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PS：要转载请注明出处，本人版权所有。PS: 这个只是基于《我自己》的理解，如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。环境说明  无前言  提到IOU，如果接触过目标检测，应该是很熟悉的，这个东西简直就是标配了。但是我之前见到的求IOU都是求两个矩形的IOU，由于矩形的特殊性，其IOU可以很简单的求。  突然有一天，我要求一个矩形和一个多边形的IOU，这就让我突然有点懵，参考原来求两个矩形的IOU方式，完全无解。经过了询问大佬以及网上冲浪后，在某不起眼的地方发现了一个思路，一个匿名网友貌.

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷Notes:本人此前只对opencv处理图像有一定的了解。前序：从毕业后开始，自己工作的周围就出现了无数次计算机视觉相关的内容。而我的工作也和这些有一定的交叉。虽然在学校对并行计算以及AI有一定所闻，但是都只是听说而已，以为离我们还很远，出来才知道，它们已经来了。此文由网

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷说明：首先为了帮队友在win下配置caffe，本人特意在win平台下折腾了一波。在此只想说一句话：个人认为，caffe编译Win比Linux更坑，更难，花了我接近一天的时间（我以前在Linux上配置过N次了）。date注意事项（这才是精华，我就是因为这个才浪费了这一天时间

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷前置内容模型：就是一个函数G(I1,I2,...,In),此函数的作用就是给定In（输入数据）,就能够得到函数的值（打分）。损失函数：E(w1,w2,...,wn,b1...bn),此函数是由此网络中所有的权重为变量构成的。此函数的作用是描述在某组权重...

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷最近有个项目就是要采集海康摄像头（可转动的摄像头）的数据做全景图片拼接，然后送到算法模块去检测人脸数目。 这里使用的是opencv 3.0+ 的Stitcher 类。 std::vector<cv::Mat> vecSrc;//t1....

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷前提此系列大概会有三篇文章，包括我在学校不太掌握的三种类型的相关算法，分别为排序、树、图中的基础算法。这里主要对这些算法进行一个巩固，期望使自己的相关技术有一定的提高。实验平台和数据MEM:2GB CPU:Intel® Core™ i5-7...

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷背景在https://blog.youkuaiyun.com/u011728480/article/details/79609493文中，我已经实现了从一个可旋转的相机中采图进行360度的全景拼接。但是最近，又接到了一个任务是关于从三个不同相机（同型号）采集图像进行...

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的#原则相冲突，请谅解，勿喷背景深度学习的爆发期已经到了瓶颈了，为啥这样说，因为没有突破性的理论进展，都是靠着网络更深、更广，算力更强大来做相应的功能。至少在我的世界观里面是这样的，虽然这样的认知可能会有局限性，或者说是错误的。现在深度学习的方向已经不是以前的泡沫鼓吹了，而是落地，踏踏实实的把...

#PS：要转载请注明出处，本人版权所有#PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的#原则相冲突，请谅解，勿喷背景本文建立在上文环境配置的基础上继续。(上文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011728480/article/details/91125581)本文将会以一个实例来进行分析。同时本文的教程都是建立在《HiSVP 开发指南.pdf》基础上的。...