本文目录
- 论文里什么是目标值
- RetinaNet为什么比SSD效果好
- yolov3什么时候出来的
- 【CV论文笔记】Focal Loss for Dense Object Detection（Focal Loss 理解）
- 有没有师傅教教Python编程的
- 街道垃圾识别系统的原理是什么
- 什么是街道垃圾识别系统包括哪些内容
论文里什么是目标值
论文里的目标值就是你要围绕什么目标写论文啊，要达到什么水平
RetinaNet为什么比SSD效果好
SSD在训练期间重新采样目标类和背景类的比率，这样它就不会被图像背景淹没。RetinaNet采用另一种方法来减少训练良好的类的损失。因此，只要该模型能够很好地检测背景，就可以减少其损失并重新增强对目标类的训练。所以RetinaNet比SSD 效果好。
yolov3什么时候出来的
yolo v3是2018年出来的，比SSD和retinanet都要晚，在map0.5这个指标上速度比SSD和retinanet快很多。在工业应用上面map0.5已经满足使用，并且yolo v3简介，文档丰富，还有tiny版本等一些列变种。最重要的是速度非常快，比SSD和retinanet都要快。
YOLOv3 的提出不是为了解决什么问题，整篇论文其实是技术报告。YOLOv3 在 YOLOv2 基础上做了一些小改进，文章篇幅不长，核心思想和 YOLOv2、YOLO9000差不多。
模型改进：
边界框预测：定位任务采用 anchor box 预测边界框的方法，YOLOv3 使用逻辑回归为每个边界框都预测了一个分数 objectness score，打分依据是预测框与物体的重叠度。如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框。
【CV论文笔记】Focal Loss for Dense Object Detection（Focal Loss 理解）
本文主要用于介绍各路大神（包括rbg, kaiming he等）于2017年提出的适用于目标领域的一种新的损失函数。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
论文链接： 有说的不对的地方也请大家指出，多多交流，大家一起进步～?
参考文献： 【1】 https://zhuanlan.zhihu.com/p/80594704
有没有师傅教教Python编程的
Python学习可以从三个方向着手，分别是Web全栈开发，Python爬虫开发，OpenCV视觉开发，建议依据自己的兴趣学习。
Web全栈开发：选择合适的框架进行前后端设计并在生产环境上线，比如Django，flask，tornado，推荐书籍
. 北京:电子工业出版社,2016:74.. 北京:人民邮电出版社,2015:11
Python爬虫开发：去爬数据吧，记得注意robots.txt，推荐书籍
. 北京:人民邮电出版社,2016:44.. 北京:人民邮电出版社,2012:1.. 北京:电子工业出版社,2007:1-2.. 北京:机械工业出版社,2013:5-6.. 北京:科学出版社, 2004:47.
OpenCV视觉开发：和TensorFlow关系比较密切，没有良好的数学基础不建议从这个入门。
如果有一定基础，可以尝试用OpenCV、TensorFlow和Keras写一个运动识别程序，或者理解它。
from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd() detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , “resnet50_coco_best_v2.0.1.h5“))detector.loadModel() detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , “image.jpg“), output_image_path=os.path.join(execution_path , “imagenew.jpg“)) for eachObject in detections: print(eachObject )
检测前
检测后
动手才是最主要的。
街道垃圾识别系统的原理是什么
