树莓派实现人脸检测
准备工作 先在树莓派上下载好OpenCV3版本 可参考我的上一篇文章。 安装openCV 实现阶段 1.人脸检测和数据收集 2.训练识别器 3.人脸识别 一、人脸检测 1.下载分类器 直接下载xml文件 OpenCV 也包含很多预训
准备工作 先在树莓派上下载好OpenCV3版本 可参考我的上一篇文章。 安装openCV 实现阶段 1.人脸检测和数据收集 2.训练识别器 3.人脸识别 一、人脸检测 1.下载分类器 直接下载xml文件 OpenCV 也包含很多预训
YOLO学习 YOLO_V1 原文:https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 详解:https://www.jianshu.com/p/5500b5a77f40 YOLO_V2 原文
1、backbone 是指用于在imagenet数据集上预训练的结构,用于提取图片特征。用于GPU:vgg,resnet,densenet;用于CPU:squeezeNet,mobilenet,shuffleNet
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《MMdetection框架解读与案例实战》。所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解&
一、安装pycocotools 方法1,直接GitHub源码安装: pip install githttps://github.com/philferriere/cocoapi.git #subdirectoryP
目录 yolov5_face nanodet blazeface scrfd yolov5_face yolov5 face 使用踩坑记录_jacke121的专栏-CSDN博客 nanodet 没写精度,有模型: https:/
Input and parameter tensors are not at the same device 出现这个问题的原因是没有把模型和数据都放到cuda里面 device torch.device(cuda:0 if torch.cu
计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练,通过最大化不同图像之间的距离(相似度),最小化同一张
前言 Jetson nano运行yolov3-tiny模型,在没有使用tensorRT优化加速的情况下,达不到实时检测识别的效果,比较卡顿。英伟达官方给出,使用了tensorRT优化加速
1、YOLOv5的介绍 一、YOLOv4到YOLOv5 最初是希望参考YOLOv4进行目标的检测,希望使用深度学习来对电机车轨道的识别,但是,在查阅相关资料后,发现YOLOv4的余温还在