1.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测(上)|附源码
2.数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的平台增量式稀疏体素结构 & 源码解析
3.OpenBSD3.6编译内核的方法
4.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
5.口罩类型分类检测系统:融合FasterNet的改进YOLOv8
6.RoI Pooling 系列方法介绍(文末附源码)
一文带你学会使用YOLO及Opencv完成像及视频流目标检测(上)|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法,通过详细解释和附带源码,源码让学习过程更加直观易懂。平台
在计算机视觉领域,源码目标检测因其广泛应用,平台如人脸识别和行人检测,源码美团外卖源码备受关注。平台YOLO(You Only Look Once)算法,源码由一位幽默的平台作者提出,发展到现在的源码V3版本,是平台其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的源码代表,通过一次扫描就能完成对象位置和类别的平台预测,显著提高了检测速度,源码尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列(如Faster R-CNN),平台但速度优势明显,如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰,包括四个文件夹和两个Python脚本,分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本,我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先,确保安装了OpenCV 3.4.2+版本,然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中,通过YOLO的权重和配置文件加载模型,接着对输入图像进行预处理,利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制(NMS)技术,最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体,但也会遇到一些挑战,如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例,可以看到YOLO在复杂场景中的转转钓鱼源码制作表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践,只需按照教程操作,通过终端执行相关命令,即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享,可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 & 源码解析
在年初,智行者高博团队和清华大学联合发表了Faster-Lio的工作,该成果收录于IEEE RA-Letters,其开源代码展示了如何通过增量式稀疏体素结构iVox,提升Lidar-inertial Odometry(LIO)的算法效率。相较于MaRS-Lab的FastLio2,Faster-Lio在保持精度的同时,得益于iVox的设计,尤其是在增删操作上的高效性,显著减少了维护local map和查询近邻的时间。
高博在知乎文章中详细解读了Faster-Lio,特别是iVox的创新设计。我们从数据结构的角度出发,通过简化的方式解释iVox:首先,利用哈希表(如C++的std::unordered_map)将体素空间坐标作为key,通过精心设计的空间哈希函数映射到有限的索引空间,实现快速的增删操作。哈希表的优化和抗冲突设计使得碰撞概率极低,即使有冲突,也能快速忽略。
此外,iVox采用了伪希尔伯特曲线(PHC)来组织体素,这种曲线将高维空间划分为一系列单元,并通过分段曲线连接,便于一维空间索引。尽管希尔伯特曲线是理想化的,但在工程实践中,PHC在接近填充空间的libneon0.25源码同时,保持了可接受的实现复杂度。
Faster-Lio的源码解析显示,核心在于IVox类,其中grids_map_和grids_cache_是关键数据结构。AddPoints()负责增量点的添加,通过哈希查找确保高效,而GetClosestPoint()则通过kNN搜索找到最近邻。
尽管论文与代码存在一些差异,如体素过时删除策略,但整体上,iVox的设计思路清晰,哈希表和空间组织策略的结合使得其在实际应用中表现出色。然而,对于体素内点的处理,实际工程中可能更倾向于简化,例如通过体素降采样和八叉树结构,这些方法在某些场景下可能会比PHC更易于实现。
最后,作者WGH无疆强调,iVox是简单实用的解决方案,但希尔伯特曲线在工程实践中的优势可能有限,尤其是在点数不多的情况下。未来,他们将探讨其他类似的工作,如CMU的Super Odometry,其中可能结合了哈希表和八叉树。欢迎大家继续关注和交流。
OpenBSD3.6编译内核的方法
首先要下载安装所需的包
在官方发布的OpenBSD光盘上可以获取源代码,当然也可以从网上下载src.tar.gz、sys.tar.gz、ports.tar.gz文档
cp /home/jjp/src.tar.gz /usr/src/
tar zxvf src.tar.gz
cp /home/jjp/sys.tar.gz /usr/src/
tar zxvf sys.tar.gz
cp /home/jjp/ports.tar.gz /usr/
tar xzvf ports.tar.gz
可以cvsup到最新的文件,首先要安装cvsup。
pkg_add cvsup-.1g-no_x.tgz
装完以后需要自己手工生成配置文件,不象FreeBSD那样可以拷贝一个example。
cd /usr
mkdir cvsup
cd cvsup
编辑cvsup-supfile
mg cvsup-supfile
#注意需要用mg,商家联盟 源码下载不是vi什么的
[code:1:e1bfbc9]
#Defaults that apply to all the collections
*default release=cvs
*default delete use-rel-suffix
*default umask=
*default host=cvsup.uk.openbsd.org
*default base=/usr
*default prefix=/usr/cvsup
#If your network link is T1 or faster, comment out the following line.
