pycharm中报错：Error: failed to send plot to http://127.0.0.1:63342import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.pyplot as pltplt.title("test")plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.savefig('test1.jpg')plt.

before：本篇博文先主要叙述ORB特征点提取算法，包括对其分解，FAST特征点的生成，BRIEF描述子的生成。然后对FPGA实现特征点提取进行简介。铺垫好这些基础后，在下一篇博文中，仔细介绍如何采用FPGA来实现高速的特征点提取。如何用VHDL来并行实现这一算法。请阅读本文时，记得看下一篇博文！一 、前言1.摘要：图像特征的检测和提取是计算机视觉

目标检测中计算mAP是较为复杂的，并不是很多讲解中说的那个计算precision和recall，然后总的ground truth 目标和检测出的真实目标做除法就可以了。而是需要构建precision和recall 曲线，然后计算曲线面积。一下是代码，可以去相关网站查看计算过程，过程较为复杂。mAP计算详解https://github.com/rafaelpadilla/Object-De...

基于深度学习的口罩识别与检测PyTorch实现1. 设计思路1.1 两阶段检测器：先检测人脸，然后将人脸进行分类，戴口罩与不戴口罩。1.2 一阶段检测器：直接训练口罩检测器，训练样本问人脸的标注信息，戴口罩的，不带口罩的。2. 算法具体实现。2.1 两阶段口罩识别检测器设计2.2 实现代码分析2.2.1 训练分类器并且保存模型2.2.2 人脸检测与剪裁，然后进行分类。3.总结4. 参考链接。两阶段

本文重点分析对极几何（Epipolar Geometry）、对极约束（Epipolar Constraint）、本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix），以及他们之间的关系。

一、研究意义卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。在过去六年中，由于深度学习和卷积网络的发展和进步，基于图...

Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在30..

在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1. GPU内存占用率问...

本博文主要分析了基于传统计算机视觉的细胞分割算法和基于深度学习的细胞分割算法。主要针对医学影像分割算法。包括了FCN全卷积网络的细胞分割效果，U-Net细胞分割效果。查阅了采用深度学习分割医学影像的几十篇论文，做出的总结。医学影像分割——细胞分割算法分析与总结1. 基于传统算法的细胞分割总结1.1几种常用二值化方法1.1.1 全局二...

本博文主要分析了基于传统计算机视觉的细胞分割算法和基于深度学习的细胞分割算法。主要针对医学影像分割算法。包括了FCN全卷积网络的细胞分割效果，U-Net细胞分割效果。查阅了采用深度学习分割医学影像的几十篇论文，做出的总结。医学影像分割——细胞分割算法分析与总结1. 基于传统算法的细胞分割总结1.1几种常用二值化方法1.1.1 全局二...