不久前上海关于垃圾分类的出台政策大家应该还记得，做好垃圾分类成为了许多人的难题。其实，随着人工智能技术的突飞猛进，自动分类垃圾桶已经出现了。目前有许多关于人工智能自动分类垃圾的应用，像是芬兰的Bin-e垃圾桶，阿里的“浣熊”智能垃圾分类系统等等，相信国内人工智能自动分类垃圾应用将成为新的发展趋势，人工智能自动分类垃圾的普及也只是时间问题。下面来看看人工智能自动分类垃圾的应用原理。 人工智能可以应用于垃圾分类吗? 在不久的将来，人工智能垃圾桶将更广泛地应用开来，让垃圾分类变得更简单、更高效。今年7月，上海第二批人工智能应用场景需求正式“发榜”，“人工智能在生活垃圾分类中的应用”便是其中之一。根据相关场景需求内容，未来的智能垃圾箱房，可以进行生活垃圾图像采集和识别，智能提示投放分类垃圾桶，当居民投放错误时可立即发现并报警，对湿垃圾中的典型干垃圾杂质进行警报提醒，可识别的杂质类型还可通过智能学习逐步增加。 在生活垃圾分类清运方面，不同种类的生活垃圾清运车可自动识别分类垃圾桶，并进行收运，确保分类收运。通过车载摄像和图像传感设备，记录小区湿垃圾的收集过程，在湿垃圾倾倒入车时，进行杂质识别并记录报警。在垃圾处理中转站，自动分类机器人或智能抓斗，可通过机械手抓取各种形状的垃圾，识别可回收垃圾、有害垃圾等，并放置到不同的回收处理装置中。通过图像识别技术，对中转入集装的垃圾，判别垃圾批次质量，预防之前的漏检以及危险物品。不仅如此，对于部分人群不便定时定点投放垃圾的问题，居民可以通过APP下发指令，GPS垃圾回收机器人接到命令后，启用自身的GPS和运动传感器前往定位住户的指定地点，帮助居民将垃圾自动投放到不同的垃圾桶内。 人工智能自动分类垃圾的应用案例： 波兰创业公司开发了一种基于人工智能和云服务的智能垃圾桶，可以自行判断出垃圾种类并分类。通过传感器、摄像头、具有深度学习特点的AI图像识别算法，来自动分类垃圾。Bin-e垃圾桶用起来特别简单，用户只需在Bin-e垃圾桶前扫描一下垃圾、舱门便会打开，将垃圾放入其中便可以了。其实，垃圾桶早已分辨出垃圾类型，将其压缩并分类放置。另外，垃圾桶的内容、剩余空间都会即时上传到云空间，而回收公司只需要通过App即可随时检查，当然也可收到通知信息。除了回收垃圾，Bin-e垃圾桶甚至还能够通过垃圾分析附近用户的消费习惯（当然是非实名的方式），包括饮料、食品的品牌和数量，对于一些经营商业广场的商业用户来说，显然是具有一定价值 阿里人工智能实验室公布一项内部代号为“浣熊”的智能垃圾分类系统，这是一个可以根据不同城市垃圾分类标准，自动识别上万种常见垃圾，迅速准确的进行垃圾分类的智能系统。‘浣熊’系统已存储超万条物品数据，能够实现日常生活垃圾全识别。基于AI(人工智能)训练模型的‘浣熊’系统还可主动升级垃圾数据库，自动适应不同城市分类要求。 人工智能自动分类垃圾的应用原理： 1、“垃圾”图像数据准备 为了实现一个理想的垃圾自动分类器，需要有一个已经分好类别的“垃圾”图像数据集作为训练的基础。然而当前并没有这样一个可以直接使用的数据集，所以我们首先自己动手收集海量的“垃圾”图像并为每张图像标注上相应的类别。数据集的收集一直是一件耗时耗力的工作，为了快速便捷地完成“垃圾”图像数据集的收集，我们依据官方发布的垃圾分类指南上每一类所包含的垃圾名称，通过在百度图片上爬取名称对应的图像来实现。 在实际的应用场景中，待分类的样本往往是不可控的，所以一般会增加“其他”这个类别用来收留各种异常样本。在垃圾分类中，除可回收物、有害垃圾和湿垃圾外都属于干垃圾，所以干垃圾已经扮演了“其他”的角色。我们的“垃圾”图像数据集最终分为可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾四个类别。 2、垃圾自动分类器 垃圾自动分类本质上是一个图像分类问题，当前基于深度卷积神经网络的图像分类算法发展很快，各种方法层出不穷。在深度学习出现之前，可变形部件模型（DPM）一直是流行的目标检测方法。深度学习出现后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN为代表的两阶段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet为代表的单阶段算法成为主流。前者是先由算法生成一系列待检测目标的候选框，再通过卷积神经网络进行候选框的分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。 和垃圾分类器一样，一个理想的垃圾检测器，需要大量的“垃圾”标注数据来支撑。但是与分类数据集相比，检测数据集除了标注类别外还要标注图位置坐标，这样的标注工作更为艰巨。在完成垃圾检测的图像数据集后，就可以利用当前主流的深度学习检测算法来实现批量垃圾的分类。 以上就是人工智能自动分类垃圾的应用原理深度分析。在大家的实际生活中，人工智能对于垃圾分类的应用，可能还存在着许多的不足，但是相信未来随着人工智能技术的进一步发展，这些问题都能够迎刃而解。关于AI垃圾分类的原理，碍于篇幅的限制就暂时讲到这里啦。如果对于人能智能相关内容还有兴趣的小伙伴，可以继续关注博学谷资讯。
什么是街道垃圾识别系统包括哪些内容
街道垃圾识别系统对街道、路面进行实时监测，无需人工干预，一旦监测到有人乱丢乱扔垃圾时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。