在真实场景中，我们见到的图像不都是方方正正的，比如扫描的图书和遥感图像，需要检测的目标通常是有一定旋转角度的。这时候就需要用到旋转目标检测方法，对目标进行精确的定位，方便后面的识别、分析等高级任务。...它通过重新定义目标表示形式，以及增加回归自由度数量的操作，实现旋转矩形、四边形甚至任意形状的目标检测。旋转目标检测在人脸识别、场景文字、遥感影像、自动驾驶、医学图像、机器人抓取等领域都有广泛应用。...遗憾的是，现有的开源旋转目标检测代码库，往往支持的方法较少，角度定义法各不相同，并且不同代码库所依赖的关键算子、深度学习算法框架不一致。这给代码复现、借鉴、公平对比都带来了很大的困难。...、最统一的旋转目标检测算法框架。...模块化设计和丰富灵活的配置文件 同 OpenMMLab 其他算法库一样，我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法。一方面可以尽量实现代码复用，另一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。
在真实场景中，我们见到的图像不都是方方正正的，比如扫描的图书和遥感图像，需要检测的目标通常是有一定旋转角度的。...它通过重新定义目标表示形式，以及增加回归自由度数量的操作，实现旋转矩形、四边形甚至任意形状的目标检测。旋转目标检测在人脸识别、场景文字、遥感影像、自动驾驶、医学图像、机器人抓取等领域都有广泛应用。...遗憾的是，现有的开源旋转目标检测代码库，往往支持的方法较少，角度定义法各不相同，并且不同代码库所依赖的关键算子、深度学习算法框架不一致。这给代码复现、借鉴、公平对比都带来了很大的困难。...模块化设计和丰富灵活的配置文件 同 OpenMMLab 其他算法库一样，我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法。一方面可以尽量实现代码复用，另一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。...欢迎大家一起参与完善 MMRotate！
在实验上，也证明了该方法在一些现有的技术数据增强方案上有了显著的改进，例如：自动增强、裁剪、随机擦除，在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面取得了很好的效果。...但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。 为什么需要数据增强？ 深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。...4、rotation旋转 要注意旋转度数。以MNIST为例，轻微旋转（例如1°-20°）可能有用，再往后增加时数据标签可能不再保留。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： ?...非线性方法 ②另一方法是随机裁剪图像并将裁剪后的图像连接在一起以形成新图像： ? 随机裁剪再拼接 这类方法从人的视角看毫无意义，但确实提升了精度。
在实验上，也证明了该方法在一些现有的技术数据增强方案上有了显著的改进，例如：自动增强、裁剪、随机擦除，在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面取得了很好的效果。...但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。 为什么需要数据增强？ 深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。...计算视觉数据增强 计算视觉领域的数据增强算法大致可以分为两类：第一类是基于基本图像处理技术技术的数据增强，第二个类别是基于深度学习的数据增强算法。...4、rotation旋转 要注意旋转度数。以MNIST为例，轻微旋转（例如1°-20°）可能有用，再往后增加时数据标签可能不再保留。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： ?
