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Facebook Detectron物体检测研究平台实践

1月23日,Facebook 开源了自家的物体检测研究平台 Detectron。Detectron 是 Facebook AI 研究的软件系统,实现了最先进的物体检测算法,包括 Mask R-CNN。Detectron 用 Python 编写实现,并由深度学习框架 Caffe2 (Caffe2应该类似Brain++,内部使用)。Detectron 的由来 2016 年 7 月,Detectron 项目正式启动,旨在创建一个基于 Caffe2 的快速灵活的物体检测系统,当时处于早期 alpha 开发。经过一年半的发展,Detectron 已成熟,并支持很多内部项目,比如:Mask R-CNN 和 Focal Loss for Dense Object Detection。这 2 个项目分部拿到了 ICCV 2017 的 Marr Prize 和 Best Student Paper 奖。 由 Detectron 驱动的算法,为重要计算机视觉任务(比如实例分割)提供了直观的模型,并且在近年来我们社区视觉感知系统所取得的空前进步的中发挥了关键作用。 除了研究,许多 Facebook 团队使用...

【OpenCv小白入门】人脸检测

本篇小结是关于OpenCv小白入门的,分享一下自己的想法,并且较为详细的总结一下利用OpenCv自带的Haar分类器进行人脸检测以及基于OpenCV3.1+Vs2013+C++的具体代码实现。原文链接 没有实际的操作,一切都是扯淡: 怎么说,在我刚刚开始学习OpenCv的时候,疯狂的被安利学习OpenCV(中文版)和数字图像处理不可否认,这些书确实是挺不错的,我也确实想把他们都细细的啃完;But,一考虑自己这个记忆力,怕是看完就忘记完了哦,再结合某人士说的,我们是站在巨人的肩膀上的,我们应该从作中学,没有实际的操作,一切都是扯淡! 于是,借助OpenCv的友情链接的教程OpenCV Tutorial (C++)快速实现了入门。 之后,再借助国内码云找到了若干小项目练手。 微信跳一跳,辅助程序, 有兴趣的可以瞅瞅:github 然后,根据自己的兴趣,开始学习人脸检测 实际操作: * 区别"人脸检测"和"人脸识别": 人脸检测和人脸识别的区别 * 代码的具体实现过程: 第一段代码 这一段,前半部分主要是函数的声明,全局变量的声明,以及准备训练好的分类器文件; 后面的main函数里面有2个函...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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