仿真工具-Habitat安装教程 1. Habitat-smi与Habitat-Lab简介 Habitat 是一个具体人工智能研究平台,包括: Habitat-Sim:一种灵活的高性能 3D 模拟器,具有可配置代理、多个传感器和通用 3D 数据集处理(内置对 MatterPort3D、 Gibson和其他数据集的支持)。Habitat-Sim 通常与 Habitat-Lab一起使用,Habi
1、下载下载地址官网下载,需要注册账号 安装第一个(深度学习相关的按需下载安装)2.安装Halcon 按需安装,默认全选 这里官方强调了深度学习组件例程中用到了NVIDIA的cuDNN等,需要自己额外安装 安装GigE版驱动,勾选安装,然后下一步,不勾选可能以后的网口相机通讯会有问题,安装时网络会暂时失联 选择路径,并安装 错误弹窗 查看日志,好像与VS2
图像分割技术及经典实例分割网络Mask R-CNN(含Python源码定义) 图像分割技术及经典实例分割网络Mask R-CNN(含Python源码定义) 文章目录 图像分割技术及经典实例分割网络Mask R-CNN(含Python源码定义) 1. 图像分割技术概述 2. FCN与语义分割 2.1 FCN简介 2.2 反卷积 2.2 FCN与语义
CV学习笔记-Faster-RCNN 文章目录Faster R-CNN 目标检测算法1.1 计算机视觉有五大应用1.2 目标检测任务1.3 目标检测算法概述 边框回归(Bounding-Box regression)2.1 IoU2.2 统计学中的指标2.3 边框回归 Faster-RCNN网络3.1 Conv layers3.2 Region Proposal Network(RPN
BP神经网络训练实例1. BP神经网络关于BP神经网络在我的上一篇博客《CV学习笔记-推理和训练》中已有介绍,在此不做赘述。本篇中涉及的一些关于BP神经网络的概念与基础知识均在《CV学习笔记-推理和训练》中,本篇仅推演实例的过程。 BP的算法基本思想: ①将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差,则计
MobileNet 文章目录 MobileNet 1. MobileNet概述 2. 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 2.1 深度可分离卷积通俗理解 2.2 深度可分离卷积对于参数的优化 3. MobileNet网络结构 4. 代码实现 4.1 卷积块 4.2 深度可分离卷积块 4.3 Mobi
### 深入浅出Yolo目标检测算法(含Python实现源码) 文章目录 深入浅出Yolo目标检测算法(含Python实现源码) One-stage & Two-stage Yolo详解2.1 Yolo命名2.2 端到端输入输出2.3 Yolo中的标定框2.4 Yolo网络结构2.5 Yolo的算法流程2.6 Yolo的局限性 Yolo的历史改进3.1 Yolo23.2 Yo
膨胀一般用来填补物体中小的空洞和狭窄的缝隙,使物体的尺寸增大。 膨胀运算需要生成结构内核才能完成,在HALCON中使用gen_circle来生成圆形结构内核,这个函数的参数中:(1)第一个参数Circle为输出的圆形结构区域;(2)第二个参数Row为输入圆形区域中心行坐标;(3)第三个参数是Column为输入圆形区域中心列坐标。 使用gen_rectangle1来生成矩形结构内核,这个函数的参
ResNet 文章目录 ResNet 1. ResNet概述 1.1 常见卷积神经网络 1.2 ResNet提出背景 2. ResNet网络结构 2.1 Residual net 2.2 残差神经单元 2.3 Shortcut 2.4 ResNet50网络结构 3. 代码实现 3.1 Identity Block 3.2 Con
卷积神经网络 1. 卷积神经网络简介 1. 定义 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构
Alexnet 1. 背景 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出。 2. 网络结构 原网络结构: 这个原述解释的是上面一半与下面一半分别跑在不同的GPU上,所以将原生网络简化成下面结构,来具体看看中间的过程如何计算。 详解: 输入接收一个三通道
CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例 一. 任务描述 给定数据集(txt文件),采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习,完成权重参数的更新,使得输入的数据能够接近输出label。 关于BP神经网络的手推和原理见笔者《CV学习笔记-推理和训练》、《CV学习笔记-BP神经网络》 txt文件类似下图所示 col1 col2 col3
