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考勤数据信息.rp下载
weixin_39820835
2023-09-17 21:30:54
考勤数据信息.rp , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jane9872/88291625?utm_source=bbsseo
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人员
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后台管理系统页面原型_学生管理系统[
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-选课-
考勤
-成绩].zip
基于EasyUi设计的可开发为学生
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管理系统的页面原型。准备了大量可适用的页面模板。基本适用Java的各后台管理系统类型的代码。如有异议,可留言或移步到博客查看页面原型图片示例。
建科研-智慧眼镜-目标检测-
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增强.zip
一、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: (1)分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 (2)定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 (3)检测-Detection:解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。 (4)分割-Segmentation:分为实例的分割(Instance-level)和场景分割(Scene-level),解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。 所以,目标检测是一个分类、回归问题的叠加。 2. 目标检测的核心问题 (1)分类问题:即图片(或某个区域)中的图像属于哪个类别。 (2)定位问题:目标可能出现在图像的任何位置。 (3)大小问题:目标有各种不同的大小。 (4)形状问题:目标可能有各种不同的形状。 3. 目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。 1)Tow Stage 先进行区域生成,该区域称之为region proposal(简称
RP
,一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务流程:特征提取 --> 生成
RP
--> 分类/定位回归。 常见tow stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2)One Stage 不用
RP
,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。 任务流程:特征提取–> 分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 4. 目标检测应用 1)人脸检测 智能门控 员工
考勤
签到 智慧超市 人脸支付 车站、机场实名认证 公共安全:逃犯抓捕、走失人员检测 2)行人检测 智能辅助驾驶 智能监控 暴恐检测(根据面相识别暴恐倾向) 移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测 3)车辆检测 自动驾驶 违章查询、关键通道检测 广告检测(检测广告中的车辆类型,弹出链接) 4)遥感检测 大地遥感,如土地使用、公路、水渠、河流监控 农作物监控 军事检测 二、目标检测原理 目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列,RCNN系列是基于区域检测的代表性算法,YOLO是基于区域提取的代表性算法,另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。 1. 候选区域产生 很多目标检测技术都会涉及候选框(bounding boxes)的生成,物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中
信息
。 1)滑动窗口 通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路:首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到较高的分类概率,则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后,会得到不同窗口检测到的物体标记,这些窗口大小会存在重复较高的部分,最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。最终,经过NMS筛选后获得检测到的物体。 滑窗法简单易于理解,但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下,而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以,对于实时性要求
对TT100k进行抠图,以及用于yolo_v5目标检测的
数据
预处理.zip
一、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: (1)分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 (2)定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 (3)检测-Detection:解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。 (4)分割-Segmentation:分为实例的分割(Instance-level)和场景分割(Scene-level),解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。 所以,目标检测是一个分类、回归问题的叠加。 2. 目标检测的核心问题 (1)分类问题:即图片(或某个区域)中的图像属于哪个类别。 (2)定位问题:目标可能出现在图像的任何位置。 (3)大小问题:目标有各种不同的大小。 (4)形状问题:目标可能有各种不同的形状。 3. 目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。 1)Tow Stage 先进行区域生成,该区域称之为region proposal(简称
RP
,一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务流程:特征提取 --> 生成
RP
--> 分类/定位回归。 常见tow stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2)One Stage 不用
RP
,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。 任务流程:特征提取–> 分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 4. 目标检测应用 1)人脸检测 智能门控 员工
考勤
签到 智慧超市 人脸支付 车站、机场实名认证 公共安全:逃犯抓捕、走失人员检测 2)行人检测 智能辅助驾驶 智能监控 暴恐检测(根据面相识别暴恐倾向) 移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测 3)车辆检测 自动驾驶 违章查询、关键通道检测 广告检测(检测广告中的车辆类型,弹出链接) 4)遥感检测 大地遥感,如土地使用、公路、水渠、河流监控 农作物监控 军事检测 二、目标检测原理 目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列,RCNN系列是基于区域检测的代表性算法,YOLO是基于区域提取的代表性算法,另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。 1. 候选区域产生 很多目标检测技术都会涉及候选框(bounding boxes)的生成,物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中
信息
。 1)滑动窗口 通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路:首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到较高的分类概率,则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后,会得到不同窗口检测到的物体标记,这些窗口大小会存在重复较高的部分,最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。最终,经过NMS筛选后获得检测到的物体。 滑窗法简单易于理解,但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下,而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以,对于实时性要求
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