PASCAL VOC 2007数据集的简单介绍voc 2007下的文件夹目录Annotationsannotation_cacheImageSetsJPGEImagesresultsSegmentationClass &SegmentationObjectvoc 2007下的文件夹目录主文件夹下的子文件夹共有：Annotation、annotation_cache、ImageSets、JP

热力图是无锚检测定位很重要的知识点。本文实现的热力图并非无锚检测框中的广义热力图，其是直接调用了cv2中的伪彩色模式，来实现热力图的调用。——————————————————————————————实现流程：1.先将图片转换为灰度图2.再将灰度图转换为热力图；之后，将格式转化为RGB。3.叠加到原始图—————————————————————————————————代码：import numpy

在制作数据集时，首先将网上搜集到的视频裁成图像，可是如何去实现呢？考虑到opencv-python中有此类方法，故此篇博客由此诞生。注意，视频文件在笔者文件：D:\data\element （由于此数据集现处于研究阶段，尚未发布，且对于笔者特别重要，于是将其马赛克）产生新的数据集在笔者文件：D:\data\Video一个视频会裁成很多图片于是，生成的数据集细分为：D:\data\Video\1D:

接上一章 手把手教你北邮操作系统小学期实验五——Linux环境下的Ramdisk技术及其实验2此实验是我做的。1．实验环境：硬件：Intel i5操作系统：Windows 8.1虚拟机：VMware Workstation 12.5.0软件：Red Hat Enterprise Linux 9 (Linux 内核 2.4.20-8)2．实验目的：实时嵌入式应用常常需要数据库的支持。虽然很多情况下可

1．实验环境：硬件：Intel i5操作系统：Windows 8.1虚拟机：VMware Workstation 12.5.0软件：Red Hat Enterprise Linux 9 (Linux 内核 2.4.20-8)2．实验目的：Linux系统从启动到登陆shell界面需要花费较长的时间，在普通微机上的启动过程需要十几秒或更长。如果要启动X界面，那花费的时间更多了。启动时间过长对

引言此系列重点在于复现计算机视觉（）中，以便初学者使用（浅入深出）！首先复现深度学习的经典分类网络模块，其中专门做目标检测的Backbone(10.，11.)但是它的主要目的是用来提取特征所以也放在这里，有2.VGG(√)5.ResNeXt10.VovNet11.DarkNet...注意a)完整代码上传至我的githubhttpshttpsb)编译环境设置为（其实不用这个编译环境，你会调bug也行

本章博客就是对OpenPose工具包进行开发；我呕心沥血（笑哭），经历重重困难，想放弃了很多次（因为openpose的编译实在是太麻烦了）但是后来还是成功了，各位点个赞吧！这个真的太麻烦了。按照单帧图像和实时视频的顺序述写，其中单帧是使用的Pytorch编程只是调用OpenPose的模型；实时视频中使用Python调用OpenPose的包，所以必须得安装OpenPose，并对其进行编译，最后再使用

使用Mediapipe工具包进行开发MediaPipe是一款由Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPie下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:1.solutions.posemediapipe姿态检测模块(