阿波

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图像质量评价

这篇文章对我的毕设有些参考价值，而且开源工作做得很好，非常值得学习。我简单介绍下，具体定义和引用从文章中看吧，如有错误，还请见谅直奔主题这篇文章的核心是关于神经网络的可解释性——以人类能理解的方式，核心是concept的概念。作者尝试用patch代表人/word，借鉴了自己的上一篇论文Graph Autoencoder，引入了一些结构化的视觉概念。文章做了什么：用评分来展示输入图像的关键patch和图片分类、检测结果之间的关系，也就是说模型的检测要考虑关键部位。于是，提出了VRX框架来引入关键Patc

10种轻量级人脸检测算法的比拼这里的算法复现思路代码下载地址v5的视频demo和v3的关键点检测这里都是基本的读取代码if __name__ == "__main__" : import time device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' DBface_Detect = dbface_detect(device=device, align=True) start_time=time.time()

复现代码地址：https://github.com/sachinsdate/lip-movement-net环境搭建：python用的3.6 pip install scipy==1.1.0 pip install -U scikit-learn pip install pillow pip install tensorflow python src/lip_movement_net.py pip install math pip install opencv-python ..

简单明了说下怎么复现吧代码地址： SpursLipu /YOLOv3v4-ModelCompression-MultidatasetTraining-Multibackbone 环境安装 #1.conda create -n yolov3 python=3.8 Cython #2.pip install Cython numpy==1.17 #3.pip install numpy opencv-python #4.pip install opencv-python

coco数据集2014下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1-oYvt2vpR_vzgvzGd7xmig 密码: r3bt按照这个可以看到最终需要什么样子的格式，主要为：第一个是目标矩形框的类别标签和外框坐标+长宽第二个图片（train+test）第三和四是图片检索列表我这边现有的数据为 json格式的，因为原先的检测是centernet网络里面的格式看这里：COCO数据集的标注格式转换的代码如下：#pythonimport jsonfrom coll

实验室换了GPU，记录下centernet在新电脑上的配置过程直接复现CenterNet-duan-2080Ti代码按照 README上面的操作即可踩坑记录1. cuda版本问题/home/psdz/anaconda3/envs/CenterNet/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py:114: UserWarning: Found GPU0 GeForce RTX 2080 Ti which requires CUDA_VE

知识图谱是什么？深度学习的目标检测怎么和它相结合？我将带大家一起来解读其中奥秘——阿波，2020.4.16检索摘要写在前面二级目录三级目录写在前面知识图谱：范例文章：我将从先从知识图谱的介绍着手，浅要分析在深度学习目标检测任务中，各目标之间的相对关系是如何提升检测器精度的，并给出一篇论文范例。二级目录三级目录...

整理了一些关于目标检测评价指标的资料，并在通过代码展现给大家展示AP值的输出，目录如下，可以直接通目录检索所需部分目录评价指标代码输出指标COCO数据集VOC数据集test.py 直接调用Faster R-CNNATSS算法评价指标一提到评价指标，我们下意识其实是准确度和精度，确实如此。目标检测部分常用的评价指标为：召回率（recall）——含有目标的样例中，能正确识别出来的比例。平均精...