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原创 websocket_flask
1.使用socket协议构建server client文件,服务端构建maskrcnn分割模型,客户端发送图片返回分割结果;使用纯socket通信,通信传输效率较低,接收数据需要1024byte连续接收。实现client send req: (GET / HTTP/1.1 Host: 127.0.0.1:9999)1. 接受静态请求,`html`,`png`等文件。4. `root`是根目录,包含资源文件,脚本等。2. 接受动态请求,脚本类型为`python`Http服务器实现-resent分类任务。
2023-01-09 22:47:00
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原创 百度easydl数据标注
2.2 xml ,这个比较好扩展 object节点,复制增加即可。1 官方标注工具,链接如下,由lableme改进而形成。2.1json 通用格式 .json。3 接下来,通过程序自动生成xml文件。
2022-11-07 22:46:07
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原创 卡尔曼滤波本质
Kalman滤波算法的本质就是利用两个正态分布的融合仍是正态分布这一特性进行迭代而已其中 Kk为卡尔曼增益,也就是权重,这个权重需要特定公式计算得出的Pk-为协方差矩阵,Q为噪音C 为状态转移矩阵举个例子追踪处理的假设条件是 线性/匀速的...
2022-04-03 15:05:30
547
原创 算力计算(darknet)
1.darknet 推理现实如下推算公式在darknet中detector.c 文件中,parse_network_cfg_custom.c (parse_network_cfg_custom函数)根据不同的算子类型 ,例如 卷积层parser.c(parse_network_cfg_custom函数)进入convolutional_layer layer = make_convolutional_layer(batch,1,h,w,c,n,groups,size,stride.
2022-03-26 20:07:02
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原创 vs2017+opencv配置记录
wind10上使用 2020-2-26配置成功结果1、opencv3.4安装首先下载所需的opencv 在opencv官网下载所需版本,选择使用windows的安装包下载后出现opencv.exe 进行解压并选择安装位置即可,例如C:\opencv将opencv的路径添加电脑的环境中C:\opencv\build\x64\vc15\bin上图的系统变量path这样就完成了window opencv的环境配置。2、vs2017的安装和配置opencv..
2022-02-26 16:57:52
2400
原创 easydl code for classify
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jan 21 11:33:22 2021根据文件名筛选将混合在同一文件夹中的图片分配到不同的文件夹中"""import osimport shutilfrom PIL import Image import numpy as nppath = ' /zy/task/'newpath0=' /dataset/egg_skin/'newpath='C: /dried_fruits_dis/'if n.
2021-12-23 15:15:08
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原创 cvzone base the mediapipe and opencv
GitHub - cvzone/cvzone: This is a Computer vision package that makes its easy to run Image processing and AI functions. At the core it uses OpenCV and Mediapipe libraries.You can simply use pip to install the latest version of cvzone.pip install cvzone
2021-12-22 11:33:24
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原创 nfs_set
Ubuntu nfs1, 先下载NFS服务器,演示如下:sudo apt-get install nfs-kernel-serversudo vi /etc/exports/home/sx/work/nfs need to exitssudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart[ ok ] Restarting nfs-kernel-server (via systemctl): nfs-kernel-ser..
2021-12-15 17:48:05
1832
原创 bash shell
1 shellshell变量,一般shell的变量赋值的时候不用带“$”,而使用或者输出的时候要带“$”。加减乘除的时候要加两层小括号。括号外面要有一个“$”,括号里面的变量可以不用“$”。需要注意的是,变量赋值,变量使用的时候不能有空格,否则会被解析成命令,报错无此命令。#!/bin/basha=10b=20c="this is a test"d=$((a+b))e=$((a-b))f=$((a*b))g=$((a/b))h=$((a%b))i=$((a*3))echo
2021-12-14 13:48:20
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原创 模型转换问题汇总
https://github.com/htshinichi/caffe-onnx2.onnx模型转换完成3.模型存在问题,未保存成功:Op registered for Upsample is deprecated in domain_version of 15==> Context: Bad node spec for node. Name: layer11-upsample OpType: Upsample解决方案:src/load_save_model.pydef .
