行训练，通过数据增强提高模型鲁棒性，最终在测试集上达到92.3%的准确率和89.7%的mAP。实际部署采用边缘计算设备，处理速度达20FPS，显著提升了番茄采摘效率。实验表明，该系统在复杂光照条件下表现稳定，为智能农业提供了有效的技术解决方案。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-16 926
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
【深度学习新浪潮】用AI工具解析美联储新闻，搭建量化投资分析流水线
智能守恒_HengAI
12-16 340
用AI工具解析美联储新闻，本质是将“定性政策信号”转化为“定量分析指标”，让投资决策更高效、更客观。本文搭建的流水线仅需50行核心代码，即可实现从新闻采集到资产预测的全流程自动化。未来可进一步优化的方向：一是引入大语言模型（如GPT-4o）做政策文本深度解读，挖掘“点阵图分歧”“官员立场博弈”等隐性信息；二是接入实时交易数据，构建“新闻→信号→交易”的闭环策略。
基于 CNN 的猫狗分类实战
hhq2002322的博客
12-13 900
本文介绍了使用PyTorch实现猫狗图像分类的完整流程。首先搭建了一个包含6层卷积和2层全连接的CNN模型，采用ReLU激活函数和Dropout防止过拟合。通过20轮训练，模型在测试集上达到了约90%的准确率。训练过程中对损失和准确率进行可视化分析，结果显示模型收敛良好。未来可尝试数据增强、调整网络结构或使用预训练模型进一步提升性能。该案例完整展示了从数据预处理到模型评估的深度学习项目实现过程。
# Python 深度学习 初始化（超参数、权重、函数输入列表）避坑指南：None 占位、可变共享与工厂函数
weixin_42319617的博客
12-13 471
「锁种子 + 模板 → **80%** bug 减少」 | 有真实数据即可统计「bit-diff 次数 / 累积异常样本数」，给出**实测百分比** | 「锁种子后 bit-diff 从 12% → 0%，累积样本误差从 1.7% → 0%」 || 「可变共享会导致**神秘**bug」 | 真实跑 epoch 就能立刻看到 `list` 长度递增 / 指标漂移，不再「神秘」 | 「可变共享会导致**可观测**累积错误，第 1 个 epoch 就能发现」 |
AI深度学习如何重塑机器视觉系统的大脑？
weixin_51554164的博客
12-15 942
传统的机器视觉系统，它们依赖工程师精心设计的规则，比如寻找清晰的边缘、标准的圆形或特定对比度的斑点，在稳定、可控的环境下，它们堪称精准高效的典范。与传统的视觉算法不同，它不是由人类工程师直接告诉机器边缘在哪里或什么是划痕，而是给机器提供海量的图片，并告诉它哪些是合格品，哪些是有缺陷的，然后让机器自己去寻找其中的规律。这使它具备了处理不确定性的惊人能力，对于那些难以用明确数学公式描述的复杂视觉模式，比如自然变化的纹理、随机出现的缺陷，深度学习模型能够挖掘出其中深层次的、本质性的特征关联。
基于SVM+HOG的FPGA行人识别Verilog实现
该文件“osd_7391（带行人识别）.rar”是一个面向FPGA硬件平台实现行人识别功能的完整技术资料包，其核心内容为基于SVM（支持向量机）与HOG（方向梯度直方图）相结合的经典机器学习图像识别算法，并通过Verilog硬件...
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