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RSS订阅原创 [哈希算法]----判断图片正反
又是时隔多日了，日子过的有点荒废了，必须在这里找点存在感了，最近为了优化项目中的流程和算法，接触到了哈希算法，这个跟深度学习没什么关系，我用这个仅仅是来判断图片的正反，最后把图片归一化到同一个方向，可能还有更简单的方法，不过，无所谓了，能解决项目上的事情就先分享出来。所以我们先来看看哈希算法是个什么东西对我来说哈希算法分为三个1.均值哈希算法2.差值哈希算法3感知哈希算法。我们分别来研究研究。...
2022-07-27 17:27:20
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【4】GAN生成对抗网络---cycleGAN
本来GAN这系列我只打算说到pix2pix的，但是情况有变，因为有人再看(感谢各位老铁支持)所以决定再来一篇难度更大的GAN----cycleGAN，这次我们来个莫奈画生成，上强度！！4.CycleGAN4.1 cycleGAN的模型结构仍旧是：生成器+判别器好了，这次肯定有人要说了，这哪里变难了，感觉比之前的都简单。其实并不是的，cycle这个单词就是循环，弯弯绕绕的意思，你看你一会晕不晕。希望别晕。4.2算法逻辑还是先来介绍一下数据集monet2photo，莫奈画和自
2022-03-08 16:19:42
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【3】GAN生成对抗网络---PIX2PIX
可能看过看过我上两篇GAN和CGAN的朋友们都认为，mnist数据太简单了，也不太适合拿出去show，所以我们来一个复杂一点的，这次难度比之前两篇的难度又有所提升了，所以，请大家不要慌张，紧跟脚步，我们来开整。3.PIX2PIX3.1PIX2PIX的网络结构可以看到仍然是两个网络：生成器和判别器不同的是：1.生成器这次变样子了，它变成了一个全卷积网络，且类似于一个U-NET网络的结构，我们一共进行了8次下采样和8次上采样。2.判别这次的输入是两个（256，256，3）的数据了，我
2022-03-07 10:47:10
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【2】GAN生成对抗网络---CGAN
昨天的文章我们已经讲过了GAN及其算法的逻辑，以及GAN的模型结构和pytorch的实现代码（我还是说到做到了，今天我又来更新了，尽管还是没人看）今天我们稍微加点难度，昨天我们生成的数据是随机的，所以有的人就说了，我们能不能让这个GAN想生成什么就生成什么啊，答案是，肯定的，能！！！！CGAN就是能完成，好的话不多说，我们开整。CGAN中的C是什么意思啊？C = Conditional，也是条件的意思，所CGAN也叫做条件生成对抗网络。2.CGAN2.1 CGAN的模型结构仍然是分.
2022-03-06 19:22:26
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【1】GAN生成对抗网络---GAN
又是时隔多日不更新了，总觉得写了没人看，看了没人点赞，同时也觉得自己写的有点太简单了，可能大家都懂，所以，这是就不跟新的理由，那为什么又更新了呢，咱也不知道，可能是因为无聊了吧，人一无聊就浑身难受。还是把脑袋用起来比较好，不然后会有愧疚感。好了好了，话不多说，开整。GAN的全称为Generative Adversarial Networks，所以我们其实可以很容易的从字面上去理解：1.Generative是生成的意思，所以我们可以把它理解为一个图片生成器2.Adversarial是对抗的，那
2022-03-05 23:50:28
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原创 OpenCV DNN模块黑白图片上色修复
大家新年快乐啊，时隔多日，今天又来给博客添砖加瓦了，话不多说，我们先上效果图吧图片左边部分是原始的黑白图像，右边是生产的彩色图片。这个项目是基于在加利福尼亚大学，伯克利，Richard Zhang，Phillip Isola和Alexei A. Efros开发的研究工作--Colorful Image Colorization论文地址：https://arxiv.org/pdf/1603.08511.pdf作者项目github地址：https://github....
2022-02-16 15:23:08
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种
新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远，走的更远。BCELoss又叫二分类交叉熵损失，顾名思义，它是用来做二分类的损失函数，我们先来看看BCELoss的公式。其中pt---模型预测值，target---标签值, w---权重值,一般是1上面这个公式是
2022-01-07 11:57:21
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【4】-----推理篇
假设兄弟们之前的内容已经看完了，训练也有自己的数据集了，也训练出了自己的模型，所以我们接下就来看看模型的效果，我们这里没有任何指标性的数据，仅仅是看看效果，别杠我啊，兄弟们。那就先上两张效果图吧.这是某年的全名星东西部的照片，东部有我喜欢的罗斯。西部有大家喜欢的KOBE(btw,我有一个科比亲笔签名的篮球，还是2001总决赛的球，听说老值钱了。)看到这个图，估计大家就知道我肯定是上年纪了，哈哈哈哈。可以看到，检测效果还是可以的，虽然不完美，因为训练的时间，样本增强，以前损失函数都没有搞，所以这.
