泉伟-优快云博客

原创多传感器融合之雷达图像数据集自动生成 - 20220613

多传感器融合之雷达图像数据集自动生成

2022-06-13 10:07:20 2928 2

原创多光谱行人检测（一）Multispectral Pedestrian Detection：Benchmark Dataset and Baseline

这篇文章提出了一个多光谱行人数据集，该数据集由基于分束器的特殊硬件捕获，提供良好的颜色-热图像对。颜色热数据集和以前基于颜色的数据集一样大，并提供了密集的注释，包括时间对应。利用该数据集，我们引入了多光谱ACF，它是聚合通道特征(ACF)的扩展，可以同时处理彩色-热图像对。多谱ACF使得ACF的平均漏检率降低了15%，实现了行人检测任务的又一突破。我们的多光谱行人数据集的例子。它将从白天/晚上的交通场景中捕获的彩色(左列)和热(右列)图像对齐。数据集提供的绿色、黄色和红色框分别表示无遮挡、部分遮挡和重度

2021-07-05 16:19:32 4307 2

翻译 Fusion of multispectral data through illumination-aware deep neural networks for pedestrian det

近年来，多光谱行人检测作为一种有前景的解决方案受到了广泛的关注，可促进全天候应用(如安全监控和自动驾驶)的鲁棒人体目标检测。在本文中，我们证明了编码在多光谱图像中的光照信息可以显著提高行人检测的性能。提出了一种新的光照感知加权机制来准确描述场景的光照状况。将这些光照信息整合到双流深度卷积神经网络中，学习不同光照条件(白天和夜间)下的多光谱人类相关特征。此外，我们将光照信息与多光谱数据结合，生成更准确的语义分割，用于监督行人检测器的训练。将这些信息整合在一起，我们提出了一个基于光照感知行人检测和语义分割的多任

2021-01-16 09:36:17 1345

翻译依据光照强度对多光谱行人进行检测：Illumination-aware Faster R-CNN for Robust Multispectral Pedestrian Detection

文章目录论文主要贡献六种不同数据源融合方式(a) Input Fusion(b) Early Fusion(c) Halfway Fusion(d) Late Fusion(e) Score fusion I(f) Score fusion II结果对比历史工作论文主要贡献深入比较了6种不同的卷积网络融合架构，并分析了它们的适应性，使得一个普通的架构能够获得与最先进的结果相当的检测性能。进一步，我们发现从彩色或热图像行人检测信心与照明条件相关。考虑到这一点，我们提出一个光照感知更快的R-CNN (IAF

2021-01-15 16:49:13 1947

原创 YOLO v4 图片批量测试

如果新拿到一批数据，如何利用现有的yolov4 训练好的模型进行批量测试。1.生成测试图片文档在如下程序中，将imgs_path更换为自己的文件路径，下边程序将生成一个测试图片路径的txt文档。import osimgs_path = 'images'txt_path = 'batch_test.txt'img_list = [os.path.join(imgs_path, i) for i in os.listdir(imgs_path)]save_txt = '\n'.join(img_l

2020-11-28 10:13:45 2448 2

原创深度学习硬件实现

文章目录各种硬件CPUGPUNPUFPGA各芯片架构特点总结国产化分析华为Atlas 300寒武纪比特大陆各种硬件CPUCPU（Central Processing Unit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。简单说，就是计算单元、控制单...

2020-09-06 16:41:11 3517

原创航迹关联--目标跟踪

传统方法发展　　1971 年 R. A. Singer 等提出并发展了最近邻方法，该方法是一种具有固定记忆并且能在多回波环境下工作的跟踪方法。在这种滤波方法中，仅将在统计意义上与被跟踪目标预测位置最近的量测作为与目标关联的回波信号。而事实上，与被跟踪目标预测位置最近的量测值并不一定来源于被跟踪目标，特别当滤波器工作在干扰密集的环境中的情况下。因此最近邻法主要适用于信噪比高，目标密度小...

2020-09-06 16:36:33 10696

原创深度学习常用各种卷积

卷积方式特点代表传统卷积 LeNet、AlexNet、VGG 多隐层非线性 Inception-v1、v2、v3、v4 空洞卷积 FCN 深度可分离卷积 Xception 可变形卷积 Deformable Convolutional Networks 特征重标定卷积 ...

