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原创 tensorflow实现图像分类解决病虫害识别问题
一，任务 本次做的是一个小麦水稻病虫害识别问题，使用tensorflow，利用CNN提取图片像素特征进行分类，并达到了一定的效果。二，数据准备为了防止过拟合，数据预处理阶段分别经过亮度增强，对比度增强，色度增强，以及图像翻转，图片一共3000张，通过变换得到12000张，resize得到224X224的图像，我们也尝试过只将有病的那块图像切割出来只将这些图片放到神经网络中训练但是得到的效果...
2019-11-14 21:01:44
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原创 图片标注问题image_caption
数据集：数据集中的训练集使用的是coco train 2014，82783张图片，测试集使用的是 val 2017 ，5000张图片,对应的caption是captions_train2014.json,和captions_val2017.json。该文件中是以字典的形式包含其内容信息，key值由“info”，”licenses“，”images“，”annotations“组成。inf...
2019-06-22 14:25:44
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原创 配置Pycharm的interpreter
配置Pycharm的interpreterFile–>Setting如果缺少interpreter点击下三角show all看是否有之前使用过的interpreter，可以直接加载上使用过的解释器来运行自己的项目。比如这个是我经常使用的解释器，我每次都可以加载这个解释器。如果什么都没有可以直接点+号找到python安装的路径然后加载。选择Exiting enviroment如果找不到python的安装路径，在右键我的电脑—>属性---->高级系统设置----->环境
2020-11-03 12:28:13
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原创 FCOS文献阅读代码分析
论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01355代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS摘要： 本文提出一种基于像素级预测一阶全卷积目标检测(FCOS)来解决目标检测问题，类似于语音分割。目前大多数先进的目标检测模型，例如RetinaNet、SSD、YOLOv3、Faster R-CNN都依赖于预先定义的锚框。相比之下，本文提出的FCOS是anchor.
2020-05-24 16:29:11
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原创 机器学习篇一 频率派和贝叶斯派
前言本栏仅对于学习机器学习算法的记录对概率的诠释有两大派，一种是频率派另一种是贝叶斯派。在对事物建模时，使用θ\thetaθ表示模型的参数，请注意:解决问题的本质就是求θ\thetaθ。（1）频率学派： 存在唯一真值 θ\thetaθ 。举一个简单直观的例子–抛硬币，我们用 [公式] 来表示硬币的bias。抛一枚硬币100次，有20次正面朝上，要估计抛硬币正面朝上的bias PPP(θ...
2020-04-22 17:27:59
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原创 PaddlePaddle七日训练营总结
本文是关于怎样使用一个小的数据集的情况下在CNN中得到高识别率，并通过AlexNet和VGGNet两种网络，和自己提出来的方法做了多次对比实验，证明了预训练模型在小数据集上的可行性。数据集链接：https://论文下载地址：作物疾病是影响粮食安全的重要因素之一，据报道50%的产量损失是由作物病虫害造成的，因为疾病种类繁多，人工观察判断容易误诊，而利用计算机视觉和机器学习在图像识别上取得了非常...
2020-04-07 18:14:19
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原创 使用anaconda创建虚拟环境，并用pycharm使用该环境
1.简介Python虚拟环境的主要目的是为了给不同的工程创建互相独立的运行环境。在虚拟环境下，每一个工程都有自己的依赖包，而与其它的工程无关。不同的虚拟环境中同一个包可以有不同的版本。并且，虚拟环境的数量没有限制，我们可以轻松地用anaconda工具来创建多个虚拟环境2.使用anaconda创建虚拟环境2.1首先打开anaconda下的anaconda prompt现在处于base环境下...
2020-02-22 18:53:08
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原创 YOLOV3代码详解
代码分析：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf注：本次分析的代码是以上给出的网址，全部根据自己的理解写的，如有不足，还请指正。1、datasets.py因为所有模型都包括数据加载，模型载入，训练和测试等，所以先从数据的载...
2020-02-06 11:02:20
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原创 【文献阅读】植物病虫害识别小数据集实现高识别率Crop Disease Image Classification Based on Transfer Learning With DCNNs
一、背景文章题目：Crop Disease Image Classification Based on Transfer Learning With DCNNs文章下载地址 DOI：10.1007/978-3-030-03335-4_40：项目地址：无关键词：Transfer learning · Deep learning · Image classification DCNN · Cro...
2020-02-04 19:47:55
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原创 机器学习（面试题）及知识点
文章目录文章目录文章目录1，什么是机器学习2，机器学习与数据挖掘的区别3.什么是机器学习的过度拟合现象4.过度拟合产生的原因5.如何避免过度拟合6.什么是感应式的机器学习？7.什么是机器学习的五个流行的算法？9.在机器学习中，建立假设或者模型的三个阶段指的是什么？10.什么是监督学习的标准方法？11.什么是训练数据集和测试数据集？12.机器学习的方法？13.非机器学习有哪些类型？14.什么是非监...
2019-11-30 09:55:55
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原创 关于使用用Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降
遇到的问题当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时，会出现损失在一个epoch中增加，换做下一个epoch时loss会骤然降低，一开始这个问题没有一点头绪，我数据也打乱了，使用的是tf.train.shuffle_batch在capacity中设置一个值，比如是1000吧，每次取一千个数据后将这一千个数据打乱，本次使用的数据集就是每个种类1000多，而我加载数据时是一类一类加载的，这就造...
2019-10-25 22:36:50
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原创 xml 转json
在yolov3中数据集准备阶段需要将xml转换为json文件···import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport jsoncoco = dict()coco[‘images’] = []coco[‘type’] = ‘instances’coco[‘annotations’] = []coco[‘categories’] = [...
2019-10-24 12:58:47
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原创 Variable darknet53/conv2d_1/kernel does not exist, or was not was not created with tf.get_variable()
tensorflow训练好的模型加载图片或者视频流，类似下面多次的调用模型的时候如果会报错Variable darknet53/conv2d_1/kernel does not exist, or was not was not created with tf.get_variable()import predictmodel = './ckpt/NYU_FCRN.ckpt'imag...
2019-09-13 14:59:40
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原创 self attenton机制
主要思想：CNN中的 convolution单元每次只关注邻域 kernel size 的区域，就算后期感受野越来越大，终究还是局部区域的运算，这样就忽略了全局其他片区（比如很远的像素）对当前区域的贡献。图示如下：首先对输入的 feature map (inputs) 进行三个卷积操作（都是 1X1 卷积，因为要保证图片的weight和height在整个过程中保持不变，然后得到图中的f(...
2019-07-25 15:58:10
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原创 tensorflow数据读取流程和tf.data的使用
#读取数据流程######该过程可以分为三步###构造文件名队列把文件名队列读取进来，并随即打乱shufflu，即从filename到Filename到FilenameQueeue阶段###读取与解码使用读取器从上一步拿到的文件名队列，从文件中读取数据，按照一个样本为单位读取的，图片，文本，的编码不同，使用的解码器不同。###批处理阶段构建批次即batch_size...
2019-07-19 18:03:29
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空空如也
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