机器学习与计算机视觉
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机器学习与计算机视觉
嵌入式-老费
计算机科班出身，09年研究生毕业即投入嵌入式开发工作，欢迎付费咨询，微信联系：xiaoxing_fei。
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机器学习与计算机视觉（opencl编程）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 因为学习cuda的原因，所以最近一段时间对GPU编程比较感兴趣。大家都知道，cuda是属于nvidia公司的产品，那么我就在想，对于其他公司开发的GPU产品，他们是怎么做的？结果就是opencl编程。1、opencl编程 opencl支持nvidia、ati...原创 2020-05-03 11:37:52 · 1320 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（被忽视的isp图像处理）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 目前国内大多数做adas或者无人驾驶的公司走的都是计算机图像方案，一方面是由于camera本身的低成本，另外一方面也是因为近期人工智能在图像领域的迅猛发展。但是，有一点很过公司都忽略的，他们过分关注与图像算法本身，而对图像质量、嵌入式优化这两个方面做的不是很到位。通常而言，这些...原创 2019-04-08 09:23:38 · 3367 阅读 · 2 评论 -
机器学习与计算机视觉（keras和mnist）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 在所有机器学习的教程里面，mnist几乎是最简单的数据库。这是一个首先的字母识别库。而相比较而言，keras又是比较好的深度学习封装库，所以大家不妨可以尝试一下keras和mnist。文中涉及的python代码来自网友博文，一并表示感谢。1、获取mnist库 ...原创 2019-12-14 22:42:42 · 588 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（第一个卷积神经网络）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 之前学习了keras和mnist，知道了如何用keras编写简单的感知器。感知器的优点是比较简单，但是缺点也很明显。训练出来的识别正确率不是很高，所以自己就想试试卷积网络。网上的卷积网络算法和代码也比较多，正好可以学习一下。1、keras支持多种卷积核 目前...原创 2019-12-16 22:06:25 · 729 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（slam技术）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 slam技术，就是一边定位一边进行建图。现在比较流行的扫地机器人，其实就是slam应用的一个例子。另外工业生产上用的比较多的AGV，有一部分也是slam技术。相比较传统的磁条导航，带有slam不需要外部辅助，可以自己对环境进行建图，并且快速进行部署。1、应用场景...原创 2020-03-13 21:55:27 · 3489 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（计算机视觉的嵌入式平台）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 嵌入式设备的性能大部分来自于嵌入式芯片，也就是soc。soc中最重要的部分就是cpu，用什么内核、频率多少、几个核，这都是有讲究的。但是如果涉及到深度学习或者计算机视觉，那么使用一般的soc就会非常吃力。cpu本身既要参与运算，还要负责任务之间的切换，能不能处理得过来，还要打一...原创 2020-03-19 14:05:19 · 2186 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（FPGA的图像处理方法）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 在传统的图像处理过程中，很多算法都是由cpu来完成的。但是由于cpu是一条指令、一条指令来完成的，整个时间上处理比较长。因此如果在图像处理的过程中出现标定、噪声处理、hsv提取、灰度化、旋转、算子计算、二值化、膨胀、腐蚀多次操作之后，那么整个计算时间是挺长的，因为每次处理的时候...原创 2020-04-24 08:36:09 · 4494 阅读 · 4 评论 -
机器学习与计算机视觉（移动端深度学习优化框架）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 我们利用tensorflow、keras、caffe或者mxnet训练好的模型总要移植到嵌入式设备上去运行，因此需要特定的深度学习优化框架。这些框架会利用汇编指令、特定硬件对计算进行优化，提供计算的速度。同时，这些框架一般都自带tensorfow、caffe的模型转换工具，一般不...原创 2019-01-10 06:38:48 · 1172 阅读 · 1 评论 -
机器学习与计算机视觉（darknet编译）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 曾经有一段时间，我自己很喜欢阅读代码，但是对编译代码不是很有兴趣。这其实是本末倒置的做法。真正去学一门语言或者一个开源软件，必须去实际操作、实际编译、实际调试才会有收获。看了几十行、几百行的代码，但是不去编译、不用gdb调试一下，得到的知识总是有限的。所以，这里也建议喜欢阅读代码...原创 2019-01-01 16:59:15 · 1751 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（深度学习）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 要说很多现在最火的AI是什么，那就是深度学习。那么深度学习和机器学习有什么关系呢？我们可以通过一问一答的形式来解决。 1、什么是机器学习？ 机器学习一般是指传统的人工智能方法，它包括bayes、决策树、svm、线性回归、逻辑回归、神经网络、knn、kmeans等...原创 2018-12-31 17:39:06 · 12473 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（绘图）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 经常读工科论文的同学都知道，用图表达实验结果是很重要的一项工作。如果把论文看成是八股文的话，那么基本的步骤就是前人工作论述、新算法的提出、新算法的数学原理、新算法的详细流程、新算法的实验结果。所以说，怎么用图来表示实验结果是非常重要的。之前，大部分同学都习惯用matlab来画图。...原创 2017-09-22 08:24:47 · 2881 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（sklearn快速上手）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 很多熟悉机器学习的同学，都知道python下面有一个sklearn的库。这个库使用起来很简单，不但功能多算法全，而且很多参数都是默认的，使用的时候直接调用就可以了。我建议大家，如果是生产使用就直接使用sklearn算法库好了，如果是自己练习的话，还是一步一步去练习和分析具体的算...原创 2017-09-09 14:01:50 · 1932 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（数据集的选择）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 作为学术研究而言，同学们更关注那些最新最酷的算法，反而对于数据集这种事情不太在乎。一来，如果要发表论文，一般数据集都是公开的，别人用什么数据，你也用什么数据，基本上没有选择的余地；二来，除了少部分竞赛之外，一般测试用的数据都不会很大，这些数据对于写文章、做实验来说都足够了，没有必...原创 2017-09-07 08:06:53 · 2884 阅读 · 0 评论 -
机器学习与计算机视觉（开篇）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 这几年，机器学习非常火。自从alpha go战胜了韩国的李世石之后，深度学习又将机器学习推向了新的高度。不可否认，机器学习是非常有用的。不管是模式识别、自然语言处理、计算机视觉，还是推荐系统、机器发掘、语音识别等方面，机器学习都发挥了巨大的作用。机器学习作为基础学科，它为其他学科...原创 2017-09-04 08:37:16 · 2531 阅读 · 0 评论