weixin_42784169的博客

前言在目标检测中我们可能会碰到很多种不同格式的标注文件，比如xml，txt，json等格式文件。这个时候就会涉及到不同格式之间的数据进行转换。笔者自己最近也在搞这些相关的数据处理，整理总结了一下。json转xml用labelme可以直接标注成json格式文件，是coco数据集的标注格式。针对每个json格式文件，读取标注信息，然后根据每张图片生成对应的xml格式文件。import osimport numpy as npimport codecsimport jsonfrom glob im

作者 | Vardan Agarwal译者 | 柚子论文原文：https://arxiv.org/abs/1905.11946官方源码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnetpytorch实现：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch前言本文可视化了EfficientnetB0~B7模型的所有结构，让你轻松拿捏Effi..

硬件配置ubuntu 18.04 64bitnvidia gtx 2080Ticuda 11.0torch 1.7yolov5环境配置pip install requirements（？？？手动狗头）我用的是nvidia官方的镜像，下载下来直接就可以用。不想装环境的戳这里训练COCO我们下载的预训练模型就是使用coco数据集训练出来的模型。下载COCO，运行下面的命令。YOLOv5s/m/l/x的训练时间在单台V100上是2/4/6/8天（多GPU时间更快）。使用你的GPU允许的最大

1.什么是激活函数?激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。2.为什么需要激活函数？激活函数还有助于我们根据要求将神经元的输出值限定在一定的范围内。这一点

注意：本文先区分两个概念，再介绍stride = 1情况下CNN卷积的计算参数和计算量。文末会附上不同stride的计算CNN参数量和计算量和使用API自动计算CNN参数量和计算量的博客。先区分两个概念：FLOPS 注意全部大写 是floating point of per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。注意：以下得计算均默认stride = 1