使用labelme标注landmark点

标注landmark的话,人脸landmark标注工具比较多,但是想要标注其它物体的landmark点,可能就要自己动手了。labelme作为一款开源好用的多边形标注工具,博主借用labelme多边形标注的json文件,将其转化成landmark点的文件(博主这里使用的是.pts文件),这样我们就可以先标注好多边形,将多边形的顶点作为landmark点。

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YOLO_V3从训练到部署

darknet是一个C语言实现的深度学习框架,几乎不依赖任何库,安装编译都很方便,训练好的模型可以直接在opencv上部署,堪称业界良心。这篇博客主要包含目标检测数据标注和预处理、yolo_v3代码编译、模型训练、在opencv上部署,都是简要的笔记。

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目标检测算法梳理YOLO、SSD、CornerNet

大概两三年前,博主有发过一篇综述:深度学习综述(二)深度学习用于目标检测 ,那时候主要是Fast-RCNN系列到yolo和ssd系列,之后很久不务正业没有跟进了。最近又开始跟进下,摘抄些笔记,没啥有深度的东西。

梳理下目标检测算法,大致经历了如下发展: 传统机器学习方法(slide window+feature extraction) -> Region Proposal + CNN -> Anchor Based CNN -> Anchor Free CNN。本文简单介绍Anchor Base方法中最著名的YOLO和SSD,Anchor Free方法中的CornerNet。

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MTCNN进行人脸特征点检测和特征点提取

级联CNN提出与2015年,在目标检测领域有着很成功的应用。好久好久好久没看过目标检测了,今天被问到这个,临时翻论文到源码,发现还是很容易理解的。只是好久好久好久没玩Caffe,发现Caffe现在丰富了太多。这篇博客介绍的MTCNN人脸检测,就是基于Caffe平台的,与级联CNN有关,清楚所有技术细节之后,决定写一篇博客记录一下。

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Piotr Dollar目标检测工具箱,样本标注与训练工具Matlab

Piotr Dollar在行人检测方面有着深入的研究,尤其是在深度学习兴起以前,其对Adaboost的研究优化和改进令人瞩目,其目标检测工具箱Piotr Dollar’s Toolbox被广泛使用。在使用该工具箱的过程中,我们通常需要手动勾选正样本,不得不承认,在监督学习的过程中,标注样本是重要,且费时费力的重复体力劳动,提高标注的效率至关重要。

博主在这篇博客中,释出一份配合该工具箱使用的GUI程序,帮助勾选样本,进行标注。

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深度学习综述(二)深度学习用于目标检测

        目标识别、目标检测、目标分割、目标跟踪是计算机视觉领域最热门的方向之一。传统机器学习方法中较为常见的做法是在滑动窗口中手工提取特征(例如Hog、SIFT等),然后将提取的特征送入分类器(例如SVM、Adaboost等)中,训练分类器预测输出。而每一类物体都有不同的特征,我们也很难提前知道哪种特征更加优秀,于是近年来目标识别的研究方向转向了深度学习。

        目标识别(检测)问题与分类问题不同,识别或检测要求精准定位目标。一种解决问题的思路是将其看作一个回归问题,这种思路解决问题的效果可能并不理想,另一种更为普遍的做法还是使用滑动窗口进行检测。

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