2021-12-06 10:43:48
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【3】-----训练篇
一周过去了，我赶在一周的尾巴上来继续写文章了，上周不算忙，至少不用去驻场了，日子好过多了。不过苦了小兄弟们了，他们去驻场了。来这个现在这个公司快两年了，大概是今年5月份开始，我们一个初创公司开始和这个行业的巨头开始对着干，老板也是真相信我们啊，别人公司什么体量，我们公司什么体量，根本不是一个数量级，就这样还初生牛犊不怕虎，他不怕，我怕，但是又能怎么着呢，环境就是这么残酷，你不硬着头皮上，就只能灰溜溜的走。负重前行吧。明知山有虎，偏向虎上行的精神。好了，废话说多了，回归主题，YOLO的训练，之前我们网
2021-12-04 17:47:15
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【2】-----数据标签的准备【2】
看过上一篇的同学们应该都知道，今天我们要进入make_labels这个关键的函数了值得一提的是，今天上午来上班的时候，发现自己的电脑歇菜了，这外星人也不经用啊，我担心的是我的里面的代码和数据集怎么办，可急死我了。我怀疑是昨天卸载了360，这个流氓软件肯定动我系统文件了。强行360背锅。没办法，捣鼓一上午也打不开，然后选择制作一个u盘启动盘，然后把关键的一些数据拷贝到U盘里，然后选择恢复出厂设置，不过，这个恢复出厂设置是真的⑨啊144H remaining·················
2021-11-23 13:54:57
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【2】-----数据标签的准备
兄弟们，朋友们，为期两周的驻场生活结束了，没准说不定啥时候有要去，所以抓紧把YOLO篇搞定，驻场可是太累了，早6晚9，这和早9晚6可是一个天上一个地下啊，好了，废话不多说，今天进入YOLO中最难理解的部分。2.dataset 数据准备和创建标签先上代码吧，我们一点一点来讲from torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torchvision.transforms import transformsimport torchimpo
2021-11-22 18:00:29
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【1】----- YOLO V3 V4 V5的模型结构
第四篇，我们已经简单的过了一个segmentation网络，下面我们要进入一个相对要复杂一点的系列了，它也是用于目标检测的，与segmentation不同的是，这个网络会回归出目标的位置和大小。YOLO的全程是 You Only Look Once，它的作者是“小马哥”，这里我先表达一下对小马哥敬意和崇拜，真的是大隐隐于的大神，目前他已经官宣退出CV界，原因是居然后小时候看的动画片里的火箭队一样，维护世界和平，点赞，下面给你看看他的简历，你就知道他为什么叫小马哥了。同时，YOLO在我看来也可以叫做 Yo
2021-11-10 17:30:41
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第四篇：【Segmentation】【3】----- Deeplab V3+ 推理
兄弟们，我杀疯了，一日两更。推理片已经写好了，请查收先给大家一下整个项目的链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hwWF4-rfpiUBGUAZfWIgTQ提取码：qlwo项目的文件结构是这样的：model文件夹中，提供了一个我训练好的模型，因为deeplabv3+的模型还是比较大的，大概210M，所以建议开个百度云会员（这里也建议百度云给我点广告费，或者免除我的会员费）DATA是这个项目用到的数据集和标注好的标注数据。有兴趣可以自行下载来跑一跑给大...
