视觉 深度学习 训练工具 有哪些_51CTO博客
计算机视觉深度学习基本环境安装1. Python的安装与使用1.1 Python简介1.2 Python下载与安装1.2.1 Anaconda的下载与安装1.2.2 Python编译器PyCharm的安装2. TensorFlow类库的下载与安装2.1 TensorFlow的特征2.2 基于CPU模式的安装2.3 基于GPU模式的安装2.3.1 CUDA配置2.3.2 cuDNN配置3. Op
文章目录一、数据增广1.1 为何进行数据增广?1.2 常见图片增广方式1.2.1 翻转1.2.2 切割(裁剪)1.2.3 改变颜色1.2.4 综合使用1.3 使用图像增广进行训练1.4 小结二、微调2.1 为啥要微调2.2 微调(fine-tuning)步骤2.3 总结2.4 代码举例三、实战 Kaggle 比赛:图像分类 (CIFAR-10)(待补充)3.1 动手深度学习代码3.1.1 下载数
研究论文——Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking摘要文章中的视觉跟踪实现的思路也是基于利用CNN训练大量的视频,来获得一个通用的框架,类似于java语言中的接口。CNN由共享层和指定域层的多个分支组成。域对应单独的训练序列,每个分支负责对每个域中的目标二分类识别。迭代训练CNN中的每个域,为了
目录一、学习率(learning rate)选择二、正则手段Dropout的使用三、差分学习率与迁移学习四、余弦退火(cosine annealing)和热重启的随机梯度下降五、多尺度训练六、Cross Validation (交叉验证)七、优化算法(SGD、Monmentum、Adam)八、训练过程trick总结1、梯度归一化2、梯度裁剪3、dropout4、dropout+sgd5、sigm
贝茨视觉训练法 (Dr William Bates)方法      去除眼镜。尝试每天去除眼镜并保持15至20分钟的适应性练习,并进行感觉记录。      手掌按摩法。让你的眼球尽可能得到放松。具体方法为:轻闭双眼,两手掌相互摩擦,产生热量。两掌摩擦6-8秒钟后,左掌放在左眼上,右掌放在右眼上,手臂肘部最好有支撑,手掌要轻松压放在眼区,手
随着深度神经网络的不断发展,各种模型和新颖模块的不断发明利用,人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力,为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢?正是出于这个构思,2017年Google推出了AutoML,一个能自主设计深度神经网络的AI网络。自此,人工智能又有了更进一步的发展,人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场
CCD视觉检测设备主要以相机成像和图像处理技术为主,配置合适的相机和光源可以使被检测物体凸显表面缺陷或特征,使其检测系统能够实时、准确的对物体表面缺陷进行检测。由于产品或物体的本身性质具有多样性,机器视觉表面检查系统具有一定的挑战性。深圳思普泰克从事机器视觉及图像技术领域已有16年,建议采取以下步骤来解决各种独特的表面检查案例:  1、确定照明类型  光源照明测试在需要在视觉实验室,以便为您的表面
双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点,“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景,且随着光学、计算机科学等学科的不断发展,双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制,双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。一.简介双目立体视觉是机器视觉中的一个重要分支,自上世纪60年代中期开创
机器视觉(四)——机器视觉应用 目录一、人脸识别二 、物体跟踪三、二维码识别四、物体识别 一、人脸识别人脸识别需要在输入的图像中确定人脸(如果存在)的位置、大小和姿态,往往用于生物特征识别、视频监听、人机交互等应用中。2001年,Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法,并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进,为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法
文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、数据转换1.解析XML文件2.转换得到hdev文件1.变量定义2.读取种类3.解析trainList.txt4.生成字典三、模型训练1.参数定义2.创建目标检测模型3.数据预处理4.显示标注文件5.模型训练1.学习率设置2.初始化训练模型3.模型训练四、模型评估1.初始化模型2.创建模型及训练
1、预训练pre-training预训练模型(Pre-trained Model)是指在大规模数据集上进行训练的神经网络模型,其目的是为了提取和学习数据的特征。这些预训练模型通常用于计算机视觉和自然语言处理等领域。在训练训练模型时,通常使用无标注的数据集进行自监督学习(self-supervised learning)或无监督学习(unsupervised learning)。这些模型通过学习
是蛮多的,之前总结过一次,在这里搬运一下,DOTA:大道至简:算法工程师
转载 2023-01-08 01:12:23
238阅读
Datawhale干货作者:张义杰 单位:中国移动云能力中心前言视觉-
3.1 基本数据结构3.1.1 图像1、黑白摄像机返回每个像素对应的一个采样结果,并由此组成一幅单通道灰度图像。RGB彩色摄像机返回每个像素对应的三个采样结果,并由此组成一幅三通道图像。图像可被视为由一组任意多的通道组成。 2、图像通道可以被简单看作一个二维数组。图像可以看作一个在空间上采样的函数,或者无限连续域上的函数。3.1.2 区域1、区域可表示一幅图像中一个任意的像素子集。将区域延伸到图像
Halcon深度学习训练工具(DLT)是一款强大的软件工具,用于训练和优化深度学习模型。DLT提供了丰富的功能,使用户能够快速、高效地构建和训练自定义的深度学习模型,并将其集成到Halcon视觉应用程序中。 DLT支持多种深度学习架构,包括常见的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。用户可以通过简单的图形界面来构建网络结构,选择合适的层和激活函数,并设置网络的参数。DLT还提供了一系
原创 2023-10-06 16:20:13
911阅读
  深度信息恢复是计算机视觉领域的一个重要研究内容。使用传统的光学成像系统对不同距离的物体成像时,需要机械移动会造成图像放大率变化,导致深度测量产生误差。近年来,电控调焦的液晶透镜光学成像系统已实现对焦、变焦、深度测量等功能,利用液晶透镜光学成像系统进行双目立体视觉深度测量可以扩张双目深度测量范围。  双目立体视觉深度测量步骤  在对液晶透镜的光焦度和像差等光学特性的研究过程中,研究发现了液晶透镜
作者丨DOTA、永无止境、冯迁​编辑丨极市平台导读 Deep learning在训练的时候往往很多trick,不可否认这些trick也是DL成功的关键因素之一,所谓“the devil is in the details”。除了batch大小的改变以及初始化等trick,还有哪些提升performance的利器?问答来源:​​https://www.zhihu.com/question
转载 2022-10-12 22:55:57
123阅读
       文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节,文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来,以便于进行后面的文字识别,只有找到了文本所在区域,才能对其内容进行识别。       文字检测的场景主要分为两种,一种是简单场景,另一种是复杂场景。其中,简单场景的文字检测较为简单,例如像书本扫描、屏幕截图、
进一步预训练 (Post-trainin...
转载 2023-07-30 22:57:18
41阅读
一、Halcon17之后就已经推出了深度学习模块,之前一直没太关注过,最近一个项目需要用到目标检测,于是研究了Halcon深度学习三大模块,图像分类,目标检测,语义分割。并总结出来,供有缘人参考。二、我使用的halcon版本是Halcon18.11,别的版本类似,在此不做阐述。欲使用Halcon深度学习,需要提前安装Halcon18.11.0.1-windows以及halcon-18.11.0.1
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5