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目标检测方法概述

目标检测方法检测方法中阶段的含义(one-stage/two-stage)指标分析mAP检测方法中阶段的含义(one-stage/two-stage)阶段: one-stage网络生成的anchor框只是一个逻辑结构,或者只是一个数据块,只需要对这个数据块进行分类和回归就可以;two-stage网络生成的 anchor框会映射到 feature map 的区域(rcnn除外),然后将该区域重新输入

#深度学习#目标检测
3D目标检测框架【OpenPCDet】 环境搭建

OpenPCDet框架环境搭建安装说明ubuntu16.04配置OpenPCDet(1) 安装cuda(2) 创建 conda 环境,安装基本库(3) 安装spconv1.2.1(4) 安装OpenPCDet(5) 安装mayavi(6) Demo测试安装说明OpenPCDet官方项目:OpenPCD Github安装环境可参考官方说明,因为其中的库 spconv 只支持linux,因此环境需要在

#目标检测#linux#深度学习
OpenCV4图像处理--图像轮廓计算

图像轮廓计算轮廓面积与周长对轮廓的其他计算轮廓面积与周长求解方法API: contourArea 和 arcLength//计算轮廓面积CV_EXPORTS_W double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );//计算轮廓周长CV_EXPORTS_W double arcLength( InputArray curve

R-CNN系列算法解读

Mask-RCNN算法详细解读R-CNN系列from R-CNN to Mask-RCNNsliding windows detectorSelective searchR-CNNFast R-CNNMask-RCNNR-CNN系列from R-CNN to Mask-RCNNR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNFPNFPN + RPN + Fast R-CNNFPN + RPN

#cnn#算法#深度学习 +1
ubuntu 使用桌面环境实现程序开机自启动

需求说明:在ubuntu环境下实现应用程序main 开机自启动,main 程序的路径为:/home/s805/Test/mainstep 1 编写bash脚本,auto_main.sh下面的脚本,通过while true do done 实现了当 main 出现任何未知错误时,自动重启程序,不需要则去掉即可,并且可以添加sleep 0.02s,实现每隔20ms扫描一次程序状态。#!/bin/bas

深度学习模型部署概述

模型部署概述常见部署需求与做法关键:部署的方式取决于需求常见部署需求与做法【1】简单的demo演示,只要看看效果的—》选择深度学习框架 caffe、tf、pytorch、keras等,采用Python跑一跑,可以写个GUI,或者使用CPython封装成c++接口,使用c++工程调用。【2】 放到服务器上去跑,但不要求吞吐、不要求时延—》选择深度学习框架 caffe、tf、pytorch、keras

#深度学习#pytorch#caffe
深度学习模型部署概述

模型部署概述常见部署需求与做法关键:部署的方式取决于需求常见部署需求与做法【1】简单的demo演示,只要看看效果的—》选择深度学习框架 caffe、tf、pytorch、keras等,采用Python跑一跑,可以写个GUI,或者使用CPython封装成c++接口,使用c++工程调用。【2】 放到服务器上去跑,但不要求吞吐、不要求时延—》选择深度学习框架 caffe、tf、pytorch、keras

#深度学习#pytorch#caffe
目标检测方法概述

目标检测方法检测方法中阶段的含义(one-stage/two-stage)指标分析mAP检测方法中阶段的含义(one-stage/two-stage)阶段: one-stage网络生成的anchor框只是一个逻辑结构,或者只是一个数据块,只需要对这个数据块进行分类和回归就可以;two-stage网络生成的 anchor框会映射到 feature map 的区域(rcnn除外),然后将该区域重新输入

#深度学习#目标检测
嵌入式开发学习框架

嵌入式开发学习框架嵌入式定义传统定义:是以应用为中心,以计算机技术为基础,并且硬件可裁剪,适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。客观定义:除PC之外的一切计算机系统。学习路线思考嵌入式与物联网、云计算、大数据的关系?...

#嵌入式
Deep learning with python --什么是深度学习

什么是深度学习人工智能、机器学习与深度学习人工智能、机器学习与深度学习人工智能诞生于20世纪50年代,当时计算机科学领域提出问题:计算机能否 “ 思考” ?人工智能的简介定义为:努力通常由人类完成的智力任务自动化。从50年代到80年代人工智能的主流范式为:符号主义人工智能。特别是在80年代的专家系统,这一方法达到顶峰。...

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