1.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
2.openvx是视觉视觉什么意思？
3.如何从源码编译OpenCV4Android库
4.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法
5.01 - OpenCV安装与环境配置
6.MMDet——Deformable DETR源码解读
深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法 YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。应用源码应用源码相较于RCNN系列，视觉视觉YOLO直接处理整个图像，应用源码应用源码预测每个位置的视觉视觉边界框和类别概率，速度极快，应用源码应用源码android 源码同步每秒可处理帧。视觉视觉以下是应用源码应用源码YOLO算法的主要特点和工作流程概述： 1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，视觉视觉并以3X3网格为例，应用源码应用源码每个单元格对应一个8维标签，视觉视觉表示网格中是应用源码应用源码否存在对象、对象类别以及边界框的视觉视觉相对坐标。 2. 边界框编码：YOLO预测的应用源码应用源码边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的视觉视觉相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。 3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。 4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。 5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。 如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。openvx是什么意思？
OpenVX是基于Khronos公司制定的VX（Vision Acceleration） API规范的图像和视觉加速库，它旨在提供一种高效、可移植且易于使用的wordpress主题源码分享平台，帮助开发者开发具有高视觉质量的应用程序。
OpenVX是一个跨平台、开放源代码的计算机视觉库，它可以充分发挥硬件加速的能力，并支持多种处理单元（如CPU、GPU、DSP等）之间的协同作用。同时，OpenVX提供了一些视觉和图像处理常见的函数和算法，使得开发者实现图像特定应用程序更加可行和方便。
除此之外，OpenVX还基于流水线架构设计，可以更充分地利用多核处理，支持数据流图编程，使得图像处理更加灵活和高效。此外，OpenVX具有良好的扩展性，可以进行个性化的定制和优化。因此，OpenVX在实现低功耗、高速度、高质量的计算机视觉应用方面具有广泛的应用前景。
如何从源码编译OpenCV4Android库
本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库，解决实际应用中遇到的问题。
通常，Android平台已有官方提供的OpenCV库，但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE（高性能神经网络加速库）和OpenCV的问题，因为SNPE使用的STL链接的是libc++，而OpenCV默认使用的是gnu_stl，这会导致gradle配置无法正常编译。
为解决此问题，需要自行编译OpenCV4Android库，可选择在Linux下基于NDK编译，或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者，便于生成Docker镜像，大联盟系列源码方便部署。
对于已经配置好的编译镜像，可通过Docker命令启动，并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本，同样更新环境变量。然后进入目录开始编译，修改编译选项。
若从头开始搭建编译环境，首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器，安装基础工具，如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake，确保版本为3.6或以上，以支持HTTPS，避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK，并配置环境变量。
下载OpenCV源码和contrib库，选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py，选择需要编译的指令集、STL库等。
完成编译后，即可得到OpenCV-Android-SDK库，适用于Android Studio中的Java或C++接口使用，提供方便的计算机视觉功能。
视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法
随机森林（Random Forest）学习算法是一种集成学习中的Bagging算法，用于分类任务。在学习该算法之前，需要理解决策树、集成学习和自主采样法的基本概念。随机森林由多个决策树组成，其最终决策结果是基于各决策树多数表决得出。相较于单一决策树，3dgame源码随机森林具有处理多种数据类型、大量输入变量、评估变量重要性、内部估计泛化误差、适应不平衡分类数据集等优点。
随机森林方法有以下几大优势：
1. 在数据集上表现出色，相较于其他算法具有优势。
2. 便于并行化处理，对于大数据集有明显优势。
3. 能够处理高维度数据，无需进行特征选择。