2021-11-09 15:06:38
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第四篇：【Segmentation】【2】----- Deeplab V3+的数据准备和训练
上一篇文章已经把模型文件DeeplabV3+的代码放出来了，模型有了，我们就应该来准备数据了，本次的数据集还是之前人脸识别的那个数据集，我从里面随件挑选了40+的图片来标注训练。一共标注了两个类别，分别是【眼睛,嘴巴】,不得不说的是，标注真是一个累人的活，怪不得叫人工智能，智能的前提就是大量的人工，不过还好，我只标注了40张，而且还可爱美丽的美女数据，想到之前有人跟我说，他们之前的标注是····，我就吐了。3.数据准备好了，先来展示一下数据集吧（虽然只有40+，‘集’这个字有点勉强）。这是原图
2021-11-09 11:54:43
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第四篇：【Segmentation】【1】----- DeepLabel V3+模型结构
时隔这么久，还是决定继续把这个博客写下去，之前介绍了非监督学习和分类网络，那么剩下的只有目标检测方面的内容了，这50篇感觉也写不完啊，退堂鼓先打一下，目标检测我觉得可以分成两类，一类是yolo和ssd这样的用于回归出框的坐标的定位，一类是类似FCN，Deeplabel这样的segmentation网络，个人感觉而言，yolo理解起来相对比较复杂繁琐一些，所以我感觉还是从segmentation开始操作，我们Deeplabel V3+ 为网络模型来进行模拟和测试。1.Segmentation的效果首先
2021-11-08 11:56:43
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第三篇：【非监督学习】【推理篇】
各位朋友们，大家好，相信大家看了之前的训练篇的文章，应该还是想知道，推理的具体过程，是通过什么来判断OK,NG的。那我们今天这个文章就来坎一坎。1.具体算法流程图大家看到这里可能就会有个疑问了，你的阈值图是个什么玩意，干嘛的，凭空产生的？2.阈值图好好，我先来讲讲阈值图怎么得到的。首先我们已经训练好了一个非监督的模型，我们也有了刚刚用于训练的一大批训练图片，我们就是用这一批训练图片来得到的这个阈值图。我们直接上代码，我通过代码来给大家解释一下怎么回事。import torchi.
2021-09-06 14:54:44
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第三篇：【非监督学习】【训练篇】
兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远远高于不良品的数量，如果这个时候你要采用监督学习，那么收集样本的时间就多得吓人了，可能你样本还没有收集完全，
2021-09-01 12:21:11
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（5）
hello啊朋友们，时隔几日我又回来了，脱更了，因为我去驻厂了，驻厂的意思就是去厂里写代码，在没有网络的环境下，对我来说挑战也不小，对我任何程序员来说没网的话，ctrl+c和ctrl+v这一必杀技就没法用了，所以难顶啊。3.训练篇为什么直接就是3了，因为前面已经讲了1和2，不懂就去看，骗流量，哈哈哈。闲话不多说，开始上训练代码，前面数据准备和网络搭建都已经完成了，现在就要开始训练了import torchimport torch.nn as nnimport datasetimpor
2021-08-22 15:13:01
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（4）
前面几篇效果也演示的7788了，dlib库相关的操作也都差不多了，今天我们来看看就是【帅，一般，中等，丑，巨丑】这几个分类是是怎么通过代码来实现的，所以今天就正式进入了深度学习篇之分类网络。常见的分类网络有很多，例如VGG16,Inception系列，ResNet系列，DenseNet系列，MobileNet系列，等等多不胜数，我们就先基于我认为最经典的网络ResNet来实现(其实原因是torchvision里面直接提供的这个模型代码，不用手写了，哈哈，说白了，就是懒)，好了先把网络代码发出来给大家看看
2021-08-16 15:49:01
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（3）
有几天没有发文章了，我怕大家等急眼了，所以我先放出来一个代码，这个代码是基于dlib定位，然后基于深度学习的分类模型来对人脸进行分类的，一个分为五个类别【帅，一般，中等，丑，巨丑】,让我们看看你的脸属于那种类型吧，哈哈哈这个代码需要你有一个摄像头，他是一个动态识别的程序，先上代码，这个代码要跑起来，要先下载我下面这个百度云链接里的东西：链接：https://pan.baidu.com/s/1lcHfmxKGrafWczbpllVHQw提取码：qa6q说明一下，一共三个文件，其中dlib_v..
2021-08-13 12:41:39
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（2）
重磅！！！！代码来了~~~~连续更新的第二篇，这边是上一篇的续集，在这里我已经假设你已经完成了，上一篇的环境安装的工作，今天我们就来手撕代码，注入灵魂。今天正式就进入代码篇了。我局的我已经把代码掰开揉碎了来讲了，大家肯定看的明白。所以先不啰嗦，直接先把代码提贴出来，一共两个脚本，一个是收集人脸特征的代码，一个是判断人脸相似度的代码。在这之前还是先贴出一张检测后的图片，目的是为了吸引观众朋友们。1.收集人脸特征的代码import cv2import dlibimport osimp
2021-08-08 16:19:51
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（1）
人脸识别预告！！！！！！！！！各位亲爱的朋友们，今天这篇文章只是一个预告，为人脸识别做一点铺垫，包括提供需要安装的包和两个权重文件。这次我们人脸识别之旅分为两个阶段来走，第一个阶段就是定位人脸，定位人脸可以用dlib库来实现，也可以用深度学习的方式来实现，例如YOLO来实现，目前我们这次先用dlib这库来搞这个人脸定位，人脸定位有了，还有个就是人脸识别，你要知道她是谁啊，这里也提供两个方法，一个是用dlib库提取人脸特征值后做相似度计算，一个是用深度学习分类模型（resnet）来进行分类，这两个方法
2021-08-07 13:54:12
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第一篇：【认识深度学习】（2）
上一篇文章已经交给大家深度学习中的卷积是如何卷的，我的总结就是对应位置相乘在相加，最后加上bias。如果说怎么卷是小学三年级的知识，那我们今天就来说点小学六年级的知识，今天主要还是对上次那个动图做一下进一步的讲解，要说的几个深度学习中经常听到的英文单词，它们分别是：stride，padding，kernel,feature map,上动图1.stridestride直译过来就是步伐，也就是卷积核移动的步伐，常见的stride一般都是1，2这样的步伐，老人们常说步子迈大了，会摔跟头，我说步子迈大.