2021-11-30 22:25:20
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原创 pytorch_visdom可视化
1 pytorch show by visdomTraceback (most recent call last): File "/home/sx/anaconda3/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/visdom/__init__.py", line 711, in _send data=json.dumps(msg), File "/home/sx/anaconda3/envs/py35/lib/python3.5/site-package
2021-11-22 18:08:05
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原创 定义loss_show类and 权重初始化init_weight_pytorch
1.define the class :losshistoryimport osimport numpy as npimport scipy.signalfrom matplotlib import pyplot as pltclass LossHistory(): def __init__(self, log_dir): import datetime curr_time = datetime.datetime.now() time_
2021-11-22 11:38:42
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原创 pytorch model_vision显示网络结构
1 show the model structureimport torch.nn as nnimport torchfrom torchsummary import summary# from models.resnet import mobilenetdef conv_bn(inp, oup, stride = 1): return nn.Sequential( nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False), .
2021-11-19 09:41:56
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原创 ssh关闭终端切断SSH连接
解决Linux关闭终端(关闭SSH等)后运行的程序或者服务自动停止【后台运行程序】https://www.cnblogs.com/bohaoist/p/4965103.html问题描述:当SSH远程连接到服务器上,然后运行一个服务 ./catalina.sh start,然后把终端开闭(切断SSH连接)之后,发现该服务中断,导致网页无法访问。解决方法:使用nohup命令让程序在关闭窗口(切换SSH连接)的时候程序还能继续在后台运行。Unix/Linux下一般比如想让某个程序在后台运行,很多都是.
2021-11-16 13:26:21
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原创 常用c++函数1 example
#include<string.h>#include<sstream>stringstream ss;ss<<angle[i/2]*180/3.141516;string s =ss.str();
2021-11-15 11:43:39
660
原创 opencv简单应用
转换成HSV色彩空间图像变换图像过滤提取直线、轮廓、区域图像增强-白平衡等#main.pyimport cv2from image_filtering import show_filteringfrom image_outline import show_outlinefrom image_transformation import show_transformationfrom utils import plt_savefrom image_color import s
2021-10-10 12:48:57
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原创 easydl相关文档和code
Baidu AIP · GitHubBaidu AI Platform. Baidu AIP has 19 repositories available. Follow their code on GitHub.https://github.com/Baidu-AIPEasyDL-Segmentation-Demo/request_api.py at master · Baidu-AIP/EasyDL-Segmentation-Demo · GitHubEasyDL图像分割调用示例. Contribute
2021-10-10 12:15:33
176
原创 json,xml,txt
xml_show.pyimport osimport xml.dom.minidomimport cv2 as cv ImgPath = '1/'AnnoPath = '2/' #xml文件地址save_path = '3/'imagelist = os.listdir(ImgPath)for image in imagelist: image_pre, ext = os.path.splitext(image) imgfile = ImgPath + image
2021-09-29 17:53:38
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原创 cmake_example
1: ubuntu 使用opencv,使用 cmakelist构建项目的简单demo。2:window上使用mingw 编译opencv。
2021-09-15 11:21:04
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原创 easydl物体检测端口介绍
def detect(imageName,flags=0): item = imageName src = open(item, 'rb').read() # if flags=='0': #横放 # img_crop=src[580:1250,0:2048] # else: # img_crop=src[200:1536,0:2048] num = 0 try: resu.
2021-08-19 22:24:12
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原创 https局域网内 文件传输方式python2/3
1,server: cd zip file open terminal :python2 -m SimpleHTTPServer 8000 python3 -m http.serverifconfig get inet: 172.25.12.1252 client:172.25.12.125:8000ps:python -m SimpleHTTPServer 8000 &在上述命令的最后加一个 & ,则该命令产生的进程在后台运行,不会影响当前...
2021-08-19 18:16:25
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原创 yovo3和yovo3-tiny结构图
yolov3yolov3-tinylink:https://www.cnblogs.com/Ph-one/p/13994182.htmlhttps://www.cnblogs.com/wy-blogs/p/10509381.html
2021-07-26 15:40:48
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原创 常用opencv函数,python3
1、avi 视频转换为 MP4格式文件import datetimeimport timeimport cv2import oscam = cv2.VideoCapture('video/video2/myvideol2.avi') #输入.AVI数据time_now =time.time()# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'avc1')os.makedirs('capture', exist_ok=True)fourcc = cv2.Vide.
