IT荻的博客

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45002720https://blog.youkuaiyun.com/shenxiaolu1984/article/details/51428392https://blog.youkuaiyun.com/wangzi371312/article/details/81174452https://github.com/bearpaw/pytorch-posehttps://github.com/princeton-vl/pytorch_stacked_hour

YOLOv3的配置文件，其中需要注意的是数据增强的方式，有两个，一个是角度旋转+饱和度+曝光量+色调，外加jitter，随即调整宽高比的范围。之后需要注意的就是3个尺度的box的mask。后续要知道他们是怎么整合起来的[net]# Testing# batch=1# subdivisions=1# Trainingbatch=64 #训练样本样本数subdivisions=16...

其实介绍MobileNetV1（以下简称V1）只有一句话，MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了。那么，这个深度可分离卷积是什么？深度可分离卷积深度可分离卷积（depthwise separable convolution），根据史料记载，可追溯到2012年的论文Simplifying ConvNets for Fast Learning，作者提出了可分离...

ubuntu中查看opencv的版本pkg-config --modversion opencv

1 摘要DeepSort是在Sort目标追踪基础上的改进。引入了在行人重识别数据集上离线训练的深度学习模型，在实时目标追踪过程中，提取目标的表观特征进行最近邻匹配，可以改善有遮挡情况下的目标追踪效果。同时，也减少了目标ID跳变的问题。2 核心思想算法的核心思想还是用一个传统的单假设追踪方法，方法使用了递归的卡尔曼滤波和逐帧的数据关联。2.1 轨迹处理和状态估计该部分的思路和sort很接近...

之前的两篇YOLO的发展历史YOLOv1 https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/85116365YOLOv2 https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/852747112018年又出现了YOLOv3，相比于SSD，FasterRCNN，RetinaNet，速度都是更快的，作者很...

航拍高速公路图像分割出来的阈值图像（二值图像），会包含很多白色车辆，树木等干扰，我们最好能够进行一些处理，使得后续车道线特征提取和参数估计能够有效进行。可以采用连通域滤波算法去掉块状的白色车辆和其他的干扰，在使用Hough变换检测车道线。连通域滤波如果简单使用车辆边缘会导致剩下大量非车道线的线段，尤其是车辆边缘。严重影响车道线检测。仔细分析特征发现车道线为细长的直线，而车辆是大面积的白色块。...

之前写过检测车道线的文章：https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/84780943最后可以检测出两条车道线，但是，本课题的目的是通过提供一张图片，经过图像处理操作，经过算法模型得到违章的车辆情况，所以不能有人为的因素。所以这里再次回顾一下检测直线的算法之——Hough变换。Hough直线检测1.直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间...

最近在用YOLOv3的darknet训练VOC数据集，初学小白的我对参数，源码还在了解层面，但是结果已经训练开始之后发现IoU出现了nan值循环。所以就开始网上寻找。总结在下：参考：https://blog.youkuaiyun.com/lilai619/article/details/79695109#commentsedit如何训练自己的数据说明：（1）平台 linux + 作者官方代码 【训练指...

简介ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequencesViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选...

概念定义RGB 是对机器很友好的色彩模式，但并不够人性化，因为我们对色彩的认识往往是”什么颜色？鲜艳不鲜艳？亮还是暗？”。HSL 模式和 HSV(HSB) 都是基于 RGB 的，是作为一个更方便友好的方法创建出来的。HSB 为 色相，饱和度，明度；HSL 为 色相，饱和度，亮度，HSV 为色相，饱和度，明度。HSB 和 HSV 是是一样的，只是叫法不同，HSL 则还有一些细微的区别：在所有的...

YOLO 是 2016 年提出来的目标检测算法，在当时比较优秀的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN 等等，但 YOLO 算法还是让人感到很新奇与兴奋。YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写，大意是你看一次就可以预测了，灵感就来自于我们人类自己，因为人看一张图片时，扫一眼就可以得知这张图片不同类型目标的位置。1.创新YOLO将物体检测作为回归问题求解。...

好的特征应该具有以下几个特点：重复性：不同图像相同的区域应该能被重复检测到，而且不受到旋转、模糊、光照等因素的影响；可区分性：不同的检测子，应该可以被区分出来，而为了区分它们，应运而生的就是与检测对应的描述子了；数量适宜：检测子可别太多，不然啥阿猫阿狗都能出来混，但也不能太少，要求太高可就招不到人才了；高定位（尺度和位置）：是在哪出现的，最好就在哪被找到，可别跑偏了；有效性：检测速度越...

1. 何为角点？下面有两幅不同视角的图像，通过找出对应的角点进行匹配。再看下图所示，放大图像的两处角点区域：我们可以直观的概括下角点所具有的特征：轮廓之间的交点；对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；2. 角点检测算法基本思想是什么？算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动...

本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出，由于一个视频包含的帧数过多，经常我们并不是需要它的全部帧转成图片，因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片（本文设置为5帧），若有人需求是只需要前多少帧，也可以类似的改写下代码即可。本文代码如下：#include <iostream>#include "cv.h"#include "opencv2/opencv.hpp"u...

要从事计算机视觉与深度学习这个与人工智能关系密切的职业的话，那么必须对CNN有深刻的理解，本人未来打算找cv方向的AI工作，所以，通过学习大佬的文章来总结记录知识，到时候面试容易查找复习。这次学习了目标检测的开山鼻祖RCNN。RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentat...

车道线检测在课题当中起着很重要的作用，但是大部分论文都是基于固定摄像头的车道线检测，而本课题是无人机视角，也许会有不一样，但是先拿一张近似的图片去仿真，然后找出问题难点，解决他，再试飞无人机去拍摄。以下是经典的车道线检测的流程：这是原图。import matplotlib.image as mplimgimg = mplimg.imread('goodimg.jpg')1.灰度图转...

面临的问题与难点目前，虽然有大量的运动目标检测算法，但由于实际环境的复杂多变，所以这些算法并不都是十分的健壮。（1）模型初始化问题：在背景初始化训练时期，由于还没有获得高质量的背景模型，故常常导致运动目标的误检；（2）伪装现象：一些运动目标可能与背景极其相似，从而导致运动目标无法正确地与背景区分开；（3）光照变化：分为光线的突变和渐变。背景模型要能够适应白天室外环境中光线的逐渐变化；相应的...

之前写的 https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/84641101场景模块化的处理还是很粗狂的，有很多细节并没有考虑到，不能总是浮在表面，做一件事情，应该沉下心来，把每一种情况和细节都考虑进去，做科研更是如此，即使最后做不出来，那也训练了自己的逻辑思维分析能力，这在任何领域和生活中都是很有帮助的。那么整体的流程框架需要尽早搭好，之后再分...

之前写到过 https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/84557616要判断高速公路上的车辆是否非法占用应急停车道，是有一套流程和逻辑的，但是导师说：实际开发工程的情况下，我所谓的“流程”其实都需要分模块完成。...

为了检测车辆非法占用应急停车道，不管是在应急车道上停车还是行驶，普通车辆都是不允许的，那么这个检测的逻辑流程是什么呢？首先我们肯定需要去进行车辆检测和车辆跟踪，才知道是同一辆车，因为无人机巡航飞行，背景是运动的，所以检测算法用的多的有ViBe和CNN中的SSD，YOLO等，跟踪算法有camshift，meanshift，Kalman滤波器，这里再分析选择哪一个。之后需要进行车道线检测，才能判断...