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总结几个简单好用的Python人脸识别算法

原文连接：https://mp.weixin.qq.com/s/3BgDld9hILPLCIlyysZs6Q 哈喽，大家好。今天给大家总结几个简单、好用的人脸识别算法。人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术，生活中，我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤，我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目，感兴趣的朋友可以看看。人脸识

2.COCO数据集

下载： coco中bbox的坐标的x，y，w，h，与voc不同 iscrowd：是否是一个群体，1：是

Python：解决Matplotlib保存图片显示不全问题

保存图片的时候设置参数bbox_inches = 'tight'，如： plt.savefig("Matplotlib/graph.png", bbox_inches = 'tight') 以下是bbox_inches参数介绍： bbox_inches： str or Bbox, default: rcParams["savefig.bbox"] (default: None) Bounding box in inch

如何用Python在图片上绘制BoundingBox

　　参考资料：　　https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/106599903 　　在目标检测等CV领域的任务里，经常会涉及到在图片上绘制BBox，也就是画一个矩形框把目标框起来，并且还可能会打上标签。这篇随笔记录一下在Python里如何在图片上绘制BoundingBox。　　我的主要

C# OpenCV EmguCv mobilenet_v3 对象检测

链接：https://pan.baidu.com/s/1I9N3lRe_t9C24IKJRcv89Q?pwd=1212 由于OpenCVSharp缺少相关api，这次使用EmguCv，这个demo网上都是python版本的，抄写为C# 使用ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt和frozen_inference_graph.pb模型 public class EasyObjectDetection { p

Opencv Q&A_3

2022/03/07 基于opencv实现的物体识别准备工作使用的是训练好的模型，需提前准备好：配置文件：ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt 配重文件：frozen_inference_graph.pb coco数据集的标注文件：coco.names https://github.com/Fafa-DL/Opencv-project/tree/main/CVZone/0

LayoutParser ------ 检测相关接口

LayoutParser 文本版面分析工具包作者：elfin 参考资料来源：GitHub 目录一、布局目标检测二、Interval区间布局查询三、LP的ocr文字识别四、BBox绘制五、模型选择六、提交自己的模型到LP项目 LayoutParser是一个版面分析工具包，它提供了布局检测、OCR识别、布局分析

【论文阅读】Fitness NMS

论文题目：《Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss》发现这篇文章网络上资源较少，来写一下自己看完这篇文章的一些想法，可能不成熟，欢迎指正。谢谢！本文对于NMS进行了改进，提出了一个叫Fitness NMS的模块，在DeNet基础上进行的改进。文章介绍了一

计算机视觉之目标检测闭关修炼

笔记目录柠檬树算法NMS，Non-Maximum Suppression，非极大值抑制单线性插值双线性插值BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection（ECCV 2020）柠檬树算法 NMS，Non-Maximum Suppression，非极大值抑制如上图，定位一个车辆，定位算法找到了这些bBox，则还需要判别出

深度学习--bbox坐标转换(任意格式【list,numpy,tensor】、任意维度【向量、一维矩阵、二维矩阵】)

作者提示：可能存在错误，在我的电脑上可以运行；写程序过程中发现不同的人写的边界框转换程序不一样，有的只能转换numpy矩阵，有的只能是转换tensor矩阵，我就尝试着写了一个可以转换任何维度的任意格式的bbox函数。水平不够，写的时候用的时间长了，脑袋就有些晕乎乎的，就发出来希望大

vue使用G6绘制树形图

yolov5网络结构学习

（注：原文链接是深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解，我觉得这篇文章写的很好，所以自己手敲了一遍，并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解中的内容）（更：参考yolov5深度可视化解析，从los

One More Check: Making “Fake Background” Be Tracked Again

CSTrackerV2 论文标题：One More Check: Making “Fake Background” Be Tracked Again 论文地址：http://arxiv.org/abs/2104.09441 论文源码：https://github.com/JudasDie/SOTS CSTracker原团队的论文。设计re-check模块解决上个版本丢失轨迹的匹配。 Motivation 在同一网