*default compress
OpenBSD-all
#OpenBSD-src
#OpenBSD-www
#OpenBSD-ports
#OpenBSD-x
#OpenBSD-xf4
[/code:1:e1bfbc9]
然后执行cvsup
cvsup -g -L 2 cvsup-supfile
OpenBSD的内核配置文件因为支持多平台,所以相应平台的配置
文件就存放在/usr/src/sys/arch/$ARCH/conf/里,这里的$ARCH就是你所用的平台名称。以i为例介绍对内核有优化作用的选项。
cd /usr/src/sys/arch/i/conf
cp GENERIC mine
vi mine
处理器及I/O部分有:
option I_CPU
这个很简单,与FreeBSD一样
#option GPL_MATH_EMULATE
别把它打开除非你的机器老得连FPU都没有
option DUMMY_NOPS
把开机延迟关掉
option UVM
高级虚拟内存系统,在系统进行交换时提高速度所用
#option MFS
这个也与FreeBSD含义一样,用于建立内存盘以提升数据访问速度
网络部分有:
option NMBCLUSTERS=""
与FreeBSD含义一样,提升高流量时的网络操作速度并提高内核稳定性。如流量低可用或
另外,把不需要的网卡设备都注释掉,这样可以减小内核容量提升启动速度。
磁盘设备部分有:
option BUFCACHEPERCENT=
保留%的系统内存作为文件系统的缓存,顾名思义,根据实际系统内存数来取值,推荐取低一些的值
另外,与网络部分一样,把不需要的磁盘设备(scsi、ide)都注释掉。
配完了内核,依次打:
cd /usr/src/sys/arch/i/conf ;
config mine
cd ../compile/mine ;
make depend make
cp /bsd /bsd-old ; cp bsd /bsd
重启后就可以直接用刚才编译好的新内核了,如果它有任何问题,可以重启后在boot的提示符上输入刚才换名的旧内核,命令格式为:
boot boot device:/kernelold
把device换成你存放旧内核的盘设备即可。顺便提一下,你可以在上述命令后加上一个-c选项进入User Kernel Config界面,它提供与FreeBSD下一样的配置功能。
FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization(层归一化)的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术,层归一化可确保网络中各层具有相似的分布,从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理,强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析,具体路径位于解码过程的淘客发单源码核心部分。调用入口展示了传入参数,包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps,简洁直观,符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点,特别是针对特定数据类型和维度,使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本,减少判断指令,实现加速运算,且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来,内核实现的详细描述,强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明,解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用,以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略,强调了在CUDA开发中基础技巧的应用,并指出与其他优化方案的比较。此外,文章还推荐了OneFlow的性能优化实践,为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。
口罩类型分类检测系统:融合FasterNet的改进YOLOv8
近年来,全球突发公共卫生事件频发,人们对于个人防护意识的提升和口罩的广泛使用成为常态。口罩作为重要的个人防护装备,对病毒和细菌传播的预防具有重要意义。然而,随着市场口罩种类增多,准确分类和检测不同类型的口罩成为关键问题。传统的手动视觉方法在效率和准确性方面存在局限,开发自动化口罩分类检测系统具有重要实际价值。
深度学习技术的快速发展,尤其是YOLO(You Only Look Once)算法的高效性与准确性,为解决口罩分类检测问题提供了新思路。然而,YOLO算法在小目标检测方面存在局限性,且对不同口罩类型的准确分类能力有待提高。本研究旨在改进YOLOv8算法,融合FasterNet的思想,设计一种高效准确的口罩类型分类检测系统。
研究工作主要包括以下几个方面:改进YOLOv8算法,提高对小目标的检测能力和稳定性;引入FasterNet加速系统运行速度;通过大规模实验验证系统性能,与传统方法进行对比,展示改进方法的有效性和实用性。
