集宁有做蒙古黑石材网站的嘛,海口wordpress培训,大企业网站建设公司排名,建设网站上传代码来源#xff1a;Unsplash#xff0c;作者#xff1a; JR Korpa 来源#xff1a;知乎问题今天分享一下 Github 上不错的计算机视觉或者机器视觉方面的项目#xff0c;包括入门的教程、非常经典的算法和实战项目等等。今日推荐文章github标星11600#xff1a;最全的吴恩达机… 来源Unsplash作者 JR Korpa 来源知乎问题今天分享一下 Github 上不错的计算机视觉或者机器视觉方面的项目包括入门的教程、非常经典的算法和实战项目等等。今日推荐文章github标星11600最全的吴恩达机器学习课程资源完整笔记、中英文字幕视频、python作业提供百度云镜像计算机视觉联盟https://www.zhihu.com/question/30049772/answer/831391266从个人经历出发全部都是自己在成长过程中所收集到的干货项目很多都是自己经过筛选自己总结的保证你能获取的是干货拿走不谢本王只需您的点赞和关注【1】机器学习西瓜书手推笔记PDF可打印版本自己的纯手推笔记附PDF可打印版本https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes【2】计算机视觉领域资源汇总汇集了计算机视觉资源汇总包含计算机视觉方向算法汇总、论文汇总https://github.com/Sophia-11/Awesome-CV-Resources【3】计算机视觉顶会ICCV2019论文集标星90持续更新收集所有ICCV2019论文集做科研搞算法跟踪最前沿论文思路少不了这些顶会论文附下载链接https://github.com/Sophia-11/Awesome-ICCV2019【4】再几个目标检测经典算法链接YOLO darknet版本https://pjreddie.com/darknet/yolo/YOLO Keras版本https://github.com/qqwweee/keras-yolo3YOLO mobilenetcaffe Linux 和Windows 版本https://github.com/eric612/MobileNet-YOLOhttps://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-WindowsKeras版本https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenetMXNET版本https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/detection.html#yolo-v3https://github.com/sufeidechabei/gluon-mobilenet-yolov3机器学习西瓜书手推笔记PDF可打印版本Table of Contents第一章绪论第一章 绪论高清图见GitHub链接https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes第二章 模型评估与选择计算机视觉领域资源汇总Table of Contents全球高校计算机视觉实验室名单计算机视觉算法资源汇总AI顶会2019~2020写了这么多的希望得到您的关注和点赞如果想获取更多可以查看GitHub或关注公众号【计算机视觉联盟】量子位的回答https://www.zhihu.com/question/30049772/answer/741863783谷歌大脑Quoc Le团队又训练出了一只地表最强的模型。那是一个目标检测模型从前并不是最强大。但自从用机器学习解锁了特别的数据扩增策略再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型事情就完全不同了。注意目标检测和分类不一样分类不需要标注边界框而目标检测需要。△ 左边是自动扩增数据右边是成绩提升模型在COCO目标检测任务上拿到了50.7 mAP的最高分刷新从前的纪录。谷歌的方法并没有改变模型本身但有效提升了准确率2.3 mAP以上。团队还强调AI在COCO数据集里学到的扩增策略直接迁移到其他数据集上同样可以提升准确率。现在算法已经开源了AI学到的扩增策略也在里面。是怎样的扩增策略论文写到这里的数据扩增只涉及了一些简单变换 (Simple Transformations) 有应用在整张图片上、但不会影响边界框的那种变换比如从图像分类里借来的颜色变换 (Color Transformations)。也有不影响整张图片、但改变边界框位置的那种变换比如图像平移 (Translating) 或剪切 (Shearing) 。注意这些变换只用在训练过程中不会用到测试环节里。研究人员说当变换的数量越来越庞大的时候就很难手动把它们有效组合到一起了。所以就要用机器学习搜索出更适合目标检测任务的组合策略。思路是这样的团队把数据扩增搜索 (Data Augmentation Search) 看做一个离散的优化问题优化的是模型的泛化表现。在自家的另一篇论文 (arXiv:1805.09501) 基础上把重点转移到针对目标检测的扩增策略上。比起图像分类任务的数据扩增目标检测的难点在于要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性(Consistency) 。而边界框的标注也为数据扩增提供了一种新的方式只在边界框里面修改图像。就像上文讲的那样。另外团队还探索了在图片发生几何变换 (Geometric Transformations) 的情况下怎样去改变边界框的位置。具体方法是这样的把扩增策略定义成一组无序的子策略 (Sub-Policy) 。在训练过程中每个子策略都会被随机选中应用到当前的图片里去。每个子策略里有N个图片变换依次在同一张图上进行。要把这个搜索过程变成一个离散的优化问题就要创建一个搜索空间。空间里面有5个种策略每种子策略有2种图像变换运算。另外每个运算还和两个超参数相关联一个是代表应用这个运算的可能性 (Probability) 二是这个运算的大小 (Magnitude) 。初步实验之后团队定下了22种图像变换运算。学习完成的子策略成效是这样的肉眼可见成效显著。一是在COCO目标检测中以50.7 mAP拔得头筹(比策略训练前) 提升了2.3 mAP。二是在PASCAL VOC目标检测中提升了2.7 mAP。也就是说在COCO上训练好的策略直接搬到其他数据集上也有效。团队说这个方法尤其适合在小数据集中避免过拟合。代码开源了你也去试一下吧。论文传送门https://arxiv.org/abs/1906.11172代码传送门https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection— 完 —量子位「已注销」https://www.zhihu.com/question/30049772/answer/127460083非常多啊先说说较大的框架项目**OpenCV **https://github.com/opencv/opencvdlib https://github.com/davisking/dlibCaffe https://github.com/BVLC/caffeMxnet https://github.com/dmlc/mxnettensorflowhttps://github.com/search%3Futf8%3D%25E2%259C%2593%26q%3Dtensorflow视觉这块最主要的检测以及追踪检测RCNNFast-RCNNFaster-RCNN 现在最主流的检测框架https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn -- see https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn for the official MATLAB versionSSD达到实时的检测算法https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdDPM早期的检测算法使用latent SVM GitHub - https://github.com/rbgirshick/voc-dpm. 追踪TLD非常鲁棒的跟踪算法 https://github.com/zk00006/OpenTLD孔涛https://www.zhihu.com/question/30049772/answer/107232336我来回答几个以下的几个代码我都实际运行过有一部分仔细读过。pdollar (Piotr Dollar) https://github.com/pdollarPiotrs Computer Vision Matlab Toolbox里边包含各种各样的算法包括特征提取、分割、分类稍等等。DL系列Caffe: https://github.com/BVLC/caffe: a fast open framework for deep learning.model zoo: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo这个里边包含了基于caffe实现的各种各样的模型。voc-dpm铅笔画的自动生成把一副图像变成铅笔水粉画感觉很酷很酷炫有木有匿名用户https://www.zhihu.com/question/30049772/answer/47066644https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision来自 https://github.com/bayandin/awesome-awesomeness 各种领域的 Awesome。虽然绝大多数情况下都是马了不看欢迎关注我的微信公众号--算法猿的成长或者扫描下方的二维码大家一起交流学习和进步如果觉得不错在看、转发就是对小编的一个支持推荐阅读Github项目|几行代码即可实现人脸检测、目标检测的开源计算机视觉库你有哪些deep learningrnn、cnn调参的经验国内有哪些不错的CV计算机视觉团队实战|手把手教你训练一个基于Keras的多标签图像分类器
