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没有当Engineer的实力，也要有AdEngineer的追求。
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监控场景下的行人视觉计算平台
监控场景下的行人视觉计算平台_v0简易版的行人计算机视觉平台, 支持监控摄像头下行人/车辆/人脸检测；行为识别/车辆属性分析/行人属性分析；原创 2020-09-19 14:49:58 · 295 阅读 · 0 评论 -
CVPR19 accept list
CVPR19 accept list所有1300篇今年CVPR19的文章GITHUB原创 2019-06-01 01:11:53 · 705 阅读 · 0 评论 -
Non-local I3D 配置记录
涉及到caffe/caffe2的配环境都挺麻烦的，尤其是cuda8+python2.7的，选择使用docker进行环境配置安装步骤1.pull docker镜像 docker pull bvlc/caffe:gpu，创建容器2.完整caffe2仓库3.流程git clone --recursive https://github.com/CivilNet/video_nonlocal_ne...原创 2019-03-24 23:31:07 · 629 阅读 · 0 评论 -
Openpose 编译记录
Openpose 编译记录编译过程记录前言问题1.protobuf版本问题1. 按照install.md通过apt-get安装protobuf2. 查看protobuf版本, 并查找到protoc的链接位置3. 编辑 openpose/3rdparty/caffe/Makefile文件问题2.opencv .so文件无法链接其它问题编译过程记录前言由于实验需要，需要用到openpose提骨架...原创 2019-02-28 18:45:53 · 966 阅读 · 0 评论 -
real_time_video_classification 实时视频分类
C3D针对视频分类任务，目前大多是基于DL的方法，其中C3D是处理速度最快的，基本可以做到real_time_recognition的效果。最终实现效果如下，在使用GPU的情况下，基本没有延迟。 详细见real_time_action_recognitionETC.后续会更新其它DL方法的识别效果。...原创 2018-06-13 16:51:49 · 2439 阅读 · 9 评论 -
卸载并安装旧版本pyTorch
直接安装pyTorch通常为最新版本，现在已经为0.4.0,经常会出现无法加载以前pretrained model问题，需要安装旧版本：参考链接: pytorch.org会自动卸载以前版本并安装对应版本。 示例：pip install cu80/torch-0.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl...原创 2018-06-05 22:46:15 · 12899 阅读 · 0 评论 -
关于CNN可视化与《What have we learned from deep representations for action recognition》笔记
简短总结CNN可视化方法与《What have we learned from deep representations for action recognition》CNN可视化方法总结本节内容大部分来自于CS231n note,附上链接：cs231n 由于CNN经常被批评不知道学习到的特征不可解释。常用的方法有以下几种Visualizing the activati...原创 2018-05-24 17:45:16 · 1009 阅读 · 0 评论 -
TSN 编译记录
TSN代码编译记录前言TSN 作者yjxiong etc.开源了代码并且公布了自己训练的所有模型，提供了使用GPU得到tvl1光流的方法,以及几种数据集切分的方法，比自己的渣代码顺眼很多,这个项目很赞～ TSN-Project但是（据说但是前都是废话）,DL框架用的Caffe，提供的自然是caffemodel和prototxt文件，习惯了tensorflow和pyTorch，表示...原创 2018-05-24 17:39:51 · 3182 阅读 · 13 评论 -
指静脉识别工作总结
指静脉识别工作总结准备做Activity Recognition 对去年以前的部分工作进行总结；所有代码均可以在My Github找到。1.基于八方向滤波器的识别模型IDE：Matlab 2016a 平台：Windows 10; 主要工作： 1.预处理，方向滤波提取特征，欧式距离匹配; 2.使用matlabGUI做了一个简单的交互界面。支持输入指静脉图像进行数据库比对识别识...原创 2018-04-12 14:46:32 · 3288 阅读 · 12 评论 -
pyTorch 使用多GPU训练
1.在pyTorch中模型使用GPU训练很方便，直接使用model.gpu()。 2.使用多GPU训练，model = nn.DataParallel(model) 3.注意训练/测试过程中 inputs和labels均需加载到GPU中 inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda())具体使用参考 pyto...原创 2018-04-16 17:33:24 · 8675 阅读 · 0 评论 -
博客更改公告
博客更改公告新博客地址： 新博客地址 ,部分文章在此会更新原创 2018-01-17 18:15:10 · 343 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow读取自己数据集的几个小方法
不得不说TensorFlow读取数据很不方便，-。-，官方给的tutorials看完后并没什么用。。自己总结了两种可行的方法，用自己的数据集来测试。1. mat -> ndarray数据处理经常用到matlab,matlab中数据保存格式常为.mat,因此首先提供一份从mat转到ndarray的代码.#读取.mat格式数据#.mat 中包含trainFeatures矩阵import tensor原创 2017-05-11 18:08:15 · 5449 阅读 · 0 评论 -
Win10安装gpu-tensorflow
Win10 安装 anaconda + gpu-tensorflow1.CUDA安装1.命令行中输入dxdiag,可以看自己的电脑配置，用来选对应的英伟达开发包驱动,登录https://developer.nvidia.com查看CUDA是否支持自己的GPU。注意：需下载cuda-8.0!2.下载安装 下载路径 注：网站链接不稳定，需要多测试几次2.CUDNN安装下载链接 下载完实际上就是压缩原创 2017-07-15 16:53:23 · 1510 阅读 · 0 评论 -
只需5步，Mac OS 下Xcode 配置tensorflow开发环境
只需5步，Mac OS 下Xcode 配置tensorflow开发环境本教程适用与从来在macos下没配置过tensorflow的童鞋，择需看；CPU + tensorflow2版本； 首先打开终端；1.安装home-brew,最强大的macos下安装包工具，没有之一ruby -e “$(curl –insecure -fsSL https://raw.githubusercontent原创 2017-03-08 11:37:58 · 4775 阅读 · 0 评论