CV学习笔记-Inception 目录 文章目录 CV学习笔记-Inception 目录 1. 常见的卷积神经网络 2. Inception (1) Inception提出背景 (2) Inception module 核心思想 3. Inception的历史版本 (1) InceptionV1-GoogleNet (2) Ince
VGG 1. 常见的卷积神经网络 VGG属于一种经典的卷积神经网络结构,其出现在AlexNet之后,由于AlexNet的突破证实了卷积神经网络的可行性,VGG的思路主要是将网络层数加深,从某种意义上说,网络层数的加深可以粗略地认为考虑判定问题的条件增多,导致判定器更加准确,实际上原理应该更加复杂,关于深度学习的可解释性一直以来是个比较难的问题,直观的感受来自于多项式拟合,当不同次数的项
推理和训练 1. 概述 训练(Training): 一个初始神经网络通过不断的优化自身参数,来让自己变得准确。这整个过程就称之为训练(Training) 推理(Inference): 你训练好了一个模型,在训练数据集中表现良好,但是我们的期望是它可以对以前没看过的图片进行识别。你重新拍一张图片扔进网络让网络做判断,这种图片就叫做现场数据(livedata),如果现场数据的区分准确率非常高,那
CNN-VGG 1 . 图像识别的过程 **获取原始信息:**通过传感器将获取到的外界信息(比如图像)转换为计算机可以处理的信号。 **预处理:**对图像进行平移变换、旋转、去噪声…操作,目的是加强图像中的感兴趣特征。 **特征抽取与特征选择:**是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一。 **
最邻近插值算法 1. 算法简介 各种插值算法以及图像相关基础知识介绍在笔者之前的博客《CV学习笔记-数字图像概述》中已经详细介绍,在此仅作简单介绍:最邻近插值The nearest interpolation 设i+u, j+v (i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐标,则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示: 简而言之,就是在放大图像时
图像滤波器 图像滤波 图像滤波&滤波器 图像滤波: 即在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 滤波器: 可以把滤波器想象成一个包含加权系数的透镜,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就是把这块透镜放到图像之上,透过透镜来看我们得到的图像。
图像滤波器 1. 图像滤波1. 图像滤波&滤波器 图像滤波: 即在尽可能保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 滤波器: 可以把滤波器想象成一个包含加权系数的透镜,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就是把这块透镜放到图像之上,透过透镜来看我们得到的图像。 2. 图像滤波的目的
图像聚类 1. 概述 1. 分类与聚类 分类: _分类解决的问题是从特定的数据集中挖掘模式,并作出判断的过程。_ 分类学习的主要过程: (1) 给定训练数据集,数据集中存在一个类似标记作用的标记号,依据标记号来判断这个数据集是对于需要起积极作用的数据集(正向数据集)还是对需要起抑制作用的数据集(负向数据集),例如需要是分类水果是否是葡萄,那么都是葡萄的数据集就是正向数据集,非葡萄的数
SIFT(尺度不变特征变换) 1. 概述 Sift(尺度不变特征变换),全称是Scale Invariant Feature Transform Sift提取图像的局部特征,在尺度空间寻找极值点,并提取出其位置、尺度、方向信息。 Sfit的应用范围包括物体辨别、机器人地图感知与导航、影像拼接、3D模型建立、手势识别、影像追踪等。 Sfit算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键
立体视觉 1. 立体视觉概述 概述: _立体视觉是一种计算机视觉技术,其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中的每个像素点的深度信息。_ 原理: _在二维图像中,只有宽高两个维度的信息,而如何辨识远近的深度信息,则是仿生模拟了人眼的“视差”的原理,由于我们的左眼和右眼观察真实的物体时,成像是不同的,大脑利用了左右眼之间的图像差异,辨识了物体的远近。 2. 立体视觉的实现 传统单目
