logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

OrangePi Kunpeng Pro ——信创再接力

目录OrangePi Kunpeng Pro ——信创再接力1. 绪论1.1 开箱2. 硬件介绍2.1 硬件配置2.2 硬件清单3. 网络测试3.1 有线连接3.2 WIFI连接4.查看系统配置5. 安装常用软件5.1 安装python5.1.1 更换pip源为国内清华源5.2 安装docker5.3 安装opencv5.4 安装dlib6.CPU多进程能力测试7. 测评总结 OrangePi K

Yolov5-Face 原理解析及算法解析

近年来,CNN在人脸检测方面已经得到广泛的应用。但是许多人脸检测器都是需要使用特别设计的人脸检测器来进行人脸的检测,而YOLOv5的作者则是把人脸检测作为一个一般的目标检测任务来看待的。YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing loss进行

文章图片
#算法#深度学习
深度学习目标检测——AP以及MAP

知道了AP的定义,下一步就是理解AP计算的实现,理论上可以通过积分来计算APAP=∫01P(r)drAP=∫01​P(r)dr但通常情况下都是使用近似或者插值的方法来计算 AP。

#深度学习#目标检测#python
深度学习传统CV算法——边缘检测算法综述

边缘检测边缘概述认识边缘定义轮廓和边缘的关系边缘的类型边缘检测的概念概念边缘检测方法基本方法图像滤波图像增强图像检测图像定位边缘检测算子的概念常见的边缘检测算子用梯度算子实现边缘检测的原理梯度算子边缘点梯度梯度算子梯度如何衡量使用梯度算子实现边缘检测原理实现参考边缘概述认识边缘定义边缘是不同区域的分界线,是周围(局部)灰度值有显著变化的像素点的集合,有幅值与方向两个属性。这个不是绝对的定义,主要记

#算法#深度学习#计算机视觉
深度学习目标检测——AP以及MAP

知道了AP的定义,下一步就是理解AP计算的实现,理论上可以通过积分来计算APAP=∫01P(r)drAP=∫01​P(r)dr但通常情况下都是使用近似或者插值的方法来计算 AP。

#深度学习#目标检测#python
C++QT入门

​Qt 是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。它为应用程序开发者提供建立艺术级图形界面所需的所有功能。它是完全面向对象的,很容易扩展,并且允许真正的组件编程。常见GUI:QT:支持多平台开发;支持css;面向对象特性体现突出;发展趋势良好。MFC:只能在windows开发;运行程序效率高;库的安全性好;public slots: // 添加槽函数private:// 重新更新// 设置 完

文章图片
#qt#c++#开发语言
深度学习从入门到精通——利用torchvision transforms自定义函数

自定义函数import randomfrom torchvision.transforms import functional as F### 随机组合```pythonclass Compose(object):"""组合多个transform函数"""def __init__(self, transforms):self.transforms = transformsdef __call__(

#人工智能#pytorch#深度学习
李宏毅机器学习笔记——机器学习相关技术介绍

机器学习技术介绍让机器具有学习的能力,人工智能是人类想要达到的目的,能够像人一样的聪明,机器通过学习方式来达到跟人一样甚至超越人的能力。机器学习技术是达成人工智能的手段。机器学习中包括基于数理统计的传统机器学习和基于人体仿生学的深度学习机器学习相关的技术监督学习数据与标签已知,通过让模型来学习数据与标签之间的映射,对其他输入的数据来完成预测。半监督学习少部分数据标签已知,大部分数据无标签,考虑到标

#机器学习#人工智能
基于Opencv4.2的车牌识别(python版本)

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import cv2# 读取图片rawImage = cv2.imread("23.jpg")# 高斯模糊,将图片平滑化,去掉干扰的噪声image = cv2.GaussianBlur(rawImage, (3, 3), 1)# 图片灰度化image = cv2.cvtColor(image...

#opencv#计算机视觉#python +1
深度学习从入门到精通——人工智能、机器学习与深度学习绪论

人工智能、机器学习与深度学习人工智能定义人工智能历史机器学习分类,按照监督方式深度学习主要应用数学基础张量基本知识矩阵的秩:矩阵的逆矩阵的广义逆矩阵矩阵分解矩阵特征分解常见的概率分布二项分布均匀分布高斯分布***指数分布多变量概率分布条件概率联合概率条件概率和联合概率的关系贝叶斯公式(重点掌握)常用统计量信息论熵(Entropy)联合熵条件熵互信息KL散度,相对熵交叉熵最小二乘估计人工智能定义个人

#python#人工智能#深度学习 +2
暂无文章信息