本发明提供一种结合yolo3与flownet2网络的监控视频压缩及解压方法,压缩的实现步骤如下:准备监控视频文件;切分视频文件,提取视频文件中的所有帧图像数据;利用yolo3网络对帧图像数据进行目标检测,检测目标根据实际需求设置;对检测到目标与未检测到目标的视频段首帧图像数据进行压缩;利用flownet2网络提取检测到目标的视频段...
EfficientDet 2.3 支持FlowNet2 FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络,早期开源的版本就是基于Caffe框架的,现在终于迁移过来了。 FlowNet2 除了上述更新之外,DNN模型还有如下更新: ONNX:添加对Resnet_backbone(Torchvision)的支持 添加文本识别新示例 增加了对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4版本的支持 CUDA后端中的许多修...
FlowNet2 demo 增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持 OpenVINO 由于opencv4.4支持了YOLOV4,因此我们可以使用opencv来实现YOLOV4的对象检测 代码截图 截取视频帧进行神经网络检测 #vs = cv2.VideoCapture('videos/a1.mp4') vs = cv2.VideoCapture(0) time.sleep(2.0) writer = None (W, H) = (None, None...
2.3 支持FlowNet2 FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络,早期开源的版本就是基于Caffe框架的,现在终于迁移过来了。 FlowNet2 除了上述更新之外,DNN模型还有如下更新: ONNX:添加对Resnet_backbone(Torchvision)的支持 添加文本识别新示例 增加了对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4版本的支持 CUDA后端中的许多修复和优化 三...
opencv4.4支持YOLOv4、EfficientDet检测模型,SIFT移至主库! SIFT 支持谷歌目标检测算法 EfficientDet EfficientDet检测模型 新增光流算法 FlowNet2 demo: FlowNet2 demo 增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持 OpenVINO 由于opencv4.4支持了YOLOV4,因此我们可以使用opencv来实现YOLOV4的对象检测 ...
♥FlowNet2光流; 英特尔®推理引擎后端更新: ♥增加了对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4版本的支持; ♥计划在下一版本中删除对NN Builder API的支持; CUDA后端进行了一些修复和优化 更新点4 G-API模块 这个神奇的模块还有一个logo: G-API logo
FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络,早期开源的版本就是基于Caffe框架的,现在终于迁移过来了。 FlowNet2 除了上述更新之外,DNN模型还有如下更新: ONNX:添加对Resnet_backbone(Torchvision)的支持 添加文本识别新示例 增加了对OpenVINO2020.3 LTS / 2020.4版本的支持 ...
本发明公开的深度光流与YOLOv3时空融合的目标检测与定位方法,通过FlowNet2和YOLOv3网络分别提取人体足部目标在时间域的运动信息和空间域的位置信息进行足部检测,然后根据所建立的融合策略对两种网络提取的足部目标时空信息进行融合,从而实现足部目标定位。本发明解决了现有技术中存在的人体足部检测过程中由于足部静止、目标小...
Abstract In recent years, the network structure has become more complex to improve the accuracy of convolutional neural networks (CNN), increasing computing power requirements. However, the edge computing capability of unmanned aerial vehicles (UAVs) is low, which makes it challenging to meet the co...
5. 新增光流算法 FlowNet2 demo: samples/dnn/optical_flow.py (CVPR 2017) 又好又快,有谁不爱呢~ 6. 英特尔推理引擎支持: 增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持(对英特尔硬件的深度学习推理支持更好了) 既然OpenCV是Intel家的,自家产品的优化当然是首先要安排的。