2021-08-04 15:21:55
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原创 【Pytorch深度学习50篇】·······第一篇：【认识深度学习】（1）
深度学习，这个外行听起来的感觉无非是3个字，高大上，心里也肯定是有疑问的，深度学习？有多深度，学习啥，咋学习，可靠不，你们AI行业是不是都是造机器人的，自动驾驶啥时候可以弄好，以后是不是机器人统治世界了，你们说的都对，关键我也打不上来几个问题啊，哈哈，我能答的就是有多深，学习啥，咋学习，可靠性这几个问题。首先AI领域很大，深度学习仅仅是其中九牛一毛，深度学习还得进步一归属于机器学习之下，所以搞机器学习的人毫无疑问的向下鄙视深度学习，深度学习可以在图像，文字，声音领域再做一个细分，本人才疏学浅，只会图像领
2021-08-01 16:35:32
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原创 OpenCV的滤波和filter2D
中央电视台，中央电视台，欢迎回到比赛的下半场，下半场和上半场时间已经隔了好几天了，是由于转播方的工作太饱和，以至于没时间来写报告比赛情况，请各位观众谅解，下面我们来观看比赛，咩咩作为主力，继续出战，上图1.滤波先上代码import cv2path = r'./miemie5.jpg'ori_image = cv2.imread(path)ori_image = cv2.resize(ori_image,(int(ori_image.shape[1]/2),int(ori_imag.
2021-07-30 16:58:28
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原创 OpenCV中的灰度化/二值化/canny
中央电视台，中央电视台，欢迎大家来到今日份opencv效果展示，下面介绍一下参赛选手，我家著名选狗，咩咩狗，今天大家看看咩咩的几幅不同的面孔。 来给大家叫两声，汪，汪1.灰度化直接上代码，默认大家都会读图import cv2path = r'./miemie4.jpg'ori_image = cv2.imread(path)cv2.imshow('ori_imag...
2021-07-26 22:02:37
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原创 常见的图像增强方法
上一篇文章已经介绍了opencv和PIL怎么去读图和他们两者的区别，那它们两个还有啥别的能力吗，不能就只会读个图吧，当然不会，他们还可以对图像做一些处理。这些处理可以我统称为augmentation，高大上的一个单词吧，讲这么多其实只是为了深度学习做准备，augmentation可以增加样本的数量和复杂程度，提高模型的鲁棒性，我是这么理解的，所谓见多识广，计算机视觉也是这样的，只是它看到的东西和我们人类有点差异，是图片的高维特征，扯多了，扯多了，进入今天的图像augmentation吧！同样的，今天还是
2021-07-25 16:02:58
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原创 图片处理两兄弟PIL和OpenCV
还记上篇我们安装了anaconda+torch+opencv，但是对opencv我基本没怎么提到它，在这里要给他陪个不是了，然后在这里隆重的介绍一下它，撒花，以及它的好兄弟PIL，不是PLC哦，也不是PCL哦，别混淆了。在这之前，我提供一张一会要用到的图片，咩咩狗怎么说呢，那就是爆炸的可爱输出啊第一步：我们分别用PIL和opencv读图一下或者说读一下图，上图...
2021-07-24 16:52:35
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原创 win10系统下anaconda+pytorch+opencv的快速部署
第一步：暴力给链接百度网盘：建议开个会员，提升下载体验感链接：https://pan.baidu.com/s/15mALFEeXdsRn0PAdM5KAcg提取码：qba9PS:收好不谢，简单的做个介绍，分享的网盘里共有5个文件，1个anaconda，3个pytorch相关，1个opencv,贴图以示清白第二步：安装anaconda双击，记住，一定要双击Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。然后就是一路的next按钮，上图...
2021-07-23 14:51:40
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