Deep Learning(深度学习)，一个很火热的研究方向，然而，它已经有很久的历史，只不过由于当时没有充足的数据和强大的计算能力，导致它此起彼伏了好几次。如今，他为什么会这么火热，最主要的原因有两点：1.大数据时代已经来临，国内很多的公司每天可以收集到足够多的信息，并将其存储起来，对其经过预处理之后，将其作为深度学习的深入。总之，企业已经有了海量的数据，基本上可以满足你的各种需求。除

目录一、场景需求解读二、HOG算法简介三、SVM算法简介四、基于HOG的目标检测算法训练流程五、目标检测代码实现六、非极大值抑制（NMS）简介及代码实现七、NMS效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项一、场景需求解读  目标检测是一个很常见的计算机视觉任务，它在现实场景中具有很多的应用。随着深度学习技术的快速发展，当前主流的目标检测算法主要分为单阶段和双阶段，代表性的算法包括SSD和Fas..

目录一、什么是颜色目标检测？二、如何实现基于颜色的目标检测？三、算法代码实现四、效果展示与分析一、什么是颜色目标检测？  所谓的颜色目标检测，即根据物体的颜色来快速的进行目标定位，该算法的思路比较简单，但是却有很大的使用价值。二、如何实现基于颜色的目标检测？  整个算法的实现步骤比较简单，具体的步骤如下所示：步骤1-根据图片中的目标设定合适的lower和upper阈值；步骤2-使用c...

目录一、目标检测二、目标跟踪三、人像检索1、faiss2、HNSW一、目标检测二、目标跟踪三、人像检索1、faiss  github链接。Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类库。它包含的算法可以搜索任意大小的向量集，最多可以搜索不适合RAM的向量集。它还包含用于计算和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，带有Python／NuMPy的完整包装。一些最有用的算法是在GPU上实现的。它

Deep Learning(深度学习)，一个很火热的研究方向，然而，它已经有很久的历史，只不过由于当时没有充足的数据和强大的计算能力，导致它此起彼伏了好几次。如今，他为什么会这么火热，最主要的原因有两点：1.大数据时代已经来临，国内很多的公司每天可以收集到足够多的信息，并将其存储起来，对其经过预处理之后，将其作为深度学习的深入。总之，企业已经有了海量的数据，基本上可以满足你的各种需求。除

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作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Vi

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection-论文链接-代码链接目录1、需求解读2、YOLOv4算法简介3、YOLOv4算法详解3.1 YOLOv4网络架构3.2 YOLOv4实现细节详解3.2.1 YOLOv4基础组件3.2.2 输入端细节详解3.2.3 基准网络细节详解3.2.3 Neck网络细节详解3.2.4 Head网络细节详

Deep Learning(深度学习)，一个很火热的研究方向，然而，它已经有很久的历史，只不过由于当时没有充足的数据和强大的计算能力，导致它此起彼伏了好几次。如今，他为什么会这么火热，最主要的原因有两点：1.大数据时代已经来临，国内很多的公司每天可以收集到足够多的信息，并将其存储起来，对其经过预处理之后，将其作为深度学习的深入。总之，企业已经有了海量的数据，基本上可以满足你的各种需求。除

目录一、目标检测二、目标跟踪三、人像检索1、faiss2、HNSW一、目标检测二、目标跟踪三、人像检索1、faiss  github链接。Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类库。它包含的算法可以搜索任意大小的向量集，最多可以搜索不适合RAM的向量集。它还包含用于计算和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，带有Python／NuMPy的完整包装。一些最有用的算法是在GPU上实现的。它