2021-05-12 20:40:01
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原创 AugFPN: Improving Multi-scale Feature Learning for Object Detection 论文阅读
AugFPN: Improving Multi-scale Feature Learning for Object Detection多尺度特征学习用于目标检测摘要:目前的目标检测多使用金字塔获取不同尺度特征,然而FPN方式通过多尺度的融合,这种机制的设计阻碍了多尺度特征完全的融合。在本文中 分析这种设计的缺点,引入新的框架 增强FPN,特别地这种aug-FPN解决这种问题。包括连续地监督、残差特征增加。Soft Roi选择 。通过连续的监督缩小不同尺度语义信息的差异于不同尺度特征。在特征融..
2021-04-07 13:36:24
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原创 Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection 论文阅读
Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection用于显著性检测的金字塔特征注意力网络摘要:显著性目标检测为计算机视觉一大挑战,然后如何提取高效特征?最近的一些方法采用不加区别的集成多尺度卷积特征,然而并非所有特征都对显著性检测有效,一些特征也会引起干扰。为了解决上述问题 提出显著性金字塔网络模型聚焦于高效的高级语义和低级空间结构特征。首先设计用于提取高层特征获取丰富的上下文信息的CPFE,然后采用通道注意力模块在CPFE后使用,使用空间
2021-04-06 23:22:53
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原创 Receptive Field Block Net 论文阅读
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 用于快速精确的目标检测的接受野模块Code link: https://github.com/ruinmessi/RFBNet摘要:目前表现最好的目标检测依赖于深度主干网络的,比如说ResNet-101 和inception,得益于强大的特征表征能力但具有较高的计算消耗,相反一些轻量级的模型检测器能够实时监测,然后准确率方面存在不足,本文我们研究建立高效和准确的检测器通.
2021-04-03 23:27:28
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原创 CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文阅读
CBAM: Convolutional Block Attention Module摘要:提出了卷积注意力模块 简答高效的前向卷积神经网络,feature-map推理的特征图有两个维度,分别是空间和通道注意力机制,因为注意力模块是轻量化的不增加网络负担,可以整合到CNN的任意位置,实验说明整个模块的有效性和实用性。引文基于丰富的特征表达能力CNN推动了多项视觉任务的发展,为了增强CNN的表现,深度、宽度、基数三个重要的因素。自从LeNet网络以来到现在残差式的网络,为了更好特征表达,网络的.
2021-03-30 22:06:03
516
原创 Developing an Image Manipulation Detection Algorithm Based on Edge Detection and Faster R-CNN论文阅读
Developing an Image Manipulation DetectionAlgorithm Based on Edge Detection andFaster R-CNN摘要:提出基于faster-rcnn和边缘检测的取证网络,resnet101作为backbone提取篡改特征,这些特征输入roi池化层,文中使用双线性插值代替池化层,同时边缘特征输入到roi插值层进行特征融合,采用FCN来进行篡改分类,实验结果表明不同的图像数据集使用定位篡改图像,展现出提出方法更具效率。...
2021-03-30 11:00:10
257
原创 Detection and localization of image forgeries using improved mask regional cnn论文阅读
Detection and localization of image forgeries using improved mask regional convolutional neural network用于篡改取证的mask 区域卷积神经网络摘要:传统方法使用手工特征或基于浅层的特征,因此导致限制的表达能力和较重的计算负载,最近 深度学习表现出强大的复杂的统计特征包括高纬度输出和学习层次表达,为了提取更多篡改图像和真实图像之间的区别性特征,提出改进的mask-rcnn,采用sober算子作为辅助
2021-03-29 22:55:42
264
原创 jetson 自启动管理
jetson agx自启管理1、需要使用root权限首先写个自动输入密码的脚本 命名为2、调用这个脚本需要权限 和下面调用语句3、加入自启动命令4、重要的是设置时间延迟
2021-03-22 10:39:36
303
原创 mask rcnn 将mask 转json数据02
1、功能:当 .json _json pic文件放置一起的时候,进行分类#功能:当 .json _json pic文件放置一起的时候,进行分类import os import shutilpath0='test/'filelist=os.listdir(path0)for dir_name in filelist: print(dir_name) name=dir_name[-5:] if name=='.json': shutil.move(p.
