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Faster RCNN代码理解(Python)
最近开始学习深度学习 看了下Faster RCNN的代码 在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客 得到了很大的帮助 所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来 一是记录下自己的菜鸟学习之路 方便自己过后查阅 二来可以回馈网络 目前编程能力有限
行人检测
caffe学习
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation demo.ipynb代码注释
该部分可以帮助很好的理解论文的实现部分 源码地址 https github com ZheC Realtime Multi Person Pose Estimation 论文地址 https arxiv org abs 1611 08050
深度学习
骨骼点检测
行人检测
人工智能
openpose
百度飞浆行人多目标跟踪笔记
开源地址 PaddleDetection configs mot at release 2 3 PaddlePaddle PaddleDetection GitHub 百度飞浆集成了多目标跟踪的多种算法 地址 PaddleDetection
视觉跟踪
百度
行人跟踪
行人检测
OpenCV3特征提取与目标检测之HOG(一)——HOG的概述与原理
1 HOG Histogram of Oriented Gradient 是方向梯度直方图的意思 是一种特性描述子 通过计算与统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征 边缘是图像颜色剧变的区域 在一副图像中 局部目标的表象与形状能够被梯度
opencv
计算机视觉
HOG
行人检测
SVM
ros:kcf算法+行人检测 = 让机器人自动识别并追踪行人
实现目标 xff1a 机器人检测到有人走过来 xff0c 迎上去并开始追踪 追踪算法使用kcf算法 xff0c 关于kcf追踪的ros库在github地址 https github com TianyeAlex tracker kcf ro
ROS
kcf
行人检测
让机器人自动识别并追踪行人