mdjxy63的博客

做了点小项目，遇到了不少的坑，在此总结一下 1）检查数据集，数据集作为模型的输入，是至关重要的，所以一定要非常仔细的检查，然后做异常判断处理。 检查方法：cv方向 a.用python的opencv函数，画出bounding box b.做异常判断，如果某个lebel缺失了该变量，那么就continue,跳过该图片标签 2）调bug的方法 bug总会存在，重要的是解决的方式 a)在做a...

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012897374/article/details/80142744

转载自：https://www.jianshu.com/p/09ea4df7a788?utm_source=oschina-app 这篇文章写的超详细！！！！：https://www.cnblogs.com/cvtoEyes/p/8513958.html ============================================================ 最近在做姿态估计...

登录ms-co-co数据集官网，一直不能进入，翻墙之后开看到下载链接。有了下载链接下载还是很快的，在我这儿晚上下载，速度能达到7M/s，所以也不上传到网盘了，有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦。 我把2017的数据集下载链接贴上来，linux下wget非常快，不知道为什么迅雷不能下载，顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco2017数据集下载链接 各个链接的意思看...

看到一个面经，讲到了目标检测的模型融合，很有帮助，在此记录一下思想： https://zhuanlan.zhihu.com/p/59270912 神仙打架，一面竟然问了40多个问题，惊呆惊呆！！！ ================================================= 目标检测当中的模型融合主要就是在刷榜的时候有用，在实际工业界并没有实际的用处，因为模型融合之后...

1.解决样本不均衡问题 全集数据训练：按照主办方提供数据进行训练，mAP 达到 0.50。 固定框选子集训练：线下固定对每个类别最多选择 1000 个框，mAP 达到 0.53。 动态采样模型训练：对每个 GPU、每个 Epoch 采用线上动态采样，每次采集的数据都不同，轮数达到一定数目后，整个全集的数据都能参与整体训练。最后 mAp 达到 0.56。 ...