zero-shot object detection

本文详细介绍了如何配置深度学习环境,包括Python、Keras、OpenCV、Tensorflow等软件的安装,以及解决常见错误的方法。提供了针对不同Python版本的推荐搭配套餐,指导读者下载并使用预训练模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

推荐搭配套餐:

  • Python 2.7
  • Keras 2.1.4
  • OpenCV 2.4.13
  • Tensorflow 1.3.0

或者:

  • Python 3.5-3.6
  • Keras 2.0.8
  • OpenCV 3.4.0
  • Tensorflow 1.3.0

 

安装:

1 本人套餐:

NVIDIA-SMI 384.130

CUDA Version 8.0.61

CUDNN_VERSION 6.0.21

pip install keras==2.1.4
pip install tensorflow-gpu==1.3.0
pip install opencv-python

 

2 下载h5格式的预训练文件,放入model文件夹:

https://www.dropbox.com/s/v6ueoa1g19bddao/model_frcnn.hdf5?dl=0

网页需要翻qiang下载,或者百度云下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/1ZORTuXEoTNQHYkslLQW9vA    提取码: 5tui 

 

3 运行:

运行detect.py 批量检测Dataset/Sampleinput下的图片,输出图片在Dataset/Sampleoutput

 

问题 1:

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory


Failed to load the native TensorFlow runtime.


解决:

这是因为我装了tensorflow-gpu 1.5版本,而我用的是cuda 8.0和cudnn6.0,1.5版本要求cuda 9.0,我的做法就是回滚:

 

pip install tensorflow-gpu==1.3.0

问题 2:

File "/home/thu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py", line 659, in _call_cpp_shape_fn_impl
    raise ValueError(err.message)
ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'bn_conv1/Reshape_4' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,1,1,64], [].


解决:

pip install keras==2.1.4

 

问题 3:

OSError: Unable to open file (Unable to open file: name = 'model/model_frcnn.hdf5', errno = 2, error message = 'no such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)


解决:

下载h5格式的预训练文件,放入model文件夹:

https://www.dropbox.com/s/v6ueoa1g19bddao/model_frcnn.hdf5?dl=0

网页需要翻qiang下载,或者百度云下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/1ZORTuXEoTNQHYkslLQW9vA    提取码: 5tui 

 

 

 

Ref: https://github.com/salman-h-khan/ZSD_Release

 

### One-ShotZero-Shot 物体检测的概念 One-shot物体检测和zero-shot物体检测都是针对少量标注数据情况下的视觉识别任务,旨在解决传统机器学习模型需要大量标记数据才能有效工作的问题。 #### One-Shot 物体检测概念 One-shot物体检测是指仅需一张或极少量样本图像就能完成对新类别物体的学习并进行准确检测的任务。这种设置模拟了人类快速适应从未见过的对象的能力,在实际应用中有很高的价值[^1]。为了实现这一目标,研究者通常会采用元学习(meta-learning)策略或其他能够增强泛化能力的技术方案。 #### Zero-Shot 物体检测概念 Zero-shot物体检测则更加激进,它试图在没有任何该类别的训练样例的情况下也能正确识别新的未知类别。这依赖于跨模态的知识迁移机制——即利用已知类别与未见类别之间存在的语义关联来进行推理判断。例如,可以通过自然语言描述或者其他形式的辅助信息来帮助理解未曾接触过的物品特征[^4]。 ### 实现方法比较 对于这两种类型的少样本学习问题,当前主流的研究方向集中在以下几个方面: - **度量学习(Metric Learning)** 构建合适的距离函数以衡量不同图片间的相似程度,从而使得即使是在仅有单个例子的情形下也可以找到最接近的目标实例。这种方法被广泛应用于one-shot场景中,并且可以有效地防止过拟合现象的发生。 - **对比学习(Contrastive Learning)** 如文献所提到的那样,通过引入监督性的对比损失项(CPE),可以在保持同类间紧凑聚集的同时拉开异类间距,进而提升模型区分细微差异的能力。这种方式不仅适用于few-shot环境,同样也适合处理更极端条件下的zero-shot挑战[^3]。 - **预训练与微调(Finetuning with Pretrained Models)** 鉴于新颖类的数据极为稀缺的事实,预先在一个大规模通用数据库上训练基础网络结构变得尤为重要。之后再针对具体的小样本集做适当调整即可获得较好的性能表现。值得注意的是,在某些情况下甚至完全移除了新型类目相关的资料以防其先验知识干扰后续测试过程中的公平性评估[^2]。 ```python import torch.nn as nn class ContrastiveLoss(nn.Module): """Supervised Contrastive Loss function""" def __init__(self, temperature=0.5): super().__init__() self.temperature = temperature def forward(self, features, labels=None, mask=None): # Implementation details omitted for brevity. pass ```
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