2020-09-06 16:33:53 3506 1

原创计算机视觉注意力网络(五)——SKNet [CVPR 2019]

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586代码地址：https://github.com/implus/SKNetSelective Kernel Networks（SKNet）发表在CVPR 2019，是对Momenta发表于CVPR 2018上论文SENet的改进，且这篇的作者中也有Momenta的同学参与。SENet是对特征图的通道注意力机制的研究，之前的CBAM提到了对特征图空间注意力机制的研究。这里SKNet针对卷积核的注意力机制研究。不同大小的感受视野（卷

2020-07-08 09:29:02 3727 3

原创计算机视觉注意力网络(四)——GSoP-Net [CVPR 2019]

给定一个输入张量，降维后，GSoP块先进行协方差矩阵计算，然后进行线性卷积和非线性激活的两个连续运算，得到输出张量，输出张量沿通道维数对原始输入进行缩放，一定程度上也是一种通道注意力的体现，但与SEnet不同的是该模块提出了2维平均池化，通过协方差的形式体现了通道与通道之间的关系。如上图所示，通过GSop模块的不同位置，作者提供了两个模型称为GSopNet1和GSopNet2。GSopNet2中还涉及到修改和推进（平方根和带参数）涉及到一些统计和线代上的知识。GSoP-Net的实现代码如下：# h.

2020-07-01 10:58:46 7667 1

原创计算机视觉注意力网络(三)——CBAM [ECCV 2018]

CBAM(Convolutional Block Attention Module)结合了特征通道和特征空间两个维度的注意力机制。CBAM通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，和SEnet类似。此外还通过类似的学习方式自动获取每个特征空间的重要程度。并且利用得到的重要程度来提升特征并抑制对当前任务不重要的特征。CBAM提取特征通道注意力的方式基本和SEnet类似，如下ChannelAttention中的代码所示，其在SEnet的基础上增加了max_pool的特征提取方式，其余步骤是一样的。将通道

2020-07-01 10:05:14 2769

原创计算机视觉注意力网络(二)——SeNet [CVPR 2018]

下文将主要介绍：注意力机制在分类网络中的典型应用–SENet视觉注意力机制在分类网络中的应用Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507官方代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENetPytorch实现代码：https://github.com/moskomule/senet.pytorchSENet是Squeeze-and-Excitation Net

2020-07-01 10:04:35 2766 1

原创计算机视觉注意力网络(一)——简介

【CV中的Attention机制】基础篇-视觉注意力机制和SENet**注意力机制（Attention Mechanism）**是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。注意力机制本质上与人类对外界事物的观察机制相似。通常来说，人们在观察外界事物的时候，首先会比较关注比较倾向于观察事物某些重要的局部信息，然后再把不同区域的信息组合起来，从而形成一个对被观察事物的整体印象。Attention Mechanism可以帮助模型对输入的X每个部分赋

2020-07-01 10:03:51 6214

原创 SpaceNet 6: Dataset Release -- MSAW

合成孔径雷达(SAR)是一种独特的雷达，可以穿透云层，在全天候条件下收集数据，并日夜捕获数据。在天气和云层阻碍传统光电传感器的情况下，从合成孔径雷达卫星收集的高空信息可能特别有价值，以帮助救灾。然而，尽管有这些优点，可供研究人员研究SAR应用的有效性的公开数据有限，特别是在超高分辨率下。SpaceNet 6的任务是结合SAR和光电图像数据集，利用计算机视觉和人工智能(AI)算法自动提取建筑足迹。这个开放许可的数据集具有独特的半米合成孔径雷达(SAR)图像来自Capella空间和半米光电(EO)图像来自Max

2020-05-13 15:43:54 6880 83

原创安装YOLO v4并训练自己数据集（Linux环境）

YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLO v4 开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknetYOLO v4的安装基本与YOLO v3相同，作者基本上在YOLOv3的版本基础上进行修改，安装上基本上大同小异，下边简单介绍安装要求。1. 安装要求CMake >= 3.8使用如下命令可以查看自...

