深度学习
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jwy2014
这个作者很懒，什么都没留下…
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服务器下载各种数据集
COCO2017http://www.functionweb.tk/?/coco2017/如果遭遇下载失败的情况请访问https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43599336/article/details/87801040原始地址：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zipht原创 2021-04-13 15:45:14 · 1103 阅读 · 0 评论 -
神经网络探索
思考：1.神经网络NN，其本质是降维。模型训练无非就是为了增强模型的全面性与鲁棒性。原创 2021-03-16 10:36:35 · 100 阅读 · 0 评论 -
方向总结
1.AI 模型过大，放在嵌入式终端或手机受限，压缩剪枝兴起过一段时间。2.手机端运行AI算法核心受限的还是计算力，算法变轻量级，兴起轻量级神经网络。3.图计算毫无章法可言，所以每一次探索就会有一个点。...原创 2021-03-11 13:02:40 · 106 阅读 · 0 评论 -
DeepSort 解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/90835266
1.读取当前帧目标检测框的位置以及各检测框图像块的深度特征。（这里实际处理时要自己来提取）2 根据置信度对检测框过滤，对置信度不够高的检测框和特征予以删除3.对检测框进行非极大抑制，消除一个目标多个框（这里如果用python的接口，可以省去着一个环节）4 预测：使用kalman滤波预测目标在当前帧的位置...原创 2020-06-23 22:54:56 · 861 阅读 · 0 评论 -
yolov2 kmeans
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os, cv2%matplotlib inlineLABELS = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', '...原创 2020-02-27 14:20:19 · 307 阅读 · 0 评论 -
贾扬清20号csdn直播课件
原创 2020-02-21 22:08:25 · 192 阅读 · 0 评论 -
多模态融合 Multimodal Fusion
多模态融合 Multimodal Fusion多模态融合（Multimodal Fusion ）负责联合多个模态的信息，进行目标预测（分类或者回归），属于 MMML 最早的研究方向之一，也是目前应用最广的方向，它还存在其他常见的别名，例如多源信息融合（Multi-source Information Fusion）、多传感器融合（Multi-sensor Fusion)。按照融合的层次，可...原创 2020-01-14 10:32:49 · 4068 阅读 · 0 评论 -
TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation
# TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image SegmentationBy [Vladimir Iglovikov](https://www.linkedin.com/in/iglovikov/) and [Alexey Shvets](https://www.linkedin.com/in/sh...原创 2020-01-05 20:05:43 · 762 阅读 · 0 评论 -
图像上采样和反卷积
上采样是指将图像上采样到更高分辨率的任何技术。最简单的方法是使用重新采样和插值。即取原始图像输入，将其重新缩放到所需的大小，然后使用插值方法（如双线性插值）计算每个点处的像素值。在CNN上下文中，上池化通常指代最大池化的逆过程。在CNN中，最大池化操作是不可逆的，但是我们可以通过使用一组转换变量记录每个池化区域内最大值的位置来获得一个近似的逆操作结果。在反卷积（网络）中，上池化操作使用这些转换变量...原创 2019-12-27 15:46:48 · 633 阅读 · 0 评论 -
Depthwise卷积与Pointwise卷积
Depthwise卷积与Pointwise卷积Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)，该结构和常规卷积操作类似，可用来提取特征，但相比于常规卷积操作，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。常规卷积操作对于...转载 2019-12-26 22:31:52 · 146 阅读 · 0 评论 -
dstl-test
https://www.kaggle.com/khushhall/dstl-test%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import plot, show, subplot, specgram, imshow, savefigimport numpy as npimport cv2import pa...原创 2019-12-26 16:10:49 · 459 阅读 · 0 评论 -
Jetson nano快速上手,跑通tiny-yolov2
Jetson nano快速上手下载镜像文件首先我们需要下jetson的镜像文件，实际上就是一个针对jetson nano优化过的ubuntu系统。 官方推荐是16G的高速tf卡，这里建议大家最少使用32G。因为后面加上各种模型数据和库，再打开swap区可以轻松超过20G。大家可以前往下面网站，并通过在左侧选中第三栏，红圈的位置为镜像下载地址。https://developer.nvid...原创 2019-12-25 22:02:16 · 883 阅读 · 0 评论 -
模型量化Calibration
