matlab50行代码加州理工学院车道检测软件 该软件包包含实现[1]中的工作的C / C ++和Matlab源代码。 它通过拟合鲁棒的贝塞尔曲线样条为单个图像实现了实时车道检测系统。 它可以检测街道上的所有车道或当前车道的两个车道标记。 要快速查看实际效果，请下载以下软件以及Caltech Lanes Dataset。 检测实时运行，大约40-50 Hz，并检测街道上的所有车道。 它在Ubuntu Lucid Lynx 32位计算机和Red Hat Enterprise Linux 5.5 64位计算机上进行了编译和测试。 它还包括当时OpenCV缺少的一些功能，包括： 用于获取图像的反向透视贴图（IPM）的例程，即获取道路的鸟瞰图。 到/从图像像素坐标和道路平面上的坐标转换的例程（使用地平面假设）。 坚固耐用的RANSAC管路配件。 坚固＆RANSAC Bezier花键接头。 贝塞尔曲线样条线栅格化和绘图。 布雷森纳姆（Bresenham）的线路评级。 各种实用程序功能，用于检查线与线和边界框的交点，检查矩形内的点，等等。用于线的常规Hough变换例程的实现。 [1] Mohame

未来发展 建筑学 一般流程 视频输出 坑洼部署 坑洼探测系统的部署环境 Sagemaker部署说明 将定制的机器学习包部署到sagemaker。 有很多活动部件。 让我们通过标准的工作流程。 Docker镜像 关键组件是使您的设置能够正确使用docker进行编译。 安装Docker并使用docker run hello-world测试hello world示例，您应该看到“来自Docker的Hello ！！此消息表明您的安装似乎正常工作”。 运行以下标准命令以在本地验证设置： Docker build -t trial1 . 它将构建环境并下载大型模型 Docker run -p 80:8080 trial1 serve . 这将在本地启动docker容器。 运行[serve]程序/命令，该命令将启动wsgi和predictor.py Flask处理程序。 •注意：如果收到错误“

关键词搜索 查找与其他（已知）关键字相关联的（可能未知）关键字。 该程序从用户定义的种子关键字开始，从Google搜索结果中找到相关的种子关键字。 来自相关的Google图片搜索的文字也会被考虑。 重复该过程，直到达到一个停止标准（即，用户停止程序或提取的关键字不再有太大变化）为止。 桂 用户可以通过gui与迭代搜索进行交互（也可以通过编程方式与程序进行交互）。 要打开gui，请从程序目录中打开一个终端，然后键入： python kwGui.py 要启动关键字搜索，请输入搜索词，然后按Enter或单击“搜索”按钮。 关键字将显示在gui的左侧，而相关图像显示在gui的右侧。 关键字类型： 顶部（绿色）：所有迭代中都包含原始（“永久”）关键字。 中（白色）：相关的关键字包含在搜索词中，但它们不是永久的，可以在后续迭代中降级。 底部（灰色）：其余关键字按其相关性排序。 可以通过

Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！

传感器融合无人驾驶汽车课程实践环境（测验） 解释 此回购协议包含一个练习环境，可在与Lidar一起工作时了解ransac，欧几里得聚类等。 它是由Udacity和讲师Aaron Brown创建的。 我的贡献主要是测验部分。 有关原始的自述文件文本和安装说明，请参见下文。 欢迎参加自动驾驶汽车的传感器融合课程。 在本课程中，我们将讨论传感器融合，这是从多个传感器获取数据并将其组合以使我们对周围世界有更好了解的过程。 我们将主要集中在激光雷达和雷达这两个传感器上。 到最后，我们将融合来自这两个传感器的数据来跟踪道路上的多辆汽车，以估计它们的位置和速度。 激光雷达传感通过发送数千个激光信号为我们提供高分辨率数据。 这些激光从物体反射回来，返回到传感器，然后我们可以通过定时返回信号所需的时间来确定物体的距离。 我们还可以通过测量返回信号的强度来告诉一些有关被击中的物体的信息。 每束激光都处于红

MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

卫星计算 需要搅拌机！！！ 所需的包 py pylab（matplotlib） urllib 数学 麻木 跑步 blender startup.blend --python main2.py 如果您不想启动Blender，而只想获取原始数据（控制台+ matplotlib），请像这样启动： blender startup.blend --python main2.py --background 代码： 从特定类别下载数据： TLE.download(category) example: TLE.download("iridium") 获取类别中的卫星数： TLE.numOfSat(category) example: TLE.numOfSat("noaa") 列印特定的TLE： TLE.printTLE(category, satNr) example: 从以下类

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1

高效的面边缘检测和定量的绩效考核 首先介绍递归过程为有效地计算三次面参数的边缘检测，这个过程可以通过计算在曲面参数方程，用固定数量的相互独立算子。 然后，我们引入一个独立的图像定量标准解析评测不同的边缘检测器（包括梯度和过零基础的方法）。

提交 小路 验证 排行榜 评论 1 /storage/hpc_anna/Kaggle_DRD/submissions/size256/minimal/2015-05-27-16-52 0.068 0.07967 2 /storage/hpc_anna/Kaggle_DRD/submissions/size256/minimal/2015-05-27-17-45 0.078 0.06259 批量大小 128 3 /storage/hpc_anna/Kaggle_DRD/submissions/size256/minimal/2015-05-27-17-45-random 0.00966 4 /storage/hpc_anna/Kaggle_DRD/submissions/size256/onehidden/2015-05-28-19-04 0.1342 0.13