tendency

IOU即交并比，应用：NMS（过滤重叠框）mAPimport numpt as npdef get_IOU(pred_bbox, gt_bbox): ixmin = max(pred_bbox[0], gt_bbox[0]) iymin = max(pred_bbox[1], gt_bbox[1]) ixmax = min(pred_bbox[2], gt_bbox[2]) iymax = min(pred_bbox[3], gt_bbox[3]) iw = np.maximum(ixma

细粒度分类方法主要分为四类:1）基于常规图像分类的网络的微调方法2）基于细粒度特征学习的方法3）基于目标块的检测和对齐的方法4）基于视觉注意机制的方法1）常规分类模型并不能很好的区分细粒度图像，常用的方法是采用迁移学习，将ImageNet的预训练过的网络权重进行微调，另外还有对loss进行改进，例如使用triplet loss2）基于细粒度特征学习的方法Bilinear CNN ，采用VGG-D和VGG-M作为基准网络，不使用bounding Box的情况下，CUB200-2011精度84

模型的训练过程可大概划分为数据处理，模型处理pytorch 加载数据常用的加载数据采用dataloader函数，常规情况下，直接调用实现即可。在满足GPU内存的情况下，寻求GPU利用率最大化，GPU的利用率受读取速度影响较大，也就是数据在cpu和gpu之间的交互。常规情况下调节num_worker的大小，以启动多进程，加快数据读取。根据torch对多进程读取机制，易发生阻断情况，也就是num_worker并不是越大越好。数据读取至GPU的过程中需要对进程序列就行匹配，匹配成功后，再读取下一个进

每看一次都有新感觉。好文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424

深度学习大全：https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning花书要点：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61528654互联网常见面试题：https://www.zhihu.com/question/24964987/answer/586425979leetcode解题之路：https://g...

LeNet-5CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。使用Relu 对梯度衰减进行加速，并...

视频输入import cv2#设置视频捕捉cap = cv2.VideoCapture(0) #与id为0的摄像头连接while True: ret,im = cap.read() #ret检测是否读入帧 blur = cv2.GaussianBlur(im,(0,0),5) #高斯平滑 cv2.imshow('camera blur',blur) key =waitKe...

保存加载模型参数torch.save(the_model.state_dict().PATH)the_model = TheModelClass(*args,**kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))保存加载整个模型torch.save(the_model,PATH)the_model =torch.load(PATH...

anconda官网下载3.6版本，正常安装，完成后打开anaconda prompt先配置清华镜像的环境conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu...

import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport randomdef get_example_nums(tf_records_filenames): nums= 0 for record in tf.python_io.t...

批量修改文件名称import os def rename(file_dir,name): '''将网上爬下来的图片重命名（更好的观看）''' '''第一个参数是目标文件名 第二个参数是图片的名称''' i=0 for file in os.listdir(file_dir): '''获取该路径文件下的所有图片''' ...