改进YOLOv8算法,通过调整网络结构和参数设置,增强对小目标的检测效果。引入FasterNet的轻量级目标检测网络,结合YOLOv8实现快速准确的口罩分类检测,同时提高系统的实时性和效率。
通过实验评估验证改进方法的有效性,使用大规模数据集训练和测试系统,比较其性能与传统方法。在公共场所、医疗机构、交通枢纽等场景应用系统,实现自动化检测和分类,提高口罩使用效果和防护效果。
成果具有实际应用价值,广泛应用于各类场所,提高口罩管理效率。同时,研究方法和思路对其他目标检测领域具有参考意义,推动深度学习技术在实际应用中的发展。
项目包括口罩数据集收集、标注与整理,数据集结构设计,模型训练、核心代码讲解(predict.py、train.py、backbone\CSwomTramsformer.py),系统整体结构与功能概述,YOLOv8与FasterNet的介绍,以及训练结果可视化分析。
系统整体结构分为多个模块,如数据集管理、模型训练、核心代码实现等。具体功能包括基于YOLOv8改进的分类检测、FasterNet加速、训练结果可视化分析等。
YOLOv8网络架构从主干网络(CSP架构、C2f模块)、颈部(PAN-FPN结合)、头部(解耦头与无锚点检测)、预测层等方面进行介绍。FasterNet则采用简单而高效的架构,包括嵌入层、合并层、FasterNet块、标准化和激活层、全局平均池化等。
训练结果包括损失函数、精确率、召回率、mAP、学习率等指标的可视化分析。训练过程中的损失减少、指标变化、学习率调整等提供模型性能的直观了解。
系统整合包含完整源码、数据集、环境部署教程、自定义UI界面等内容,提供全面的技术支持与应用指导。
参考文献涵盖了学术研究、深度学习方法、图像处理技术、机器学习算法等,为项目的理论基础与实践应用提供支持。
RoI Pooling 系列方法介绍(文末附源码)
本文为您介绍目标检测任务中的重要手段——RoI Pooling及其改进方法。RoI Pooling最初在 Faster R-CNN 中提出,旨在将不同尺寸的区域兴趣(RoI)投影至特征图上,通过池化操作统一尺寸,方便后续网络层处理,同时加速计算过程。接下来,我们将探讨RoI Pooling的局限性以及其改进方法RoI Align和Precise RoI Pooling的特性。
RoI Pooling存在量化误差问题,导致精度损失。为解决这一问题,RoI Align应运而生,它在Mask R-CNN中提出,通过取消量化操作,实现无误差的区域池化。与RoI Pooling不同,RoI Align在计算时仅需设置采样点数作为超参数,使得操作更为灵活。具体操作中,RoI Align将RoI映射至特征图,划分区域时保持连续,通过双线性插值计算中心点像素值,最后取每个区域最大值作为“代表”。这种改进方法消除了量化误差,提高了精度。
针对RoI Pooling和RoI Align存在的超参数设置问题,Precise RoI Pooling提出了无需超参数的解决方案。在计算过程中,Precise RoI Pooling通过计算区域积分并取均值,代替了最大值池化,不仅消除了量化误差,还使得每个像素点对梯度贡献均等,避免了“浪费”大部分点的现象。这一改进使得网络对输入的敏感度更加均匀,提高了模型的稳定性和泛化能力。
总结而言,RoI Pooling、RoI Align和Precise RoI Pooling在目标检测领域中各有特点,分别针对精度、灵活性和均匀性提出了解决方案。实践操作时,应根据具体需求和场景选择最合适的算法,以达到最优的检测效果。本文提供的源码链接,包括自己实现的RoI Pooling和RoI Align,以及原作者的Precise RoI Pooling版本,旨在为学习和研究提供参考资源。
faster jackson 注解扩展实现动态JsonIgnore
了解了 Faster Jackson 的基本用法后,我们了解到它作为 Spring Boot 默认的对象转换器的核心类,在日常开发中发挥着重要作用。在对象转化为 JSON 字符串时,我们经常利用 Faster Jackson 提供的注解来控制转换细节。其中,@JsonIgnore注解尤为常用,用于忽略特定字段的序列化过程。然而,有时在某些场景下,我们需要实现类似 @JsonIgnore 的效果,但要求能够动态调整字段的序列化状态。
站在巨人的肩膀上,遵循开闭原则,我决定对 Faster Jackson 进行注解扩展,以实现动态控制字段的序列化。经过仔细阅读源码并进行调试,终于找到了实现思路。
首先,我自定义了一个注解 @AuthProtected,并在 Java 实体类中使用它来标记需要被序列化的字段。同时,引入了一个字段别名(mapper),用于后续依据此别名来判断字段是否进行序列化。此外,通过 RBACThreadLocalHandler 的 get() 方法,动态获取当前线程中允许序列化的字段集合,此集合在特定条件下通过一系列判断动态生成并保存在 threadlocal 中。
接下来,编写测试代码来验证功能实现。自定义注解后,我们通过实例化实体类并调用 Faster Jackson 的序列化方法,观察输出结果,验证动态控制字段序列化的能力。
通过上述实现,我们成功实现了运行时动态决定某个 bean 的字段是否能被序列化。这一方案不仅避免了重复造轮子的麻烦,也符合代码的可扩展性原则,为项目提供了更灵活、动态的 JSON 转换控制能力。