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教你如何在树莓派上实现深度学习目标检测

发布时间:2019-06-27 02:44 来源:未知 编辑:admin

  这个现实世界造成了很多挑战,比如数据有限、只有微型的计算机硬件(像手机、树莓派)所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车,冰箱里的橘子,文件上的签名和太空中的特斯拉。

  免责声明:我正在建设来帮助使用很少的数据和没有计算机硬件的情况下构建机器学习模型。

  树莓派是一款灵活的计算机硬件,它以1500万台的销量已经吸引了一代消费者的心,并且黑客们也在树莓派上构建了很多很酷的项目。考虑到深度学习和树莓派相机的的流行,我们认为如果能在树莓派上使用深度学习来检测任意的物体那就非常棒了。

  现在你可以检测到你的自拍照里的照片炸弹,有人进入到Harambe的笼子里,哪里有辣椒酱或者亚马逊的快递员进入到你的房子里。

  2000万年的进化使得人类的视觉系统有了相当高的进化。人脑有30%的神经元负责处理视觉信息(相对比只有8%处理触觉和3%处理听觉)。与机器相比,人类有两个主要的优势。一是立体视觉,二是训练数据集的供应几乎是无限的(一个五岁的婴儿可以大约在30fps的采样间隔获得2.7B的图像数据)。

  物体检测对于很多应用已经足够好(图像分割是更精确的结果,它受到了创建训练数据复杂性的影响。相比于画边框它通常花费人类标注者12倍的时间去分割图像。)此外,在检测物体之后,可以将物体在边框中单独分割出来。

  目标检测具有重要的现实意义,已经在各行各业得到了广泛应用。下面列举了一些例子:

  2.在图像中的一个物体在哪个位置?比如一个汽车试图在世界各地导航时,知道物体的位置就很重要。

  3.图像中有多少个物体?物体检测是计算物体数目最有效的方法之一。比如仓库的货架上有多少个盒子。

  5.物体的尺寸有多大?特别是使用静态的相机,很容易计算出物体的大小。比如芒果的大小是多少。

  6.物体之间是如何相互作用的?比如在足球场上的队形是如何影响比赛结果的?

  7.物体在不同时间的位置(跟踪一个物体)?比如跟踪一个像火车一样的物体并且计算它的速度。

  有多种用于物体检测的模型或结构。每一个都在速度、尺寸和精确度之间权衡。我们选择了最流行的一个:YOLO(You only look once),并且展示它如何以20行代码(忽略注释)进行工作。

  注意:这是伪代码,不是一个可直接工作的实例。它有一个非常标准的CNN构成的黑箱,如下图所示:

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  此方案主要实现的目的是为家庭护理患者和护理中心提供自动监测系统。通过检测居民何时跌倒,它将提供安全性和安全感。检测后系统将能够提醒专业人员或家属。 当老年人跌倒时,特别严重,往往导致伤亡。这就是为什么自动监测在家庭护理和护理中心中发挥重要作用的原因。对跌倒的恐惧导致ADL / IADL

  这是个低功耗、便携的用树莓派驱动的投影仪,使用充电宝就能供电,来自MickMake的项目。 DLP投影仪使用LED灯源照射一组滤光片(红、蓝、绿),从滤光片出来的不同颜色的光会经过DMD,DMD是一种数字微镜元件,然后将图像投影在墙上。

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  基于RISC-V的SweRV核心到底是什么?能扛起RISC-V的大旗吗?

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