文章目录传统目标检测算法Viola-Jones方法(人脸识别)Haar特征抽取训练人脸识别分类器(adaboost分类器)滑动窗口HOG + SVM (行人检测、opencv实现)HOG特征优点HOG特征提取算法的主要流程DPM(物体检测)DPM特征提取方法DPM描述子的检测过程非极大值抑制算法 传统目标检测算法Viola-Jones方法(人脸识别)opencv内置的人脸识别算法用的就是该算法
一、目标检测任务 1、任务综述 给定一张图像或者视频帧,找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别,图片中可能有一个目标或几个目标。如下图所示 对计算机来说,目标检测最困难的部分在于计算机不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何位置,目标的形态可能存在各种各样的变化。 2、模型框架 传统的目标检测中,常见的算法是DPM(Deformable Part Model)。2
1 简介首先从身份证图像上获取0~9和X共十一个号码字符的样本图像作为后续识别的字符库样本,其次将待测身份证图像进行去噪、灰度化、二值化、水平投影切割,垂直投影并切割,将待测身份证号码分割出来,然后进行待测号码图片与字符库样本对比计算、识别判断、最终确定待测身份证号号码。本设计关于身份证号码的识别是基于Matlab软件的基础上进行的。 算法流程 1、输入身份证图片; 2、根据几何信息定位身份证号码
厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师,需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点,遗留用户太多,并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法,允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制(ABAC)。ABAC是一种细粒度的访问管理方法,其中,基于已分配给用户,操作,资源或环境的已定义规则,决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-15 17:47:48
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目录前言YOLOv11. 技术路线2. 关于如何通过设计网络来实现YOLOv1预测bbox的思想3. 一些值得强调的实现细节YOLOv21. 在精度上的改进2. 在速度上的改进YOLOv31. 网络结构的变化2. 其他改进卷积层代替池化层置信度和分类变为分类任务前言YOLO系列是一种快速的目标检测算法,其目的是在满足一定的精度要求下尽量做到轻量快捷。这使得它非常适合部署在对检测速度要求比较高的场合
厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师,需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点,遗留用户太多,并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法,允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制(ABAC)。ABAC是一种细粒度的访问管理方法,其中,基于已分配给用户,操作,资源或环境的已定义规则,决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-15 17:47:52
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厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师,需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点,遗留用户太多,并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法,允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制(ABAC)。ABAC是一种细粒度的访问管理方法,其中,基于已分配给用户,操作,资源或环境的已定义规则,决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-16 20:57:48
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前言MySQL的主从复制(replication)关系,不太严谨的叫法是“同步”或者“主从同步”。实际上在早期,MySQL的主从并不能实现真正的“同步”(sync),而是“异步”的(async)。MySQL主从复制它可以有多种模式,最经典的也是最早出现的异步复制(async replication),从5.5版本开始有了半同步复制(semi-sync replication),到了5.7又有了增强
目标检测之二(传统算法和深度学习的源码学习)本系列写一写关于目标检测的东西,包括传统算法和深度学习的方法都会涉及到,注重实验而不着重理论,理论相关的看论文去哈,主要依赖opencv。 本文主要内容:简单分析下yolo9000的原理,然后使用opencv的dnn模块进行目标检测. 接着上一篇提到的车辆检测(),使用了Haar+Adaboost算法进行车辆检测,对于
(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html)图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主,但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起,目标检测开始了在深度学习下的暴力美学。在深度学习下,目标检测的效果比传统手工特征效
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2023-09-18 14:08:42
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# Redis作为消息队列的优势
在现代应用系统中,消息队列(MQ)是实现系统异步处理和服务解耦的重要组件。常见的消息队列有RabbitMQ、Kafka等,而Redis作为一个高性能的内存数据库,其消息队列的功能同样受到了广泛关注。本文将讨论Redis作为消息队列相对于传统MQ的几个主要优势,并通过代码示例进行说明。
## Redis消息队列的优势
### 1. 性能优越
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高性能:单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端,每秒处理数兆字节的读写操作,Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等,而且Kafka支持Batch操作 可扩展:Kafka集群可以透明的扩展,增加新的服务器进集群 容错性: Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器,当某个Broker失效时,Zookeeper将通知生产者和消费者从...
原创
2022-05-16 09:40:08
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GPS & GLONASS数据文件类型解析一、GPS数据格式RINEX格式现如今已成为GPS测量应用中的标准数据格式,目前应用最为广泛、最普遍的是RINEX格式的第2个版本,该版本能够用于包括静态和动态GPS测量在内的不同观测模式数据。在该版本中定义了6种不同类型的数据文件,分别用于存放不同类型的数据,他们分别是:用于存放GPS观测值数据的文件;用于存放GPS卫星导航电文的导航电文文件;用
软考云计算相对于医院传统IT系统集成:优势与挑战
随着信息技术的快速发展,云计算作为一种新兴的信息技术架构,正在逐渐改变传统IT系统的运营模式。医院作为信息技术的重点应用领域,传统的IT系统集成已不能满足现代化医疗管理的需求。软考云计算作为一种灵活、高效的云计算服务模式,为医院信息化建设提供了新的解决方案。本文将对比分析软考云计算相对于医院传统IT系统集成的优势与挑战。
一、软考云计算的优势
原创
2023-11-02 16:48:37
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在当今快节奏的软件开发和运维环境中,自动化工具的重要性日益凸显。而在各种自动化工具中,Ansible和SaltStack都是备受关注和广泛应用的两大利器。它们都是基于Python语言开发的配置管理和自动化工具,可以帮助管理员轻松管理数千台服务器和应用程序。
Ansible和SaltStack都可以实现对服务器的配置管理、软件部署、任务协调和状态检测等功能,但它们之间还存在一些明显的不同点。下面就
1、什么是Nginx Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,及电子邮件代理服务器,同时也是一个非常高效的反向代理、负载平衡。2、为什么要用Nginx 跨平台、配置简单,非阻塞、高并发连接:处理2-3万并发连接数,官方监测能支持5万并发,内存消耗小:开启10个nginx才占150M内存 ,nginx处理静态文件好,耗费内存少,内置的健康检查功能:如果有一个服务器宕机,会做一个健康检查,再
概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的.该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人
云计算相对于医院传统IT系统集成的优点
随着信息技术的不断发展和应用,医院传统IT系统面临着诸多挑战,如系统稳定性不高、数据安全隐患等。而云计算技术的应用,为医院IT系统提供了一种新的解决方案。本文将就云计算相对于医院传统IT系统集成的优点进行探讨。
一、提高系统稳定性
医院传统IT系统通常由多个独立的应用系统组成,这些系统之间需要进行频繁的数据交互和共享。由于系统间的依赖性较强,一旦某个系
原创
2023-11-09 06:16:55
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K8S部署相对于传统部署优点
随着云原生应用的快速发展,Kubernetes(简称K8S)作为容器编排管理平台备受关注。它具有强大的自动化能力和易用性,使得应用的部署和管理变得更加简单高效。相比于传统的部署方式,K8S部署带来了很多优点,本文将对其进行介绍,并提供一些代码示例。
整体流程
首先,我们需要准备一个可运行的Kubernetes集群,可以使用Minikube进行本地部署。然后,需要将
# MySQL相对于ES的优点
## 介绍
MySQL和ES(Elasticsearch)都是常见的数据库系统,但它们在数据存储和查询方面有不同的优势。本文将介绍MySQL相对于ES的优点,并提供实现这些优点的代码示例。
## 流程
下面是实现MySQL相对于ES的优点的基本步骤:
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库和表
原创
2023-07-31 11:55:33
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