water_93的博客

YOLOX训练自己的数据集

CornerNet训练自己的数据集

linux文件命令

cuda，cudnn，pytorch和torchvision的关系

环境：win10 + vs2019+cuda11.0+pytorch1.7.11. vs2019配置opencv4.4和libtorch1.7.1https://download.pytorch.org/libtorch/cu110/libtorch-win-shared-with-deps-1.7.1%2Bcu110.ziplibtorch的GPU release版本。下载完成后解压在任意地址即可，这里假定文件在F:\libtorch中。libtorch文件夹内容如下。.

环境配置：win10+cuda9.0+pytorch1.1+python3.6下载的代码如下：https://mp.youkuaiyun.com/console/Editorial/127989221. 制作数据集1. 数据标注Annotations和JPEGImages放入data文件夹下，并新建文件ImageSets，labels，复制JPEGImages，重命名images。2.运行根目录下makeTxt.py，将数据分成训练集，测试集和验证集，其中比例可以在代码设置，代码如下..

源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3解决流程修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件：在第15行加上, Extension( 'lib.utils.cython_bbox', sources=['../../../lib/utils/bbox.c','../../../lib/utils/bb...

1. 生成GPU版本的动态链接库yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll.lib1）记事本打开yolo_cpp_dll.vcxproj，把cuda10.0改为自己的cuda版本，sm_75改成自己显卡对应的计算能力2）打开yolo_cpp_dll.sln，配置项目属性中的包含目录、库目录和链接器输入，然后选择Release版本编译，在E:\darknet-master\b...

1.编译cpu版本darknet生成动态链接库先将cpu版本的yolo_cpp_dll_no_gpu进行编译，在Release版本下编译生成yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll_no_gpu.lib，并将yolo_cpp_dll.dll改名为yolo_cpp_dll_no_gpu.dll2.新建一个qt工程，release文件下放入4个动态链接库dll文件，包括o...

1. AlexNet模型 2012年，Alex等人在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，原始的AlexNet v1主要由5个卷积层和3个全连接层组成， AlexNet v2去掉了localNorm层，并在最后3层中使用了卷积层代替全连接层，构造了全卷积结构。2. VGG模型 2014年，牛津大学的研究人员提出了VGG模...

        计算机视觉旨在识别和理解图像/视频中的内容。人类可以轻松的识别物体，而计算机看到的图像是一组0-255之间的整数，并且由于拍摄视角的变化、光照变化、背景、物体的形变、遮挡等，进一步增加了计算机视觉任务的难度。计算机视觉的顶级会议有：CVPR、ICCV、ECCV、ICLR，顶级期刊有IJCV和TPAML。计算机视觉包含四大基本任务：分类、检测、语义分割和实例分割。1) 图...

一、安装搜狗输入法1. 先添加以下源，在终端输入命令：sudo add-apt-repository ppa:fcitx-team/nightly(如果失败，多来几次) 更新一下系统，输入命令：sudo apt-get update sudo apt-get install -f sudo dpkg -i sogoupinyin_XXXX.deb2. 点击...

注意cuda、cudnn和tensorflow版本的匹配1. 安装ubuntu16.04系统 制作系统U盘，对于联想电脑，按F12设置从USB安装2. 安装cuda8.0（我的显卡是GTX850m）CUDA是英伟达发布的基于英伟达显卡GPU的并行计算平台1 安装NVIDIA 驱动1）禁止nouveau驱动：Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau，它是第三方...

制作语义分割数据集大致需要（1）使用labelme对数据进行标注，生成对应图片的json格式。（2）批量转化 json文件为单通道的png文件，根据生成的文件夹，生成语义图片。（3）将语义图片转化成灰度图。1. 用labelme标注的样本，然后批量重命名图片和json格式的样本import ospath = "D:\\tu"filelist = os.listdir(pa...

1. 安装gparted    在ubuntu16.04下，使用下面命令:    sudo apt-get install gparted2. 在试用模式下压缩一个空间出来    插上u盘：ubuntu启动盘，按F12，选择试用模式。在试用系统中，搜索gparted，就能启动已安装的gparted。    进入gparted后，可以看到除了linux-swap交互空间的钥匙标记...

目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。语义分割的方法主要包括两大类：基于解码的方法和基于上下文信息的方法语义分割的通用框架：前端用FCN进行特征粗提取，后端使用条件随机场CRF或者马尔科夫随机场MRF优化前端输出，最后得到分割图。 1、FCN：修改VGG网络，基于解码的方法    FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的f...

2、SegNet/DeconvNet：修改VGG网络，基于解码的方法    编码器-解码器结构：池化-上池化实现     编码器采用最大池化层逐渐缩小输入数据的空间维度，解码器采用上池化逐步恢复目标细节和相应的空间维度。上池化的实现主要在于池化时记住输出值的位置，在上池化时再将这个值填回原来的位置，其他位置填0即OK。 ...

常见错误：1. if、else、for、while、class、def后面要加冒号：2. 缩进只用在以：结束的语句之后3. for循环语句中，通过索引来迭代一个list或者string的元素，需要调用range() 函数4. 不存在++或者--操作符python学习一、python基础1.1数据类型和变量     数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、元组、列表...

Win10下配置tensorflow的深度学习环境电脑配置：win10系统+ GTX1080ti安装前下载显卡驱动，CUDA9.0，CUDNN7.1，Anaconda3.5，Pycharm2018社区版1.安装CUDA9.01)安装显卡驱动https://radio.seu.edu.cn/2019/0604/c19196a276218/page.htm2）安...

目标检测之voc数据集制作1.voc数据集结构Annotations：存放检测物体在图片上的坐标位置xml文件JPEGImages：存放训练和验证的图片ImageSets：文件下有三个子文件夹，Layout、Main和Segmentation，其中我们关注Main文件夹就OK了，Main文件夹里train.txt，val.txt，trainval.txt，test.txt这四个tx...

一、搭建一个三层的神经网络定义添加神经层的函数1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层：隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小import tensorflow as tfimport numpy as np# 添加层def add_layer(inputs, in_size, out_size, ...

tensorboard是可视化tensorflow模型的训练过程的工具，在安装tensorflow的同时就已经安装好了tensorboard。with tf.name_scope(‘名字’)：设置相应的w，b，loss的名字作用域（1）对要统计的变量使用summary操作：tf.summary.scalar(‘名...