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HED-CPP: Torchscript下HED模型的C++实现

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简介：
简介：HED-CPP是Torchscript环境下Hedgehog Dataset（HED）模型的C++版本实现，便于在无Python环境的系统中部署与应用。 hed-cpp依存关系包括Libtorch 1.7.1、OpenCV 4.5.1 和 CMake 3.0 或更高版本以及 Microsoft Visual Studio 2019。 设置步骤如下： - 使用命令行工具克隆 hed-cpp 库：`git clone https://github.com/michelle-aubin/hed-cpp.git` - 进入项目目录并创建构建文件夹： `cd hed-cpp && mkdir build && cd build` - 配置 CMake 并指定 Libtorch 的路径，例如：`cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..` - 构建工程，并选择 Release 模式进行编译：`cmake --build . --config Release` 注意将 `/path/to/libtorch` 替换为实际的Libtorch安装目录。如果未安装 Libtorch，则需要先完成该库的安装。 运行程序的方法： 进入Release文件夹，然后执行 `.\test-hed.exe [模型路径] [图片路径]` 命令来使用 torchscript 模型处理指定图像。

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  • HED-CPP: Torchscript下HED模型的C++实现
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    简介：HED-CPP是Torchscript环境下Hedgehog Dataset（HED）模型的C++版本实现，便于在无Python环境的系统中部署与应用。 hed-cpp依存关系包括Libtorch 1.7.1、OpenCV 4.5.1 和 CMake 3.0 或更高版本以及 Microsoft Visual Studio 2019。 设置步骤如下： - 使用命令行工具克隆 hed-cpp 库：`git clone https://github.com/michelle-aubin/hed-cpp.git` - 进入项目目录并创建构建文件夹： `cd hed-cpp && mkdir build && cd build` - 配置 CMake 并指定 Libtorch 的路径，例如：`cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..` - 构建工程，并选择 Release 模式进行编译：`cmake --build . --config Release` 注意将 `/path/to/libtorch` 替换为实际的Libtorch安装目录。如果未安装 Libtorch，则需要先完成该库的安装。 运行程序的方法： 进入Release文件夹，然后执行 `.\test-hed.exe [模型路径] [图片路径]` 命令来使用 torchscript 模型处理指定图像。
     
  • 基于HED-BSDS的边缘检测Hed算法实现
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    本项目旨在通过改进的HED（Hierarchical Edge Detection）算法，在BSDS数据集上进行实验和优化，以提高图像边缘检测精度。 HED-BSDS用于边缘检测的hed算法实现。
     
  • HED边缘检测模型及描述文件model.zip
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    HED边缘检测模型是一款先进的深度学习模型，专为图像处理中的边缘识别设计。此ZIP文件包含训练好的模型及相关配置文件，便于开发者快速集成到项目中。 边缘检测是计算机视觉领域的一项基础且重要的任务，主要用于识别图像中的边界，这些边界通常代表了物体轮廓。HED（Hierarchical Edge Detection）模型是由Xie和Fergus在2015年提出的一种深度学习方法，用于改进传统的边缘检测算法如Canny等。HED利用深层神经网络的强大功能来提取多尺度特征，从而更准确地检测图像边缘。 该模型的核心是基于全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN），允许输入与输出保持相同尺寸，以在像素级别进行预测。不同于传统方法仅在最后一层进行边缘检测，HED还利用中间层的特征来增强结果准确性，在复杂场景下尤为有效。 `hed_pretrained_bsds.caffemodel` 是预训练的HED模型权重文件；Caffe框架支持该模型快速高效的部署与训练。此`.caffemodel`文件包含了模型在训练过程中学到的所有参数，可以直接加载到Caffe中进行新图像边缘检测任务。 同时使用的是 `deploy.prototxt` 文件，它描述了网络结构及每一层的类型和参数等信息，在Caffe环境中用于指导如何构建和运行网络。该配置定义了数据从前向传播过程通过模型各层直至得到最终输出的过程。 利用这两个文件进行边缘检测的基本步骤包括： 1. 在本地安装并设置好Caffe环境； 2. 将`.caffemodel`权重与 `deploy.prototxt` 文件加载到Caffe中，创建可执行网络模型； 3. 准备待处理图像，并将其输入至模型内； 4. 通过前向传播计算每个像素的边缘概率值； 5. 对输出的概率图进行阈值化等后处理操作以获得清晰边界。 HED的优势在于其能够高效捕捉多尺度信息，提高检测精度。然而，这同时需要更多计算资源支持。实际应用中可能需根据具体需求和硬件条件调整优化模型（如采用轻量级网络或量化），以便达到最佳性能表现。HED广泛应用于图像分析、目标检测及分割等领域，并为边缘检测提供了高效准确的方法。
     
