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numpy实现NMS
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def py_cpu_nms(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2-x1+1)*(y2-y1+1) res = [] index = scores.argsort()[Real-time Instance Segmentation with Discriminative Orientation Maps
目录 网络结构网络输出后处理总结 OrienMask是2021年新出的一篇实时的实例分割模型。下图是OrienMask在coco数据集上的测试结果。在单张2080ti上可以达到42.7fps的速度。 这篇文章的主体思路是先使用yolo检测出目标的bbox，然后再检测出bbox中的前景来完成实例分割任务。opencv的模板匹配方法
模板匹配 在opencv中进行模板匹配使用cv2.matchTemplate函数，简单使用如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('landscape.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) tpl = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) result = cv2.matchTemplate(img, tpl, cv2.TMnms
fast rcnn的nms代码 code # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------NMS python实现
# https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89711120 import numpy as np boxes=np.array([[100,100,210,210,0.72], [250,250,420,420,0.8], [220,220,320,330,0.92], [100,100,210,210,0.72], [230,240,325,330,0.81],手把手教物体检测——M2Det
模型介绍物体检测模型M2Det，是北京大学&阿里达摩院提出的Single-shot目标检测新模型，使用multi-level特征。在MS-COCO benchmark上，M2Det的单尺度版本和多尺度版本AP分别达到41.0和44.2 。该模型的特点：提出多级特征金字塔网络MLFPN。MLFPN的结构如下：基于提出的MLFPN，结合SSD，提出一种新Yolov5 libtorch 训练自己的数据并用liborch 部署
环境：ubuntu18.01（训练平台） ， windows / vs2017 部署平台 opencv3.4.7 （提前编译好的）cuda10.1 pytorch1.6 yolov5 项目：https://github.com/ultralytics/yolov5 yolov5 v2.0模型下载链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 训练阶段：略 libtorch部erlang初涉及7_ETSDETS用法
erlang初涉及7_ETS/DETS用法 ets、dets是两个系统模块，在erlang中可以高效存储海量数据。ETS的缩写是Erlang Term Storage（Erlang数据存储）的缩写，DETS则是Disk ETS（磁盘ETS）的缩写。今天我们来了解ETS和DETS的用法。 表的四种类型 保存的是元组,元组里的某一个元素(默认是第一个Dlib 构建人脸检测
一、检测整张脸 步骤： 1. 安装cmake编译工具： pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com cmake 2. 安装Dlib库：pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com dlib 3. 编写代python nms算法
目录 转自：https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89711120 NMS原理详解： IOU算法： 下面先讲python实现： 首先我们自定义数据： 接下来用python写NMS，下面注释的非常详细，有什么不懂得可以留言： 总代码如下： 效果：7、Python对NMS(非极大值抑制)理解
问题描述：最近再看tensorflow检测的源代码，用了NMS(非极大值抑制)的使用，所以写一个demo记录一下； # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 import numpy as np def py_nms(dets, scores,thresh): """Pure Python NMS baseline.""" #x1、y1、x2人脸识别之Python DLib库进行人脸关键点识别
一、首先安装DLib模块 这里只介绍linux安装的过程，windows安装过程请自行百度 1、首先，安装dlib、skimage前；先安装libboost sudo apt-get install libboost-python-dev cmake 接下来到dlib官网dlib.net下载最新的dlib版本（我下的是dlib-19.7），进入文件所在目录解压 bzip2 -d dlib-1[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库
[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱，其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应