量化校准过程（预处理阶段），我们使用验证集中的一小部分图片（通常为整个数据集的 1-5%）来收集数据分布的信息，包括最小值 / 最大值、基于熵理论的最佳阈值、基于对称量化的量化因子等。最终，这些量化参数会被记录在新生成的量化模型中。 Calibration 如果要让最后的精度损失不大，是要考虑一些先验知识的，这个先验知识就是每一层在 FP32精度下的激活值分布，只有根据这个...原创 2019-12-25 15:49:03 · 3036 阅读 · 0 评论 -
昇腾
直接卷积是按照卷积层的计算特性进行计算，在计算之前需要对输入特征图补零，补零的好处之一是可以让输入特征图在卷积层处理后，输出特征图和输入特征图的大小保持一致。同时，补零可以有效保护输入特征图的边缘特征信息，使其在卷积层的处理过程中得到有效保护。...原创 2019-12-25 15:15:35 · 313 阅读 · 0 评论 -
大小仅1MB！超轻量级通用人脸检测模型登上GitHub趋势榜
大小仅1MB！超轻量级通用人脸检测模型登上GitHub趋势榜LinzaerCVer5天前点击上方“CVer”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转载自：机器之心项目作者：Linzaer近日，用户 Linzaer 在 Github 上推出了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅 1MB，320x240 ...原创 2019-10-20 21:00:36 · 373 阅读 · 0 评论 -
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
https://github.com/yihui-he/channel-pruning ICCV 2017, by Yihui He, Xiangyu Zhang and Jian SunPlease have a look at AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices ECCV'18, ...原创 2018-12-05 21:07:46 · 455 阅读 · 2 评论 -
安装matlab
https://blog.youkuaiyun.com/qingqingdeaini/article/details/73527123原创 2018-06-25 21:49:09 · 187 阅读 · 0 评论 -
Linux-gdb调试YOLO
今天训练yolo-v2一直出错，就想单步调试以下，因为用printf比较麻烦，选用了gdb调试。首先修改下Makefile文件，将19行CC=gcc改为CC=gcc -g然后重新编译，编译完成后运行以下命令进入gdb调试$gdb darknet你会看到以下提示GNU gdb (GDB) Red Hat Enterprise Linux 7.6.1-51.el7Co...原创 2019-03-31 22:20:52 · 414 阅读 · 0 评论 -
docker容器存放目录磁盘空间满了，转移数据修改Docker默认存储位置
https://blog.youkuaiyun.com/qq_37674858/article/details/79976751 今天在Liunx服务器上重启docker的时候，发现容器启动不了了，报的错误是："ERROR：cannot create temporary directory!"。我的猜测应该就是磁盘空间满了，于是执行命令"df -h",出来的结果是 挂载点/var/lib/do...转载 2018-08-30 22:24:17 · 1090 阅读 · 0 评论 -
英伟达开源深度学习加速器介绍
数字逻辑设计的开源项目非常少，这一方面是因为门槛比较高，学生很难验证学习；另一方面是项目迭代反馈的周期很长。比较有名的开源代码网站当属OpenCore，它的官方网站是：https://opencores.org/，不过逛过的同学也发现其实开源的项目还是非常少的，只有基本的FFT、LMS算法等，鲜少大型开源项目。目前来说最有名的开源数字逻辑项目就是RISC-V微处理器项目了，官方...转载 2018-07-20 10:36:09 · 683 阅读 · 1 评论 -
TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用（一）验证测试集
前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装，可以正常运行。一、下载FaceNet源代码工程git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git二、下载数据集LFWLFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的下载地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lf...原创 2018-07-11 21:51:18 · 842 阅读 · 2 评论 -
自动驾驶
首先是核心算法，怎么去通过人工智能的算法（包括增强学习、深度学习以及基于规则）去打造这样一个算法平台；其次，怎么样去设计一个硬件处理器的架构，使得能够去高效的支撑这样一个计算。因为我们知道，面向自动驾驶每一天我们要处理大概 4-10 个 TB 的数据，一天里面我们 2000 辆自动驾驶的汽车，他所处理的数据比整个百度搜索引擎检索的数据量还要大，所以未来面向自动驾驶真正的是大数据的问题、大数据的时代...原创 2018-06-19 20:13:17 · 449 阅读 · 0 评论 -
caffe run mnist
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.htmljwy@jwy:~/caffe$ ./data/mnist/get_mnist.sh Downloading...jwy@jwy:~/caffe$ ./examples/mnist/create_mnist.sh Creating lmdb...I0526 20:47:44.24...原创 2018-05-26 20:57:20 · 342 阅读 · 0 评论 -
目标检测算法综述报告
目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 撰稿人：朱秀红 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为227x227pixel作为CNN的输入，计算C...转载 2018-04-17 21:07:01 · 1515 阅读 · 0 评论 -