  • MATLAB中的数据融合代码-HED-RCF-CUDA：为HED与RCF项目准备...
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    这段简介可以描述为：“MATLAB中的数据融合代码-HED-RCF-CUDA”是一个专为在CUDA环境下运行的HED（Hierarchy Edge Detection）和RCF（Refine Contextual Features）深度学习项目设计的数据处理工具集。该代码旨在优化边缘检测与图像分割任务，通过整合来自两个不同模型的特征以提升算法性能，并利用GPU加速来提高计算效率。 我们开发了一种新的边缘检测算法——整体嵌套边缘检测（HED），由谢志远在圣地亚哥加州大学创建。该算法利用完全卷积神经网络和深度监督网络的深度学习模型，执行图像到图像的预测，并自动学习丰富的层次结构表示，在深入监督指导下解决边缘和对象边界检测中的挑战性歧义问题。我们的方法显著提高了BSD500数据集（ODSF分数为.790）和NYU深度数据集（ODSF分数为.746）的表现，同时速度也得到了提升（每秒处理0.4张图像）。有关该系统的详细说明，请参见相关论文。
     
  • 使用OPENCV进行HED边缘检测
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    本项目采用OpenCV库实现HED（Hierarchical Edge Detection）算法，用于图像中的边缘检测。通过深度学习模型优化边缘识别精度，适用于计算机视觉任务。 边缘检测是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它用于识别图像中物体的边界，并提取出重要的特征。HED（Hierarchical Edge Detection，分层边缘检测）是一种先进的边缘检测方法，由Xiaogang Wang等人在2015年提出。这种方法结合了卷积神经网络(CNN)的优势，提高了边缘检测的准确性和鲁棒性。 本教程将重点讨论如何仅使用OpenCV库来实现HED边缘检测，并适用于C++、Python以及Android平台开发。作为开源计算机视觉库，OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在HED边缘检测中，我们需要利用预训练模型，该模型通常基于深度学习框架如Caffe或TensorFlow进行训练。 1. **C++实现**：使用`dnn`模块加载预先训练好的HED模型，并将输入图像转换为模型所需的格式。通过前向传播计算获取最终的边缘检测结果。 2. **Python实现**：在Python版本中，同样提供`cv2.dnn`模块来完成类似操作，代码简洁且易于处理预后处理工作。 3. **Android实现**：对于Android平台，OpenCV提供了Java接口使用DNN模块。需要集成OpenCV库，并确保设备上安装了相应的管理器。接着创建一个`Net`对象并加载模型，然后执行预测以显示边缘图像。 实际应用中，HED模型通常包括多个输出层，分别对应不同的边缘响应图。为了得到最终的边缘图像，需要将这些响应图融合在一起，这可以通过权重加权或非极大值抑制(NMS)等技术实现。在处理过程中需要注意预处理步骤如图像尺寸、颜色空间转换以及归一化对结果质量的影响。 文件**HED边缘检测480X64T**可能包含经过特定尺寸（480x64）处理后的模型或相关资源，使用时确保输入图像的尺寸与模型匹配或者进行相应的缩放操作。通过OpenCV结合深度学习模型实现有效的边缘检测适用于多种平台开发，并有助于在计算机视觉项目中达到更精确的图像分析和处理效果。
     
  • MATLAB的Edge源代码-HED：使用PyTorch的整体嵌套边缘检测重新实现
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    本项目为基于PyTorch框架对HED（Hierarchy Edge Detection）算法的复现工作。该算法通过深层网络学习，实现了高质量的整体边缘检测效果。 本段落介绍了MATLAB的edge源代码HED在PyTorch中的重新实现。该代码已在PyTorch1.0（CUDA9，CUDNN7）与MATLAB R2018b环境下使用Python3.6进行了评估。 准备步骤： - 克隆存储库：git clone https://github.com/xwjabc/hed.git - 下载并解压数据：wget https://cseweb.ucsd.edu/~weijian/static/datasets/hed/hed-data.tar；tar xvf ./hed-data.tar 操作指南： - 训练和评估：cd hed，python hed.py --vgg16_caffe ./data/5stage_vgg_py36.pickle - 结果存储在output文件夹中。 - 默认设置下，HED模型训练40个周期，在NVIDIA GeForce GTX Titan X（Maxwell）上大约需要27小时完成。 评估指令： cd eval；echo data_dir=../output/epoch-39-test | cat eval
     
