目标检测是在图像中找到特定目标位置的过程。根据图像中目标的数量，我们可以处理单目标或多目标检测问题。本章将重点介绍使用PyTorch实现单目标检测。在单目标检测中，我们试图在给定的图像中只定位一个目标。对象的位置可以通过边界框定义。我们可以用下面的三种格式的一种来表示一个边界框：[x0, y0, w, h][x0, y0, x1, y1][xc, yc, w, h]其中：x0, y0 表示边界框左

小目标检测是计算机视觉中最具挑战性和最重要的问题之一。在这篇文章中，我们将讨论通过迭代数百个小目标检测模型而开发的一些策略。

PyTorch是最受欢迎的深度学习Python库之一，它被人工智能研究社区广泛使用。许多开发者和研究人员使用PyTorch来加速深度学习研究实验和原型设计。1.为什么使用PyTorch如果你正在学习机器学习，进行深度学习研究，或构建人工智能系统，你可能需要使用深度学习框架。深度学习框架可以很容易地完成数据加载、预处理、模型设计、训练和部署等常见任务。PyTorch由于其简单、灵活和Python接口

目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法：基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中，我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本，在精度方面比以前的（YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此，本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。在本章中，我们将学习如何实现YOLO

在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的

基于距离变换和分水岭算法的图像分割。

损失函数大致可分为两类:分类损失和回归损失。回归函数预测数量，分类函数预测标签。回归损失MSE损失，L2损失均方损失(Mean Square Error, MSE)是最常用的回归损失函数。MSE是我们的目标变量与预测值之间距离的平方和。MSE=∑i=1n(yi−yip)2nMSE =\frac{ \sum_{i = 1} ^n (y_i -y_i^p)^2}{n}MSE=n∑i=1n​(yi​−y

使用线程处理 I/O 繁重的任务（例如从相机传感器读取帧）是一种已经存在数十年的编程模型。例如，如果我们要构建一个网络爬虫来抓取一系列网页（根据定义，这个任务是 I/O 绑定的），我们的主程序将生成多个线程来处理并行下载这组页面，而不是仅依靠单个线程（我们的“主线程”）按顺序下载页面。这样做可以让我们更快地抓取网页。同样的概念也适用于计算机视觉中的从相机读取帧——我们可以简单地通过创建一个新线程来

拍照容易，但拍出高质量的照片却很难。它需要良好的构图和照明。合适的镜头和卓越的设备可以产生很大的不同。但最重要的是，高质量的照片需要良好的品味和判断力。你需要专家的眼光。但是，是否有一种数学质量度量可以捕捉这种人类判断？答案是肯定的和否定的！有一些质量度量很容易被算法捕获。例如，我们可以查看像素捕获的信息并将图像标记为嘈杂或模糊。另一方面，算法几乎不可能捕获某些质量度量。例如，算法很难评估需要文化

在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的