在实验上，也证明了该方法在一些现有的技术数据增强方案上有了显著的改进，例如：自动增强、裁剪、随机擦除，在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面取得了很好的效果。...但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。 为什么需要数据增强？ 深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。...计算视觉数据增强 计算视觉领域的数据增强算法大致可以分为两类：第一类是基于基本图像处理技术技术的数据增强，第二个类别是基于深度学习的数据增强算法。...4、rotation旋转 要注意旋转度数。以MNIST为例，轻微旋转（例如1°-20°）可能有用，再往后增加时数据标签可能不再保留。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果
如果目标存在旋转，为了能找到发生旋转的物体，我们可以创建多个方向的旋转对象，也就是说，将搜索空间离散化，此时，有两个可选的方式：一个是旋转搜索图像，然后用模板在旋转后的图像中搜索，二是旋转模板，用旋转后的模板在搜索图像中定位...、 (2)、实际情况需要多个角度的旋转，对原图旋转内存方面也会有过多的消耗 (3)、工业应用时，一般模板比较固定，而搜索图像总是时刻变化的。...我们以工业界最为出色Halcon软件为例，经过多次测试，他的金字塔层数的自动设置是非常智能化的，基本上自动可以保证速度最优同时效果稳定，通常，我们认为金字塔的层数只和模板图像的尺寸有关，但是，一些仔细的测试表明...通常可以用双线性插值或者三次立方插值，来获取旋转后的数据，不建议用最近邻算法，但是不同的旋转算法，最后得到的匹配结果会有所不同，同时这也就说呢，其实带角度的模板匹配，理论上很难获取精确解，因为你毕竟不知道原始的旋转算法是何种...通常，在金子塔的最底层（和原图一样大小那一层），可按照前述的自动角度幅值来一步一步的旋转图像，然后随着金字塔的层数增加，根据模板在每层金字塔中都会缩小2倍的这个事实，在相应金字塔上模板的角度步幅也可以增加
，读代码、甚至自己动手撸，自己训练，调参，排错，才能有真正的体会和理解，只讲我认为每个算法里面不太好理解，重点，以及容易忽略的点，跟同行一起交流，沟通。...关于版面分析这方面，后面会有团队里面经验非常丰富的伙伴和大家分享。...一个模型主要从以下几个方面理解 亮点和核心思路是：预测框和文本线构造算法 loss是啥（损失函数）：anchor前后景概率、y、w调整 label怎么做：大框，弄成小框，然后正负样本均衡 后处理 [1595918423412087628...[1595918587040077800.png] Muturaltraining： 我们知道什么？什么字符，第几个？这个信息！ 哪个字符?找到那个字符，第几个？然后和样本里的顺序比 第几个是啥字符？...，以及投影分布 多单据：多张单据在一起，通过投影，阈值超参配置 表格识别：采用mask-rcnn的方法，来找出大表边缘 后处理：通过NLP纠错，后面会详细的讲 4.2 实践之路——旋转模型 #####大方向判断
上期我们一起学习来了OpenCV中的绘图与注释， 机器视觉算法(第11期)----OpenCV中的绘图与注释 我们知道，图像处理以及深度学习的卷积神经网络中，都会有一个卷积的概念，但是这个卷积操作真的是在做卷积吗...今天我们一起揭开这个蛊惑人心的“卷积”操作！ 我们常说的，对图像进行滤波就是一个卷积核在图像上进行滑动求和的过程，也就是图像和卷积核进行求卷积的过程, 如下图。但是真的是这样吗？ ?...我们知道数学意义上的卷积是要对模板进行绕其中心180°旋转的，可是上面说的滤波为什么不旋转？ 其实，我们在执行线性空间滤波的时候，必须要清楚的理解两个相近的概念，一个是相关，一个是卷积。...那么为什么不说是相关操作呢？奔着追根求源的精神，从冈萨雷斯的图像处理书籍中找到了答案，翻译过来如下： “在图像处理文献中，您很可能会遇到卷积滤波器，卷积模板或者卷积核等这样的术语。...好了，至此，我们一起揭开了图像处理中卷积的真正面纱，希望对我们的学习有所帮助，感觉对您有帮助，就点个赞吧。
这需要我解答下面这两个问题： 我要使用什么数据来训练这个网络？ 我要使用什么网络架构以及具体采用怎样的训练方法？ 事实证明，第一个问题是最主要的挑战。我需要一个包含姿势标签的人脸图像数据集。...我发现，这种架构在修改图像中的小部件方面表现非常出色：这里是闭上眼睛和嘴。 人脸旋转器则要复杂得多。我在单个网络中实现了两个算法来旋转人脸，因此该网络有两个输出。...这两个算法是： Pumarola et al. 的算法。这就是刚刚用来修改面部表情的算法，但现在该网络的任务是旋转人脸。 Zhou et al. 的视图合成算法。他们的目标是旋转图像中的 3D 目标。...人脸旋转器 人脸旋转器由两个子网络构成。双算法旋转器使用两个不同的算法旋转人物的面部，其中每个算法都有各自的优势和短板。...为了将两者的优势结合到一起，还有一个组合器（combiner）能使用一个 α 掩码将两个算法输出的图像融合到一起，并且还能对图像进行修整，实现质量提升。