基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估

基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估 W.P. Xiao, Visual group，SHUSV 版本更新时间更新内容作者1V 1.02021.12更新基线模型W.P. Xiao, Y.Q. Wu2 目录文章目录基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估基线模型权重下载基线模型性能PointPillarSECONDSECON

PaddleDetection-MaskRcnn相关结构以及优化器

2021SC@SDUSC 首先上接Head部分 modeling/mask.py、modeling/head/mask_head.py解读：相关配置文件： ''' Mask: #掩膜 mask_target_generator: #产生掩膜 name: MaskTargetGenerator #产生掩膜类名 mask_resolution: 28 #像素值 ''' 掩膜类： @register class Mask(ob

基于PP-YOLO Tiny和DSST算法的多目标跟踪

1 项目背景视频序列中的目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一，该技术在安防、交通、军事等领域有重要的应用价值。本项目是基于 PaddlePaddle 计算机视觉开发套件，结合深度学习与传统视觉跟踪算法实现多目标跟踪任务。本项目作为从目标检测到（多）目标跟踪学习的基础衔接，在

论文阅读笔记Fully Functional Image Manipulation Using Scene Graphs in A Bounding-Box Free Way

贡献：提出了一种新的无边界盒的方法，该方法由两部分组成： a local bounding box free mask generation and a global bounding box free instance generation 局部无边界盒掩码生成和全局无边界盒实例生成。模型中两个主要部分(即Local-BBox-Free Mask generation和global - bbox -

【数据集格式转换txt2json】

txt2.json.py import mmcv import os.path as osp import os def convert_txt_to_json(ann_file, out_file, image_prefix): """ Args: ann_file: 标注文件如：train.txt 里面保存了所有的训练图片（标签）文件名如：20210819B000001 out_file: 输出json

yolov1

一、损失函数 x,y:预测出的bbox的中心点坐标。 w,h:预测出的bbox的长与宽。 x^ , y^:已标注bbox的中心点坐标。 w^ ,h^:已标注的bbox的长与宽。根号w,根号h：减少大物体边框的影响。不然的话损失函数会被大物体所左右，这样只会学到大物体的信息。 λcoord：可以取5，为了平衡“非

运行Faster-RCNN时出现 ModuleNotFoundError: No module named ‘lib.utils.cython_bbox‘

运行Faster-RCNN时出现 ModuleNotFoundError: No module named 'lib.utils.cython_bbox' 一、问题描述二、解决流程1、修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件：在第15行加上2、由于没有bbox.c和blob.py文件。所以要先在Faster-RCNN-TensorFlo

【23】多尺度检测及检测数据集

文章目录 1. 多尺度边界框检测2. 目标检测数据集 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torch import os 1. 多尺度边界框检测 # 测试图像 # imagepath = 'E:\学习\机器学习\数据集\V

Python如何优雅地可视化目标检测框

1 引言随着计算机视觉算法工程师的内卷,从事目标检测的小伙伴们越来越多了. 很多时候我们费了九牛二虎之力训练了一版模型,可是可视化出来的效果平淡无奇. 是不是有点太不给力啦,作为计算机视觉工程师,我们是不是应该关注下如何优雅地可视化我们模型地检测结果呢? 2 举个栗

YOLO v1

目录 1 网络结构2 LOSS FUNCTION3 训练样本的标签3 预测残留问题论文笔记参考文档 1 网络结构上图为YOLO v1的网络结构图，下图为详细说明。共24个卷积层4个池化层两个全连接层以输入 448 ∗

深度学习之数据增强

这篇文章的目的是写写常见的数据增强模式，也会把对应的标注随着增强模式对应更新，增强模式会持续更新，从最简单的开始... import random import torchvision.transforms as transforms import cv2 import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from

MATLAB教室人数统计开源代码（包含 GUI 注释课题分析）

MATLAB教室人数统计（免费开源代码）本人参考了很多的资料最后总结整出来的，如果能够该博客对你的学习有所帮助的话，希望大家可以帮我点个赞，本人是抱着学习的态度进行分享，大家如果能在我的基础上进行二次创作的话，希望不要吝啬，分出来给大家，谢谢！一、简介开题报告参考链接：【人脸识