Faster-RCNN在linux tensorflow python3.7下运行时需要的make生成文件cython_nms

Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0

注意里面只有代码，因为本人已转移动端xr方向，所以没来得及写详细的注释，对应博文：ssd pytorch转 libtorch c++实现，谨慎下载，只是因为要的博友有点多，一个个发送实在麻烦，所以放在这里，不能下载可以发邮箱

交换机上层网管软件服务端和客户端，由java语言开发出来。

非极大值抑制NMS素材原图+源码（行人检测hongkong.jpg），请参考博客https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/84946990进行试验。

约洛夫5 来自原始代码。 我修改了yololayer并集成了批处理的NMSPlugin。 提供了yolov5s.wts可以进行快速演示。 如何生成.wts可以参考 。 如何运行，以yolov5s为例 建立并运行 mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s // serialize model to plan file i.e. 'yolov5s.engine' sudo ./yolov5 -d ../samples // deserialize plan file and run inference, the images in samples will be processed. 检查生成的图像，如下所示。 _zidane.jpg和_bus.jpg 运行Python示例，请安装Python ten

利用帧差法加nms 实现了运动目标检测，python语言编写，有问题可以私信我哦。

SVM分类检测（Python2.7） HoG，PCA，PSO，硬负开采，滑动窗口，NMS 最好的检测方法是： HoG（功能）-> PCA（较少功能）+ PSO（最佳C＆gamma）->原点SVM-> HNM（更多功能）->更好的SVM-> SW-> NMS（bbox回归） 对不起，我很懒惰。 我认为我应该澄清该程序的步骤。 提取HoG功能（脚本1） 训练PSO的初始模型（脚本2） 进行pca和pso以获得更好的参数C和伽玛（脚本6） 使用no-pca功能和最佳参数来训练第二个模型（脚本2） 为了提高精度，请使用第二个模型进行hnm并获得最终模型（脚本7） 最后，选择您要进行定位的算法（脚本8或9或10） PS： 我使用pca的原因是为了加快pso的速度。 老实说，pso真的很慢。 对于第4步，您也可以使用由pca处理的功能，但是我强烈建议您尽可能保留更多功能。

深度学习中faster-rcnn对于nms进行改进，提高检测精度

win-cython_nms-bbox- 几个常见的报错： 1.AttributeError: ‘MSVCCompiler’ object has no attribute ‘compiler_so’ 2.ValueError: Buffer dtype mismatch, expected ‘int_t’ but got 'long long 3.ImportError: cannot import name ‘bbox’ 4.mv: 无法获取’utils/*’ 的文件状态(stat): No such file or directory 原因分析： 1.这个问题在win7上无解，无论怎么安装vs2015还是.net什么都没用，win10上是可以的，亲测有效； 2.很多人说什么把int改成intp，毛用都没有 3.这个是纯编译问题，win7上貌似没办法编译 4.这个是编译好了会生成一个什