19、基于预训练模型的目标检测实战指南

基于预训练模型的目标检测实战指南

1. 模型下载与训练结果可视化

要从 Google Drive 下载模型,需登录 Google Drive 并将训练好的模型下载到本地计算机,应下载整个 final_model 目录。

若想查看训练统计信息和模型结果,可在 Colab 中使用以下代码启动 TensorBoard 仪表盘:

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /content/computer_vision/pet_detection_model

第一行代码加载 TensorBoard 笔记本扩展,这会将 TensorBoard 仪表盘嵌入到 Colab 屏幕中。

若想在本地计算机离线评估模型,可下载保存模型检查点的整个 pet_detection_model 目录,因为 final_model 目录不包含完整的模型统计信息和训练结果。在计算机终端(或命令提示符)中,通过以下命令启动 TensorBoard:

(cv) username$ tensorboard --logdir ~/Downloads/pet_detection_model

命令成功执行后,打开网页浏览器并访问 http://localhost:6006 查看 TensorBoard 仪表盘,点击顶部菜单中的“I

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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