生成模型 文章目录 生成模型 1. 概述 2. 生成模型典型结构-VAE&GAN 2.1 VAE 2.1.1 简介 2.1.2 模型处理流程 2.2 GAN 2.2.1 简介 2.2.2 生成对抗网络要点 2.2.3 生成对抗网络的训练准则 2.2.4 生成对抗网络模型处理流程 3
相机模型 1.相机模型原理 1. 相机成像 相机成像是一个小孔成像模型,将现实生活中的三维空间物体映射到二维的成像平面上,进而生成二维的图像。 相机模型中的坐标系: 世界坐标系Pw(Xw, Yw, Zw): 对应真实客观三维世界的坐标系,也称为客观坐标系,表征物体在真实世界中的位置坐标。世界坐标系是随着物体的大小和位置变化的,单位一般是长度单位。 摄像机坐标系PO(x,
Webots controller编程指南 文章目录 Webots controller编程指南 1. controller程序设计流程 1.1 controller与场景树节点 1.2 进程角度分析 1.3 仿真时间步长与控制器程序更新延时步长 2. 例解控制器编程 2.1 Hello world 实例 2.2 传感器读取实例 2.3 执行器的使用
深度学习 1. 神经网络 1. 概述 引例:生物神经网络作用机理 生物神经网络的基本工作原理:一个神经元的输入端有多个树突,主要是用来接收输入信息的。输入信息经过突触处理,将输入的信息累加,当处理后的输入信息大于某一个特定的阈值,就会把信息通过轴突传输出去,这时称神经元被激活。相反,当处理后的输入信息小于阈值时,神经元就处于抑制状态,它不会像其他神经元传递信息。或者传递很小的信息。
强化学习入门必备基础 文章目录 强化学习入门必备基础 1. 强化学习与机器学习 1.1 有监督学习 1.2 半监督学习 1.3 无监督学习 1.4 强化学习 1.5 深度学习 2. 强化学习中的一些概念 2.1 智能体、动作、状态 2.2 策略函数、奖励 2.3 状态转移 2.4 智能体与环境的交互过程 2.5 折扣奖励 2.6 动作价值函
浅述CV方向 一、浅述人工智能的一些术语 1. 人工智能初探 人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测 关键时间节点:1956年,达特茅斯会议,人工智能元年 1982年 提出机器学习 2006年 提出深度学习 *图灵测试(测试员分辨不出是机器还是真人)50年提出 2. 人工智能的三
人脸检测-mtcnn 本文参加新星计划人工智能赛道:https://bbs.csdn.net/topics/613989052 文章目录 人脸检测-mtcnn 1. 人脸检测 1.1 人脸检测概述 1.2 人脸检测的难点 1.3 人脸检测的应用场景 2. mtcnn 2.1 mtcnn概述 2.2 mtcnn的网络结构 2.3 图像金字塔 2.4 P-Net 2.5 R-Net
数字图像 1. 图像 像素: 像素是分辨率的单位。像素是构成位图图像的基本单元,每个像素都有自己的颜色。 分辨率: 又称“解析度”,图像的分辨率就是单位英寸内的像素点数。单位是PPI(Pixels Per Inch) PPI表示的是每英寸对角线上所拥有的像素数目(w:宽度像素数,h:高度像素数,di:屏幕尺寸),屏幕尺寸指的是对角线长度 在生活中经常混淆分辨率与清晰度的关
特征提取 1. 概述 图像中常见的特征有边缘、角、区域等。通过各属性间的关系,改变原有的特征空间,例如组合不同的属性得到新的属性,这样的处理叫做特征提取。 注意特征选择是从原始的特征数据集中选择出子集,是一种包含关系,并没有造成原始特征空间的变动,而特征提取不同,这是一个重要的区别点。 2. 主要方法 特征提取的主要方法: 主成分分析(PCA) 特征提取的主要目的: 降维,排除
特征选择 1. 特征概述 类比显示生活中特征的意义,一只羊的毛稀疏、眼睛大、有角…,我们可以用羊的特征去表示它,(毛=稀疏,眼睛=大,角=有,…),这样的就属于特征,可以表征一类事物的特点,进而我们可以通过特征来猜测事物之间的不同以及所属类。 2.特征选择的目的 在现实生活中,一个对象往往具有很多属性(特征),特征可以分为以下三类: 相关特征: 对于学习任务有帮助,可以提升学
Webots安装 文章目录 Webots安装 1. Webots简介 2. Webots安装 2.1 系统要求 2.2 验证显卡驱动 2.3 安装 3. Webots仿真 3.1 world文件 3.2 Controller文件 3.3 Supervisor Controller 4. 启动方式 1. Webots简介 webots是一个开源3D移动机器人
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