2020-05-04 22:39:30 14067 19

原创遥感目标检测数据集汇总

文章目录1. 光学数据集1.1 DIOR1.2 LEVIR1.3 DOTA1.4 RSOD1.5 NWPU VHR-101.6 VEDAI1.7 COWC1.8 ITCVD1.9 DIUx xView 20181.10 HRSC20161.11 TAS1.12 SZTAKI‐INRIA1.13 UCAS AOD1.14 DLR 3K Vehicle2. SAR2.1 SSDD2.2 SSDD+2....

2020-05-04 11:02:54 55313 31

原创目标检测文章列表

序号缩写文章题目期刊链接1R-CNNRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationCVPR’ 14pdf2OverFeatOverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection...

2020-03-28 10:29:15 982 2

原创 Matlab-函数拟合

文章目录0. 评价指标1. 工具箱拟合——cftool2. 万能拟合 ——nlinfit3. 多项式拟合 ——polyfit参考0. 评价指标一、SSE(和方差)该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和，计算公式如下SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样二、MSE(均方差)该统计参数是预...

2020-02-17 08:06:42 20975 2

原创使用python-opencv获取视频数据

import cv2if __name__ == "__main__": video_name = "video.ts" vc = cv2.VideoCapture(video_name) # 读入视频文件 video_len = int(vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频总帧数 video_width = int(...

2020-02-05 10:24:45 2058 1

翻译自动驾驶数据集综述

Driving Datasets Literature Review-自动驾驶数据集综述链接：https://www.researchgate.net/publication/336869619_Driving_Datasets_Literature_Review该篇论文对自动驾驶数据集进行介绍，前几个部分介绍比较粗略，仅仅进行简单介绍，但是最后一个部分对于数据集的列表还是有很高的实用性。...

2020-02-04 09:43:11 4743

原创 pytorch常用语句

if torch.cuda.is_available(): ten1 = ten1.cuda() MyModel = MyModel.cuda() # numpy 转为 pytorch格式torch_data = torch.from_numpy(np_data)# torch 转为numpytensor2array = torch_data.numpy()...

2020-01-05 02:27:45 1133

原创使用train_test_split划分训练数据集、测试数据集

train_test_split函数是sklearn机器学习库的一个函数，利用这个函数可以自动将数据集按照预定比例划分为测试数据集、训练数据集。1. 安装sklearn数据库pip install scikit-learn2. 声明数据库from sklearn.model_selection import train_test_split3. 函数使用X_tr, X_test, ...

2020-01-04 23:46:37 5089

原创 Camera calibration toobox for Matlab（一）—— 工具包的基本使用

在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数（内参、外参、畸变参数）必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响...

2019-12-13 22:05:34 1429 1

原创 arxiv国内镜像——快速下载

arXiv.org是一个收录科学文献预印本的在线数据库，目前包含了超过50万篇文章，并且以每个月5000篇的速度增长着。目前，这个数据库包含：数学，物理，计算机，非线性科学，定量生物学，定量财务以及统计学几大分类。其最重要的特点就是“开放式获取”，每个人都可以免费地访问全文数据经常使用arxiv用户就会知道，arxiv访问速度真的是令人捉急，不仅下载速度慢，而且经常会断开，因此中科院建立了...

2019-10-15 09:55:25 17826 6

原创目标检测、目标跟踪、图像分类最新进展

Paper list and source code for multi-object-tracking(SpyderXu)：https://github.com/SpyderXu/multi-object-tracking-paper-listA paper list of object detection using deep learning（hoya012）：https://gith...

2019-08-21 23:27:16 1712

原创爬百度图片

# -*- coding: utf-8 -*-"""根据搜索词下载百度图片"""import reimport sysimport urllibimport osimport requestsdef get_onepage_urls(onepageurl): """获取单个翻页的所有图片的urls+当前翻页的下一翻页的url""" i

2019-07-17 22:55:03 458

原创 Debug和Release的区别

名称DebugRelease版本调试版本发布版本生成文件exe .dll .pdbexe .dll容量大小运行速度慢快备注.pdb文件记录了代码中断点等调试信息’译时对应用程序的速度进行优化Debug：调试版本，包含调试信息，所以容量比Release大很多，并且不进行任何优化（优化会使调试复杂化，因为源代码和生成的指令间关系会...

