OpenCV是計算機(jī)視覺開源工具中婦孺皆知的，但Dlib絕對是這幾年快速上升的一顆新星，它并不追求大而全，但它實(shí)現(xiàn)的每一個模塊和特性，都幾乎是高質(zhì)量開源算法的典范。
在剛剛結(jié)束的PyImageConf2018會議上，大名鼎鼎的Dlib庫的創(chuàng)建者Davis King做了一個關(guān)于目標(biāo)檢測的報告，并舉辦了關(guān)于Dlib的含有40個新的開源Demo的各種計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)演示的WorkShop。展示了Dlib的強(qiáng)大銳利，是學(xué)習(xí)Dlib使用的絕佳資料，作者已將相關(guān)PPT、代碼、數(shù)據(jù)開源，非常值得推薦！
Davis King本尊一直供職于工業(yè)界，熱衷開源技術(shù)分享，最近今年尤其關(guān)注于計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)工具的構(gòu)建，Dlib庫中無論是其傳統(tǒng)的HOG+SVM目標(biāo)檢測、高精度超快速廣泛使用的人臉對齊，還是基于CNN的目標(biāo)檢測與人臉驗證，Dlib每一次新特性和Demo的添加，幾乎都是將學(xué)術(shù)界state-of-the-art技術(shù)實(shí)用化，令人印象深刻！
這次題為《Finding things in images How does that work? 》的目標(biāo)檢測報告，作者從滑動窗口講到HOG檢測器及其優(yōu)化，并介紹了Dlib中基于圖像金字塔的CNN目標(biāo)檢測，其速度很快且相比于SSD算法其對小目標(biāo)檢測性能更好，并分享了影響目標(biāo)檢測性能的一些因素，比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量及超參數(shù)的優(yōu)化等，詳細(xì)內(nèi)容PPT查看。
在關(guān)于Dlib使用的WorkShop中，Davis King通過40個新的Python例子代碼展示了Dlib解決目標(biāo)檢測問題從數(shù)據(jù)標(biāo)注到訓(xùn)練模型到參數(shù)優(yōu)化的方方面面，你會發(fā)現(xiàn)原來Python-Dlib這么簡單（是的，有些功能只需要幾行代碼?。?，作者同時展示了Dlib中其他一些有趣功能和實(shí)踐示例，每份代碼都值得細(xì)讀并在你的機(jī)器上跑一遍。
下面是這40個例子的主要功能：
001——訓(xùn)練HOG檢測器；
002——運(yùn)行HOG檢測器；
003——為人臉特征點(diǎn)檢測制作人臉圖像數(shù)據(jù)和XML文件；
004——訓(xùn)練人臉特征點(diǎn)檢測模型；
005——運(yùn)行人臉特征點(diǎn)檢測模型；
006——匈牙利算法；
007——8像素步長的HOG檢測；
008——制作包圍盒回歸訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；
009——訓(xùn)練目標(biāo)檢測中包圍盒回歸模型；
010——檢測人臉并進(jìn)行精確的包圍盒回歸定位；
011——全局最優(yōu)化方法（這是Davis King強(qiáng)烈安利的新特性！）；
012——訓(xùn)練包圍盒回歸模型并進(jìn)行超參數(shù)搜索；
013——在視頻中檢測人臉并進(jìn)行包圍盒回歸位置提精和卡爾曼濾波；
014——可分離濾波器；
015——訓(xùn)練nuclear norm的HOG檢測器；
016——運(yùn)行nuclear norm的HOG檢測器；
017——訓(xùn)練多個HOG檢測器；
018——運(yùn)行多個HOG檢測器；
019——訓(xùn)練多個HOG檢測器并進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化；
020——圖像哈希；
021-023——使用聯(lián)通域分析進(jìn)行斑點(diǎn)檢測，并進(jìn)行速度優(yōu)化；
024——邊緣檢測并找直線；
025-026——通過梯度計算亮斑；
027——霍夫變換；
028-034——通過霍夫變換定位圖像中的紙張；
035——通過mbd方法定位視頻中旋轉(zhuǎn)的指尖陀螺；
036——通過MSER進(jìn)行文本檢測；
037——訓(xùn)練RBF核的SVM的二類問題，自動優(yōu)化最優(yōu)參數(shù)（Dlib中的AutoML）；
038——求和運(yùn)算的緩存SIMD優(yōu)化；
039——多線程數(shù)據(jù)加載；
040——使用CUDA進(jìn)行矩陣運(yùn)算加速。
Github地址：
https://github.com/davisking/pyimageconf2018
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