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RSS订阅原创 Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（下）
Task01 Harris特征点检测器-兴趣点检测1、简介在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等，用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子，常用的有Harris角点检测、FAST特征检测、SIFT特征检测及SURF特征检测。本次任务学习较为常用而且较为基础的Harris角点检测算法，它的思想以及数学理论能
2020-06-24 22:07:25
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原创 天池零基础入门CV赛：街道字符识别
Task5模型集成集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。下面假设构建了10折交叉验证，训练得到10个CNN模型。那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成：对预测的结果的概率值进行平均，然后解码为具体字符；对预测的字符进行投票，得到最终
2020-06-03 13:31:22
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原创 天池零基础入门CV赛：街道字符识别
字符识别模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN一般由卷积（convolution）、池化（pooling）、非线性激活函数（non-linear activationf
2020-05-27 20:35:39
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原创 天池零基础入门CV赛：街道字符识别
街道字符识别:Task2 数据读取与数据扩增学习使用【定长字符识别】思路来构建模型，逐步讲解赛题的解决方案和相应知识点。图像读取在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。Pillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用比较广泛的库。Pillow的官方文档：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/
2020-05-23 22:15:09
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原创 天池零基础入门CV赛：街道字符识别
赛题理解赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题，提高对数据建模能力。赛题任务：赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测街道字符编码，这是一个典型的字符识别问题。赛题数据采用公开数据集SVHN，为了降低比赛难度，我们提供了训练集、验证集和测试集中字符的位置框。评测指标选手提交结果与实际图片的编码进行对比，以编码整体识别准确率为评价指标。任何一个字符错误都为错误，最终评测指标结果越大越好，具体计算公式如下：S
2020-05-20 21:25:47
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空空如也
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