，即不管输入是什么，模型都输出相同的结果。...（下图为gif，建议下载动图） 语义异常检测 谷歌用两种具有代表性的自监督表示学习算法，旋转预测和对比学习，来测试该两阶段框架在异常检测方面的有效性。...旋转预测，是指模型对输入图像旋转角度的检测能力。之所以选用旋转预测，是因为端到端旋转预测网络的良好性能，已被广泛应用于一类分类研究。...对比学习，是指模型学习把从相同图像转换来的样本放在一起，同时将其他图像转换而来的推开。在训练过程中，当图像从数据集中提取时，每个图像都经过两次简单的增强(如随机裁剪或颜色变化)。...尽管旋转预测和分布增强对比学习表示在语义异常检测方面表现出了最先进的性能，但这些算法在纹理异常检测方面表现不佳。相反，对比学习可能更适合这种场景。
这需要我解答下面这两个问题： 我要使用什么数据来训练这个网络？ 我要使用什么网络架构以及具体采用怎样的训练方法？ 事实证明，第一个问题是最主要的挑战。我需要一个包含姿势标签的人脸图像数据集。...我发现，这种架构在修改图像中的小部件方面表现非常出色：这里是闭上眼睛和嘴。 人脸旋转器则要复杂得多。我在单个网络中实现了两个算法来旋转人脸，因此该网络有两个输出。...这两个算法是： Pumarola et al. 的算法。这就是刚刚用来修改面部表情的算法，但现在该网络的任务是旋转人脸。 Zhou et al. 的视图合成算法。他们的目标是旋转图像中的 3D 目标。...为了将这两种方法的长项结合到一起，我训练了另一个网络通过一个 α 掩码将这两个输出融合到一起。这个网络还能输出「修整（retouch）」图像，即可将组合后的图像与另一个 α 掩码再组合起来。 ?...为了将两者的优势结合到一起，还有一个组合器（combiner）能使用一个 α 掩码将两个算法输出的图像融合到一起，并且还能对图像进行修整，实现质量提升。
面部旋转器要复杂得多。我使用在单个网络中实现的两种算法来旋转面部，从而产生两个输出。这些算法是： Pumarola等人的算法：用于修改面部表情，但是现在我让网络旋转面部。...Zhou等人（ECCV2016论文）的视图合成算法：他们的目标是旋转图像中的3D对象。...面部旋转器 面部旋转器由两个子网组成。关于人物脸部，有两种不同的算法，各有优劣。为了组合它们的强度，组合器会拍摄两个输出图像，将它们与alpha蒙版融合在一起，修饰图像以提高质量。...可以看到Pumarola等人的算法产生了一张模糊的面孔。我推测这是由于要求网络从压缩特征编码中产生所有新像素，从而丢失了原始图像的高频细节。另一方面，周等人则从输入图像中重用像素，产生了清晰的结果。...上图中同样可以看到，周等人的算法使用手臂像素来重建被遮挡的头发。另一方面，Pumarola等人的头发具有更自然的颜色。
当年的神经系统还不如现如今这般流行，所有的研究都只是深度学习，而那时候我们就已经在思考一个问题：深度学习依赖的反向传播算法 (back-prop) 显然是很不容易被人们所接受的，很难相信神经系统能够自动形成与正向传播对应的反向传播结构...如果你对训练神经网络有经验，你可能会想到我们在做图像预处理和数据拓增的时候，会把某些 图片 旋转一些角度，作为新的样本，给神经网络识别。...但是对于移动的数据(比如 视频 )，或者我们需要检测物体具体的位置的时候，CNN 本身很难做，需要一些滑动窗口，或者 R-CNN 之类的方法，这些方法很反常(几乎肯定在生物学中不存在对应结构)，而且极难解释为什么大脑在识别静态图像和观察运动场景等差异很大的视觉功能时...CNN 等能够自动抽取图像特征等等性质已经为人熟知，但是到底是哪些神经元或者哪些结构起了作用?这个很难回答。...我们知道网络能够正确分类某个图片，但是为什么?图片中什么部分或者条件才导致网络得出这个结论?如果分类出错了，又是什么具体的部分或者条件误导了它?这些我们都不是非常清楚，大部分时候仅仅靠调参提高结果。