安装CAFFE
jwy@jwy:~/caffe$ make runtest -j8CXX src/caffe/test/test_hdf5data_layer.cppCXX src/caffe/test/test_hdf5_output_layer.cppCXX src/caffe/util/hdf5.cppCXX src/caffe/layers/hdf5_output_layer.cppCXX sr...原创 2018-08-29 09:59:57 · 1340 阅读 · 0 评论 -
docker的试用
docker的试用 docker -version:查看是否已经安装了docker；并确定docker是否正在运行？ 搜索镜像文件：比如说查找名为教导的tutorial的image docker search tutorial you@tutorial:~$ docker search tutorialFound 1 results matching...转载 2018-09-01 07:45:05 · 233 阅读 · 0 评论 -
基于caffe框架复现yolov3目标检测
https://blog.youkuaiyun.com/Chen_yingpeng/article/details/80692018搭建caffe环境 首先caffe环境搭建自行百度解决，其次需要了解Yolov3里面有shortcut、route、upsample、yolo等这些层是caffe不支持的，但是shortcut可以用eltwise替换，route可以用concat替换，yolo只能自...转载 2018-08-30 09:04:28 · 2508 阅读 · 5 评论 -
非递归实现先序遍历
原创 2019-01-22 22:19:11 · 2997 阅读 · 0 评论 -
Unixbench 测试工具分析
工具概述UnixBench是一个类unix系（Unix，BSD，Linux）统下的性能测试工具，一个开源工具，被广泛用与测试linux系统主机的性能。Unixbench的主要测试项目有：系统调用、读写、进程、图形化测试、2D、3D、管道、运算、C库等系统基准性能提供测试数据。最新版本UnixBench5.1.3，包含system和graphic测试，如果你需要测试graphic...转载 2019-01-04 21:55:59 · 480 阅读 · 0 评论 -
linux杂乱
原创 2018-12-09 16:39:04 · 144 阅读 · 0 评论 -
ubuntu16.04 安装caffe cpu版本 python3
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38125866/article/details/81951548ubuntu16.04 安装caffe cpu版本 python3sudo vim /etc/apt/sources.list 更换国内源，速度比较快。以下是阿里云源。#deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Re...转载 2018-12-07 10:54:01 · 223 阅读 · 0 评论 -
TX2上yolov3精度和速度优化方向
速度优化的方向：1、减少输入图片的尺寸， 但是相应的准确率可能会有所下降2、优化darknet工程源代码（去掉一些不必要的运算量或者优化运算过程）3、剪枝和量化yolov3网络（压缩模型---> 减枝可以参考tiny-yolo的过程 ， 量化可能想到的就是定点化可能也需要牺牲精度）4、darknet -----> caffe/tensorflow + tensorrt（主...原创 2018-12-05 21:15:33 · 2698 阅读 · 3 评论 -
TensorRT加速深度学习在线部署
本次的分享主要分为两部分：一、TensorRT理论介绍：基础介绍TensorRT是什么；做了哪些优化；为什么在有了框架的基础上还需要TensorRT的优化引擎。二、TensorRT高阶介绍：对于进阶的用户，出现TensorRT不支持的网络层该如何处理；低精度运算如fp16，大家也知道英伟达最新的v100带的TensorCore支持低精度的fp运算，包括上一代的Pascal的P100也是支...转载 2018-10-29 10:49:10 · 1509 阅读 · 1 评论 -
卷积
一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。AlexNet分组卷积的思想影响比较深远，当前一些轻量级的SOTA（S...转载 2018-09-10 21:09:27 · 12720 阅读 · 0 评论 -
depthwise separable convolution
Depthwise Convolutionhttps://blog.youkuaiyun.com/u012426298/article/details/80998547每个卷积核滤波器只针对特定的输入通道进行卷积操作，如下图所示，其中M是输入通道数，DK是卷积核尺寸：图7 Depthwise Convolution[9]Depthwise convolution的计算复杂度为 DKDKMDFD...转载 2018-09-10 21:07:53 · 913 阅读 · 0 评论 -
使用树莓派进行简易人脸识别
http://shumeipai.nxez.com/2017/03/16/raspberry-pi-face-recognition-system.html使用树莓派2和OpenCV制作一个简易的人脸识别和追踪系统。所需硬件需要：树莓派2、Pi Camera非必须（如果需要追踪人脸运动，需要一个有两个马达的小云台）：云台安装OpenCV 1 2 3 ...原创 2018-09-02 20:37:13 · 11273 阅读 · 3 评论 -
深度学习与自然语言处理
Simple Word Vectorrepresentations: word2vec, GloVeword2vec：word2vec是一套能将词向量化的工具，Google在13年将其开源，代码可以见 https://github.com/burness/word2vec，它将文本内容处理成为指定维度大小的实数型向量表示，并且其空间上的相似度可以用来表示文本语义的相似度。Word2vec的原理主...原创 2018-03-01 20:00:58 · 2506 阅读 · 0 评论