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计算机视觉

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蓼虫不知辛

【沙雕同人】目标检测

【沙雕同人】目标检测

# 我代码出bug了。

# 时间的蠹虫,命运的木马,一切错误的化身,您谦卑的仆人献上这份微不足道的祭品,

# 祈求您的眷顾(祈求您离我的代码远一点)。

#(反正不要钱,多少信一点)

#(如果没用的话明天再换女神拜一拜)

正文:

如果不是从吸收的阿蒙分身处知道这位“时天使”没有掌握祂当前的下落,并且没有获取到任何可能导致自己暴露的关键信息,帕列斯.琐罗亚斯德对于当前的形势判断肯定会更加谨慎,会对阿蒙的出现有更充分的准备。

在清除掉贝克兰德的大部分时之虫之后,帕列斯.琐罗亚斯便放下了一些警惕,在实力恢复到序列一之后,祂决定解除寄生,离开贝克兰德,以为可以像过去...

【沙雕同人】目标检测

# 我代码出bug了。

# 时间的蠹虫,命运的木马,一切错误的化身,您谦卑的仆人献上这份微不足道的祭品,

# 祈求您的眷顾(祈求您离我的代码远一点)。

#(反正不要钱,多少信一点)

#(如果没用的话明天再换女神拜一拜)

正文:

如果不是从吸收的阿蒙分身处知道这位“时天使”没有掌握祂当前的下落,并且没有获取到任何可能导致自己暴露的关键信息,帕列斯.琐罗亚斯德对于当前的形势判断肯定会更加谨慎,会对阿蒙的出现有更充分的准备。

在清除掉贝克兰德的大部分时之虫之后,帕列斯.琐罗亚斯便放下了一些警惕,在实力恢复到序列一之后,祂决定解除寄生,离开贝克兰德,以为可以像过去那样,避开阿蒙。

这是一个致命的错误。

“惊喜吗?意外吗?”戴着尖顶软帽、身穿黑色古典长袍的阿蒙微笑地正了正水晶单片眼镜。

帕列斯.琐罗亚斯德没有做回应,随着老人的身影逐渐模糊消散,祂背后显现出一道巨大古老的石刻壁钟虚影,四周响起悠远的钟声。

看着显露神话形态的“猎物”,阿蒙的姿态似乎比往常更加悠然:

“你是不是很奇怪,我是怎么找到你的,看来你在那些分身的记忆里并没有找到什么值得警惕的东西?

“你并没有注意到不是吗,那些杂乱无章的低层次信息……哈,看起来甚至都不具备被解读的价值。”

面对帕列斯.琐罗亚斯德的沉默,阿蒙毫不在意地笑了笑,继续说道:

“我将时之虫分成了几部分,一部分负责收集信息,比如被你吞掉的那个。他们只需要依靠本身与灵界的联系获得足够多的启示——通常这些灵性沟通返回的是不连续的,低层次的信息,看起来和你毫无关联——再汇集同步给另一部分时之虫。

“这些信息不是由我指定方向让他们去搜寻的,事实上指定你为目标几乎毫无意义,他们大多不过序列四的位阶,又怎么有能力看破你的伪装?”

祂笑着做了进一步解释:

“我并没有指定收集信息的具体内容,只是将变化反馈给他们,让他们自行学习调整收集信息的方向。

“反馈给他们的只有变化和方向,甚至他们都不清楚自己收集到的信息的具体意义。我并没有将最终的结果同步给他们,这样能在某些时候不经意地完成误导……”

阿蒙微笑欣赏着古老的石刻壁钟的虚影,仿佛能透过花纹看到老人的错愕表情。

“这很有趣,不是吗?”

“另一部分的时之虫,根据这些收集到的看似毫无指向的浅层信息,生成一定数目的值得关注的候选 ‘锚’,我称之为‘锚’,或者更准确地形容,应该叫做‘锚框’?”

祂抬起手指,在空中随意地勾勒出一个方框的形状。

“像这样,框出所有目标可能出现的坐标范围。”

“不不不,即使你是我们搜寻的目标,这些‘锚框’的‘形状’也不需要特定针对你来设定,那样也会触发你的灵性预警的。”戴着尖顶软帽的阿蒙笑着摇了摇头。

“它们只是我预先选定的一些固定尺度、比例的框,这无关紧要,还可以再利用那些低层次信息,进行筛选,回归调整,最终形成足够准确的‘形状’和位置。”

“最终收集到的信息和所有候选‘锚框’都汇总到本体——这需要足够多的时间,不过,这一切都很值得不是吗?

“我已经锚定住了你所有的分身。”

阿蒙的语气里带上了几分愉悦,祂饶有兴致地补充道:

“啊对了,忘了告诉你,在第四纪后期的很长一段时间里,雅各家族的始祖是我假扮的,我早就秘密吞掉了祂,然后看着祂的后裔们惊慌失措——我没有直接解决这些家伙……唔,看来他们是不错的训练样本,不是吗?

“嗯,这是我的‘发明’,帕列斯,你落后于时代了。”

虚幻飘渺的钟声霍然凝固,巨大的石刻壁钟虚影一寸寸溃散崩解。

# 我瞎掰的,编不下去了

# 问就是白造牛逼会教孩子

速嵌智造
薛定谔的慵懒喵

labelImg安装配置

环境:Ubuntu 19.04

  • 安装 SIP

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install

  • 安装依赖

    sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql
    sudo apt-get install qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig

  • 安装pyqt4

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install...