深度学习课程中，随机森林通常作为机器学习方法的一部分出现。对随机森林感兴趣的读者，建议详细阅读《机器学习讲》第五讲的内容，并下载提供的MATLAB源码。注意，源码调用了特定库，仅在位MATLAB中可运行。本系列文章涵盖了从Kmeans聚类算法到蚁群算法在内的讲MATLAB源码示例。
- OpenCV安装与环境配置
本期内容主要涉及 OpenCV 的背景知识及其安装方法。
OpenCV，即开放源代码计算机视觉应用平台，由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起，基于BSD开源证书。它的目标是实现实时计算机视觉，是一款跨平台的计算机视觉库。自开发以来，OpenCV发展迅速，得到了众多公司和业界大牛的支持与贡献。由于其开源性质，OpenCV可以免费应用于科研和商业领域。
OpenCV的体系结构包括基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、pg源码多少行辅助功能与系统函数和宏、与OpenGL的互操作等。此外，还包括线性和非线性图像滤波、图像几何变换、直方图相关、结构分析和形状描述、运动分析和对象跟踪、特征检测、目标检测等功能。级联分类器及SVM也是其重要组成部分。特征检测与描述、特征检测提取匹配接口、关键点与匹配点绘图及对象分类等功能也非常丰富。在多视角几何算法、立体摄像头标定、物体姿态估计等方面，OpenCV也提供了强大的支持。此外，它还涉及媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图像交互界面接口等内容。在统计模型、贝叶斯分类器、支持向量机、决策树、提升、梯度提升树、随机数、超随机数、最大期望、神经网络及机器学习数据等方面，OpenCV也有着广泛的应用。运动估计、背景分离、对象跟踪等视频处理相关内容也是其重要组成部分。拼接流水线、特点寻找和匹配图像、估计旋转、自动校准、图像歪斜、接缝估测、曝光补偿、混合等功能也一应俱全。
安装OpenCV可以通过终端运行。为了加快安装配置过程，通常会从清华镜像中下载和安装 OpenCV-Contrib-Python。在演示环境中，OpenCV已安装。打开终端进入Python交互式编程页面，执行相应命令，若无报错，则表示安装成功。安装完成后，即可开始使用OpenCV进行计算机视觉开发。
MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。 核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（）-蚁群算法
蚁群算法是一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性，是一种全局优化算法。在蚁群系统中，蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后，蚁群会沿着最短路径到达食物源，这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比，蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点，易于寻找到全局最优解。
蚁群算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，相较于传统路由算法，蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点，非常适合网络路由需求。
深入学习蚁群算法的具体原理，请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面，包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供，欢迎查阅和使用。
openmv是什么
OpenMV是一种基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。 接下来详细解释OpenMV的概念和应用： 一、OpenMV的基本定义 OpenMV是一个开放源代码的嵌入式视觉开发平台，它允许开发者利用MicroPython语言进行编程，以实现对摄像头的控制和处理图像数据的功能。OpenMV提供了一个灵活的框架，让开发者能够便捷地在嵌入式系统中实现计算机视觉相关的应用。由于MicroPython的简单性和Python语言的广泛使用，OpenMV大大降低了嵌入式视觉开发的门槛。 二、OpenMV的应用领域 OpenMV广泛应用于各种需要实时图像处理和机器视觉的应用场景。例如，它可以用于自动化检测、机器人导航、目标跟踪、手势识别等。开发者可以通过编写脚本，利用OpenMV的功能实现对摄像头的控制，进行图像采集、处理和分析等操作。此外，OpenMV还支持与多种传感器和执行器进行连接，从而构建更为复杂的智能系统。 三、OpenMV的特点与优势 1. MicroPython编程环境：OpenMV采用MicroPython语言进行编程，语言简单易学，适合初学者快速上手。同时，MicroPython代码的运行效率高，能够满足实时性要求较高的应用场景。 2. 丰富的库和API支持：OpenMV提供了丰富的库和API，支持各种图像处理和计算机视觉算法的实现。开发者可以利用这些库和API快速开发出功能强大的视觉应用。 3. 开源和定制化：作为一个开源项目，OpenMV允许开发者根据自己的需求进行定制和二次开发。开发者可以通过社区分享自己的经验和代码，从而实现更广泛的交流和合作。同时，由于源代码开放，开发者可以更好地理解和优化自己的应用。 总的来说，OpenMV是一个强大的嵌入式视觉开发平台，它结合了MicroPython的简单性和灵活性，使得开发者能够便捷地实现各种计算机视觉应用。无论是在工业自动化、智能家居还是智能安防等领域，OpenMV都展现出了广阔的应用前景。
