Deep learning for computer vision with python-starter bundle(pdf+code+dataset) by Adrian at PyImageSearch

Computer-Vision OpenCV 计算机视觉 浙江大学2020-2021秋冬计算机视觉课程6次实验+复习资料+OpenCV学习资料 Hw1：制作无声小短片视频 Hw2：圆形/直线检测 Hw3：Harris角点检测 Hw4：Eigenface人脸检测 Hw5：CNN

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： ： OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段（ ，（ ，（ ，2021年。 许多基于图像的感知任务可以公式化为检测，关联和跟踪语义关键点，例如人体姿势估计和跟踪。 在这项工作中，我们提出了一个通用框架，该框架可以在单个阶段中共同检测并形成时空关键点关联，这使其成为第一个实时姿势检测和跟踪算法。 我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该体系结构使用Composite Fields来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单独的连接图，其连接点是多个帧中的语义关键点（例如人的身体关节）。 对于时间关联，我们引入了时间复合关联字段（TCAF），它需要扩展的网络体系结构和训练方法，而不是以前的复合字段。 我们的实验显示出竞争准确性，同时在多个公开可用的数据集（例如COCO，CrowdPose以及

pdf版本，共14章，难度适中，适合初学者学习，附带opencv的一个说明

快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo

自动裁剪 自动裁剪功能非常适合您的网站的个人资料图片处理或ID卡的批处理工作，它将以检测到的最大脸部为中心输出图像。 安装 简单的！ pip install autocrop 用 Autocrop可以使用也可以直接。 从Python 导入Cropper类，设置一些参数（可选），然后开始裁剪。 crop方法接受文件路径或np.ndarray ，并返回Numpy数组。 这些可以通过PIL或Matplotlib轻松处理。 from PIL import Image from autocrop import Cropper cropper = Cropper () # Get a Numpy array of the cropped image cropped_array = cropper . crop ( 'portrait.png' ) # Save the cropped imag

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火炬中心损失 Pytorch实现中心损失的方法： （ ）也使用此损失函数。 开始吧 克隆此仓库并运行代码 $ git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-center-loss $ cd pytorch-center-loss $ python main.py --eval-freq 1 --gpu 0 --save-dir log/ --plot 您将在终端中看到以下信息 Currently using GPU: 0 Creating dataset: mnist Creating model: cnn == > Epoch

多任务学习 此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。 该代码库是对以下工作的补充： ， ，Wouter Van Gansbeke，Marc Proesmans，Dengxin Dai和Luc Van Gool。 ， 和Luc Van Gool。 在可以找到有关多任务学习的最新作品列表。 安装 该代码与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 假设 ，最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # Image operations conda install -c conda-forge opencv # OpenCV cond

模拟色盲并为有色盲的人校正颜色 该脚本基于有色盲的人自然感觉到的图像来模拟图像。 您还可以更改色盲程度以进行仿真。 此脚本还可以用于校正图像，从而使有色盲的人更容易区分图像中的某些颜色。 易于设置和运行！ 模拟Protanopia，Deutranopia，Tritanopia和Hybrid Colorblindess（Protanopia + Deutranopia）。 校正图像中的泛色，反盲和混合色盲的颜色。 改变模拟和校正的色盲程度！ 极快。 从命令行使用它（超级简单） ，或将其用作库（高级用户）。 支持道尔顿化和HSV移位算法。 安装 下载脚本 在终端中转到您选择的目录，然后运行以下命令。 git clone https://github.com/tsarjak/Simulate-Correct-ColorBlindness.git 安装依赖 要运行此脚本，您需要为p