环境:Ubuntu 19.04

  • 安装 SIP

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install

  • 安装依赖

    sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql
    sudo apt-get install qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig

  • 安装pyqt4

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install

  • 安装labelImg

    sudo apt-get install python-pip

    sudo pip install lxml

    下载源码

    make all

    python labelImg.py



薛定谔的慵懒喵
研数科技
LumiRan的影子°

[1]文献repo

1、建立一个基于边缘的可变模型

方法:运用CRF(条件随机场Conditional Random Field)[13],来建立一个基于边缘的可变模型(如图一的中图),并进行初次解析。

计算出人体部分位置(Body Part Locations)P(L|I).

(此时结果相当不好,会有缺失手臂、丢掉下肢的情况出现。)


2、建立区域模型(Region Modle)

粗略地将其分为几个部分——背景、上肢、下肢、头、躯干等。然后运用1中的结果,对每个部分建立一个区域模型。

目的:获得背景、前景的颜色直方图分布。...


1、建立一个基于边缘的可变模型

方法:运用CRF(条件随机场Conditional Random Field)[13],来建立一个基于边缘的可变模型(如图一的中图),并进行初次解析。

计算出人体部分位置(Body Part Locations)P(L|I).

(此时结果相当不好,会有缺失手臂、丢掉下肢的情况出现。)


2、建立区域模型(Region Modle)

粗略地将其分为几个部分——背景、上肢、下肢、头、躯干等。然后运用1中的结果,对每个部分建立一个区域模型。

目的:获得背景、前景的颜色直方图分布。

         上下肢的颜色分布——用以施用对称法来改善精度。



3、建立区域可变模型

用这些特征(features)来制作一个区域可变模型(Deformable Model),进行再次解析,得到一个新的各部分以及北京的颜色模型,以此作为特征(features),建立新的模型,再次解析由此迭代。通常2、3次即可得到比较收敛的结果。

用这些特征(features)来制作一个区域可变模型(Deformable Model),进行再次解析,得到一个新的各部分以及北京的颜色模型,以此作为特征(features),建立新的模型,再次解析由此迭代。通常2、3次即可得到比较收敛的结果。

[1]Learning to parse images of articulated bodies. 

依图科技

【前沿思想】依图首席顾问、计算机视觉界学术权威艾伦尤尔亲临依图授课


作为计算机视觉的学术和产业界首屈一指的专家,Alan教授先后就职于MIT人工智能实验室、哈佛大学计算机系,现任职于UCLA统计系,也是UCLA视觉识别与机器学习中心主任。此次来华,Alan教授一方面是为了向中国学生普及计算机视觉知识和行业现状,另一方面也是为了支持其学生Leo的创业公司“依图”。


作为计算机视觉的学术和产业界首屈一指的专家,Alan教授先后就职于MIT人工智能实验室、哈佛大学计算机系,现任职于UCLA统计系,也是UCLA视觉识别与机器学习中心主任。此次来华,Alan教授一方面是为了向中国学生普及计算机视觉知识和行业现状,另一方面也是为了支持其学生Leo的创业公司“依图”。

hitxingyw

车道线检测

最近做了个项目,开发算法,对车道线进行检测识别,算法详细过程今后会进行详细描述,今天先上结果,嘻嘻~~

最近做了个项目,开发算法,对车道线进行检测识别,算法详细过程今后会进行详细描述,今天先上结果,嘻嘻~~

可视与认知计算

研究室参加SIGGRAPH Asia 2014国际会议

        12月3-6日,素有“计算机图形图像研究领域奥斯卡”之称的Siggraph Asia 2014会议在深圳召开,这是该会议首次在国内举办。今年有来自60多个国家或地区近6000人参会,,SIGGRAPH Asia2014大会主席陈宝权、全球最大数码制片厂之一Digital Domain创始人Scott Ross、哥伦比亚大学教授Steven Feiner等众多业界专家、名人参会探讨计算机图形图像的发展前景。研究室的两位ACM SIGGRAPH会员也参加的此次盛会。

        由美国计算机学会ACM...

        12月3-6日,素有“计算机图形图像研究领域奥斯卡”之称的Siggraph Asia 2014会议在深圳召开,这是该会议首次在国内举办。今年有来自60多个国家或地区近6000人参会,,SIGGRAPH Asia2014大会主席陈宝权、全球最大数码制片厂之一Digital Domain创始人Scott Ross、哥伦比亚大学教授Steven Feiner等众多业界专家、名人参会探讨计算机图形图像的发展前景。研究室的两位ACM SIGGRAPH会员也参加的此次盛会。

        由美国计算机学会ACM举办的SIGGRAPH,是全球影响最广、规模最大、同时也是最权威的计算机图形和互动技术展览及会议。SIGGRAPH Asia 2014会议为期四天,准备了一系列丰富的活动,包括商业研讨会、国际最具创新性的杰出动漫和视觉效果作品的电脑动画节、计算机图像和互动科技讲座、基于虚拟现实 \ 增强现实技术 \ 机器人技术 \ 可穿戴设备 \ 3D图像以及触觉设备等新兴技术的现场展示。

        今年的SIGGRAPH Asia 2014还增设一个“研讨班”环节,旨在展示和讨论在计算机图像、互动技术研究领域的新奇想法。探讨涉及室内场景理解、用于远程呈现的虚拟人类和机器人、创造性的形状建模和设计、创建交互内容的设计工具和城市可视化等话题。

        参展商讲座及会议是SIGGRAPH Asia 2014的另一个重要部分,主要面向贸易商以对基于产品和服务创新最新发展的展示,涵盖来自软硬件提供商、制作公司、动画游戏工作室以及教育和研究机构的创新成果。

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