另外，linemod的代码里虽然有金字塔，但是他只是对特征方面用了金字塔，在旋转角度上他确没有进行下采样，也就是说，如果底层金字塔有100个旋转角度，第二层还是100个，第三个也还是100个，以此类对，...1、创建模型时，直接旋转0角度时识别的特征作为其他角度的特征，而非旋转图像，然后在识别特征。 ...这个问题其实很多写模版匹配的朋友都有遇到过，而且早期我也没有好的解决方案，曾经尝试过旋转特征，不过不知道为什么当时得到的结果总是有问题。 ...四、自动对比度的确认 在早期的文章中，我有提到自动对比度可以使用模版图的OSTU二值化阈值法得到，但是实际测试时发现很多图像这样的得到的对比度值非常不合适，会造成目标的丢失。...在网络上搜索这方面的资料时，有发现有篇类似的博客有提及到这个算法：基于形状的模板匹配之候选点选择 ，我感觉没有讲到核心，大家也可以参考下。
我们证明，根据环境的不同，可以实现轨迹精度和鲁棒性方面的优势。此外，我们证明了与双目模式相比，ORB-SLAM3算法的运行时间可以减少40%以上。 3....算法解读 这项工作的总体方法如图1所示，整体的框架原理还是非常简单的。ORB SLAM3的RGB-D模式没有动，直接原样拿过来了，主要的工作量在于基于激光雷达进行深度图生成。...最佳结果以绿色突出显示，次佳结果以蓝色突出显示 表2 每100米的平均旋转误差。...最佳结果以绿色突出显示，次佳结果以蓝色突出显示 通过对不同序列的算法准确性的进一步研究，很明显，RGB-L模式在低纹理环境中表现得特别好，如图4所示。 图4 低纹理环境的典型图像。...需要注意的是，对于表1中的标准RGB-D模式，离线和在线计算的部分计算时间是加在一起。传统的CV算法计算时间非常低，因此相对于双目模式可以显著加速ORB-SLAM3算法。
如果你对训练神经网络有经验，你可能会想到我们在做图像预处理和数据拓增的时候，会把某些图片旋转一些角度，作为新的样本，给神经网络识别。...但是对于移动的数据（比如视频），或者我们需要检测物体具体的位置的时候，CNN 本身很难做，需要一些滑动窗口，或者 R-CNN 之类的方法，这些方法很反常（几乎肯定在生物学中不存在对应结构），而且极难解释为什么大脑在识别静态图像和观察运动场景等差异很大的视觉功能时...CNN 等能够自动抽取图像特征等等性质已经为人熟知，但是到底是哪些神经元或者哪些结构起了作用？这个很难回答。...我们知道网络能够正确分类某个图片，但是为什么？图片中什么部分或者条件才导致网络得出这个结论？如果分类出错了，又是什么具体的部分或者条件误导了它？这些我们都不是非常清楚，大部分时候仅仅靠调参提高结果。...的数量不到人脑中 mini-columns 数量的时候，能够起达到人类的识别率（何况现在 CNN 虽然问题很多，但是识别率很多已经超过人类了）。
学习PHP中好玩的Gmagick图像操作扩展的使用 在 PHP 的图像处理领域，要说最出名的 GD 库为什么好，那就是因为它不需要额外安装的别的什么图像处理工具，而且是随 PHP 源码一起发布的，只需要在安装...它相对于 ImageMagick 来说并没有什么新的特性，只是更加的专注于稳定性和性能方面。.../img/2-minify.jpg'); thumbnailimage() 是直接生成缩略图，它的目标是制作适合在网上显示的小的低成本缩略图图象，我们可以只填一个宽或者只填一个高，图像就会自动等比例地绽放到指定的大小.../img/2-flop.jpg'); // 旋转图像 $image = new Gmagick('....总结 看出来了吧，其实 GraphicsMagick 相对于 GD 来说，实现这些修图方面的效果会非常地简单。
在本文的工作中，提出了一种新颖的算法，该算法可以基于按钮角点检测结果自动校正电梯面板图像的透视畸变。...与传统的几何方法相比，本文的方法能够校正的透视畸变率更高，因为它仅对单个图像自动执行。实验结果表明，该方法在准确性和鲁棒性方面明显优于传统的几何技术，平均比传统几何算法的校正结果高77.4％。...本文工作的关键思想是提出一种新颖的算法，可以根据检测结果自动去除此类透视畸变，帮助提高按钮识别精度。 ? 角点检测方法包括两个部分。...它是一种典型的网络体系结构，使用改进的神经体网络结构搜索技术来自动搜索图像的语义分割。DeepLabv3 +模型将两种类型的神经网络结合在一起：编码器-解码器结构和空间金字塔池模块。...所提出的算法在所有三组图像上均实现了更高的精度。该算法的校正结果平均比传统几何算法的校正结果高77.4％，大大改变了算法的有效性。 更多细节可参考论文原文。
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