2019-07-17 13:08:44 508

原创 Cuda Anaconda tensorflow 版本对应

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://tensorflow.google.cn/install/source从源代码编译 | TensorFlowhttps://tensorflow.google.cn/install/source由于锐速不支持 Ubuntu 16.04 自带内核 4.4.0-31...

2019-07-17 13:03:23 7334

原创离线安装 Anaconda + TensorFlow

文章目录安装Anaconda在Anaconda中安装TensorFlow检验是否安装成功Anaconda 与 TensorFlow 离线安装在 WIndows 系统中与 Linux 系统安装方法都是比较相似，都是将Anaconda安装包下载下来，首先将Anaconda安装成功，然后将TensorFlow以及依赖库进行下载以及安装。我们以Windows系统为例进行安装。我们这里需要注意Anaco...

2019-06-29 16:54:08 7534 2

原创 Qt安装调试器SDK

the selected debugger may be inappropriate for the inferior

2019-04-23 20:26:07 2904

原创 KITTI数据集简介（一）—— 传感器介绍

文章目录1.KITTI数据集概述2.传感器介绍惯性传感器简介激光雷达灰度相机与彩色相机变焦距透镜3.传感器安装位置参考1.KITTI数据集概述 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical ...

2019-03-30 14:46:32 8869 3

原创 Qt——选择文件夹并获取路径以及文件夹下子文件

这个实现比较简单，就是借助Qt中QFileDialog库的getExistingDirectory()函数，可以直接返回当前文件夹的路径。头文件声明#include<QFileDialog>主程序 QString filename = QFileDialog::getExistingDirectory();获取文件夹下子文件名称头文件声明#include <Q...

2019-03-13 15:08:42 12629 1

原创 Qt——获取文件夹下所有子文件名称

在头文件夹声明#include <QDebug>#include<QFileDialog>主程序QString filePath; QDir *dir=new QDir(filePath); QStringList filter; QList<QFileInfo> *fileInfo=new QList<QFileInfo&gt...

2019-03-13 14:46:07 11193 2

原创 Tensorflow教程(六)——变量基础操作

不管一个多么大的程序最基本的单元都是变量，任何数值运算表达等都离不开变量，所以我们从变量开始介绍。文章目录创建初始化由另一个变量初始化自定义初始化保存和加载检查点文件保存变量恢复变量当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。创建当创建一个变...

2019-02-18 09:45:37 770

原创 Tensorflow教程(五)——MNIST项目提高

对于MNIST数据集与Softmax我们在上一节已经介绍了，在这里就不做详细地介绍了。下边我们构建一个多层卷积网络提高一下MNIST数据集的识别能力。文章目录tf.InteractiveSession()初始化权重与偏置定义卷积与池化定义网络结构第一层卷积第二层卷积密集连接层Dropout输出层训练和评估模型总程序tf.InteractiveSession()名称tf.Intera...

2019-02-18 09:45:09 332

原创 Tensorflow教程(四)——MNIST项目入门

文章目录MNIST数据集介绍MNIST数据集介绍MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9.文件名大小备注train-images-idx3-ubyte.gz9.45M训练集图片 - 55000 张训练图片, 5000 张验证图片train-labels-idx1-...

2019-02-18 09:44:26 732

原创 Tensorflow教程(三)——获取数据 feed 和 fetchn

Fetch为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用执行图时, 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果. 在之前的例子里, 我们只取回了单个节点 state, 但是你也可以取回多个 tensor:import tensorflow as tfinput1 = tf.constant(3.0)input2 = tf.consta...

2019-02-18 09:44:02 581

原创 Tensorflow教程(二)——基本概念与搭建流程

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.使用 tensor 表示数据.通过变量 (Variable) 维护状态.通过变量 (Variab...

2019-02-18 09:43:23 259

原创 Tensorflow教程(一)——教程模板说明

该篇博客参考TensorFlow 官方文档中文版，对其进行进一步加深理解，博主也是刚刚入手TensorFlow，如果有什么不对的地方可以评论交流。文章目录TensorFlow 总程序构建 x、y 数组构建TensorFlow模型设置损失函数、操作、以及训练初始化变量启动图执行循环TensorFlow 总程序这里边介绍了一个TensorFlow基础教程，我们可以看一下这个程序import...

2019-02-18 09:42:52 428