  • 基于HED卷积神经网络的复杂背景中木板边缘检测方法.zip
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    本研究提出了一种利用改进的HED（Hourglass Edge Detection）卷积神经网络，在复杂背景下高效准确地识别和提取木板边缘的方法。通过优化模型结构，提升了在多变环境中的适应性和鲁棒性，为自动化木材检测提供了有效的技术方案。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web（Web）、C#等语言和技术的项目源码，还有EDA（电子设计自动化）、Proteus仿真软件和实时操作系统(RTOS)相关代码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计、课程设计、大作业以及工程实训项目的参考，或是初期项目立项时的实用资源。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行二次开发和功能扩展将非常方便且高效。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习、共同进步。
     
  • (C语言/C++实现)奇数和.cpp
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    本程序使用C或C++编写，旨在计算并输出给定范围内所有正奇数之和。通过简单的循环结构与条件判断完成高效运算。 奇数是指不能被2整除的数字。例如1、3、5、7等等都是奇数。如果将两个奇数相加，则结果一定是偶数；而一个奇数加上一个偶数，其和则为奇数。这种性质在数学中有着广泛的应用，并且是基础算术中的一个重要概念。
     
  • 三国杀的C++实现代码.cpp
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    这段C++代码实现了经典桌面游戏《三国杀》的核心逻辑和玩法机制，包括角色技能、卡牌系统以及战斗规则等，为玩家提供沉浸式的策略体验。 在C++中有三国杀的完整代码，总共有2490行。
     
  • 使用C和CUDA实现CNN（CPP）
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    本项目采用C语言与CUDA技术，实现卷积神经网络(CNN)功能，旨在探索高性能计算环境下深度学习模型的优化与应用。 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像识别、计算机视觉及自然语言处理等领域广泛应用。在本项目“cpp-用C和CUDA实现CNN”中，我们将研究如何使用C++编程语言以及NVIDIA的CUDA并行计算平台高效地实现不同版本的CNN，包括CPU版本、原始CUDA实现（称为CUDA_NAIVE）、优化后的CUDA实现（命名为CUDA_TILED）及基于通用矩阵乘法（GEMM）的方法。 CPU实现是基础方法，通常采用循环和向量化运算执行卷积操作。在C++中可以利用标准模板库(STL)如vector和algorithm，并结合多线程技术如OpenMP来提升计算效率。然而，由于CPU的串行处理特性，在大规模CNN模型上性能可能受限。 CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算框架，它允许开发者直接使用GPU进行并行运算。CUDA_NAIVE最初将CPU代码转换为适合GPU执行的形式，每个线程单独处理一个像素点，虽实现了初步的并行化但未充分利用GPU硬件资源。 优化后的实现CUDA_TILED通过利用线程块和共享内存来提高数据局部性。这种方法把输入图像及权重划分为小区域，由每个线程块负责一块，并使用片上存储（shared memory）减少全局内存访问次数，从而加快处理速度并节省能源消耗。该策略可显著降低带宽需求，提升计算效率。 GEMM是执行矩阵乘法的基础操作，在CNN中卷积可以转换为多个二维小滤波器与输入特征图的二维卷积运算，这些都可通过矩阵乘法来实现。CuBLAS是CUDA提供的优化库用于高效完成这类任务，在此基础上引入GEMM可进一步提升计算效率，特别是在处理大型过滤器和深度网络时。 项目“CUDA_CNN-master”可能包含完整的源代码示例，涵盖数据预处理、模型定义及前向传播与反向传播算法实现。通过对比不同方法的性能表现，可以理解并行计算在深度学习中的优势，并学会如何优化GPU计算以适应复杂的神经网络架构。 总的来说，“cpp-用C和CUDA实现CNN”项目旨在深入理解和实践CNN的各种实现方式，从基础CPU运算到高效的GPU并行处理，涵盖多个方面如并行编程、内存管理和性能优化等。对于希望提升深度学习模型计算效率的开发者来说具有高度参考价值。