2021-03-19 13:37:39
1193
原创 mask-rcnn代码解析02
1、当我们使用mask rcnn训练自己的数据集的时候 ,可能适当的改变网络框架,此时迁移学习的时候 权重就发生了改变这个时候我们改两个地方,比如 这个模块,此时在加载数据的时候 就会出现权重不匹配的情况,这个时候需要在载入权重的时候,去除这部分就OKdef build_rpn_model(anchor_stride, anchors_per_location, depth): """Builds a Keras model of the Region Proposal Network.
2021-03-18 21:12:28
200
原创 mask-rcnn 代码解析01
1、代码来源link :2、代码构成:3、首先看一下 utils.py 看一下模型定义from mrcnn import utils#因为model中导入utils.py 先看一下工具类型 如何定义函数的def extract_bboxes(mask): 输入为mask 提取每个实例的bbox用于训练和监督 返回 bbox def compute_iou(box, boxes, box_area, boxes_area): """Calculates IoU.
2021-03-17 22:41:35
630
原创 Anaconda使用过程中的错误记录
1、问题当利用 pip install 包名的时候 明明已经显示成功,但是不能import 成功导入的时候 ,需要使用conda install 再装一次
2021-03-17 20:40:29
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原创 mask rcnn 将mask 转json数据01
存在 图片及其对应的mask 文件 ,通过Python代码转化为json 数据,无需手工制作1、首先准备好 图片和及其对应的mask ,使用的mask为黑底白色#!/usr/bin/env python3#把 mask和原图 集合到一个json 文件中import datetimeimport jsonimport osimport reimport fnmatchfrom PIL import Imageimport numpy as npfrom pycococrea..
2021-03-14 19:26:22
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原创 json、base64编码、图片数组转二进制流
关于Python base64编码 和 json格式的数据处理 url串参考网址http://tool.chinaz.com/tools/imgtobase/https://zhuanlan.zhihu.com/p/27134323?group_id=857418148977184768https://www.iteye.com/blog/panyongzheng-1952444https://www.jb51.net/article/183643.htmhttps://www.cnblog
2021-03-13 16:05:36
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原创 jetson agx 刷机、安装软件记录
1、刷机过程 个人认为过程中,最大的问题要选个网络好的地方jetsonagx首先准备一个Linux系统电脑或者虚拟机 ,系统最好为18.04 16.04在此称为host机,下载jetpack sdk 注意版本的选择https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/jetpack安装运行sdkmanagesudo apt install ./sdkmanager_1.0.1-5538_amd64.debsdkmanager...
2021-02-03 11:59:22
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原创 常用的函数以及调用说明,Python实现2
1、对列表进行排序,四边形顶点坐标排序def takeSecond00(elem): # 按照列表第一个元素排序 return elem[0]def takeSecond(elem): # 按照列表第二个元素排序 return elem[1]def takeSecond1(elem): # 按照列表元素和排序 return elem[1]+elem[0] #先判断第一个和对角线,然后左下 右上四边形四个点排序,顺.
2021-01-15 10:35:44
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原创 ManTra-Net: Manipulation Tracing Network论文阅读记录
摘要:提出Mantra-Net端到端的深度学习框架用于现实生活中的篡改取证,并不包含前后处理操作具有检测和定位 的功能,包括拼接、复制粘贴、移除、增强等未知类型。提出一种可以检测385中类型的篡改痕迹检测简单高效的自监督模型,把图像篡改当做异常检测,实验证明其应对多种篡改操作的组合。5、实验部分以上部分已经说明了篡改痕迹特征和异常检测网络,在标注数据集中评估其泛化性能、敏感性、鲁棒性能等,使用AUC作为性能评估标准,由于网络中少部分原始像素错误认为篡改像素,在网络中并未得到惩罚(一定程度上会造.
2021-01-15 10:19:01
472
Desktop.zip
2021-03-15
去雀斑算法Python实现
2020-12-19
test11.zip
2020-07-09
matlab note.docx
2019-12-17
对The CIFAR-10 dataset数据集合的研究与分析
2019-08-13
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