cria婷-优快云博客

原创 python将png图片透明背景转换为白色

python将png图片透明背景转换为白色最近进行网络图片爬虫创建数据集，发现收集的图片格式不同，有jpg,png,gif等格式，然而png格式的图片背景为透明的，对后续二值化处理有影响。导致大量的数据都是全黑，用opencv读取也是不显示，又不能舍弃，所以就将png格式的图片背景填充为白色。具体代码如下：def transparence2white(img): sp=img.shape # 获取图片维度 width=sp[0] # 宽度 height=sp[1] #

2021-06-03 21:24:15 4041

原创 win10中tensorflow-gpu的安装

win10中tensorflow-gpu的安装环境介绍驱动下载Cuda安装cudnn安装安装tensorflow-gpu2.2.0环境介绍我使用的环境为win10系统，cuda10.2+cudnn8.1.0驱动下载查询CUDA版本与显卡驱动版本对照表网址： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues.Cuda安装下载你想要的CUDA版本，我在这里选择了10.2

2021-03-18 15:05:37 442 1

原创 D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation

论文标题：D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation论文地址：D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation.论文代码：https://github.com/JialeCao001/D2Det框架D2Det方法是基于标准Faster R-CNN框架。在这里，proposed dense local regr.

2020-09-15 11:27:02 630

原创 feature map的可视化

最近使用yolo-tiny进行目标检测，需要用tensorboard将特征图可视化，从网上搜索了一大圈，找到了比较靠谱的方法。`img_grid = vutils.make_grid(x, normalize=True, scale_each=True, nrow=2)# 绘制原始图像writer.add_image('raw img', img_grid, global_step=666) # j 表示feature map数print(x.size())model.eval()for n

2020-07-21 09:46:12 2428 1

原创解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下：try: optimizer.step()except RuntimeError as exception: if "out of memory" in str(exception): print("WARNING: out of memory")

2020-06-14 13:56:05 3522

原创 Python:ImportError

今天在运行Python文件时遇见了ImportError: No module named ‘util ’ 问题问题：在trainwer.py 文件中导入了 util/utils.py 中的AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator模块，结果报错原因：说明在命令中执行用例，没有把项目文件添加为环境变量。方法：需要在代码中把项目文件夹添加为环境变量。import osimport syscurrent_directory = os.path.dirnam

2020-05-29 21:01:15 273

原创 Ubuntu16.04系统修改密码

1.第一步是要进入GRUB界面，开机时，长按shift,或者点击ESC，这个时间只有1-2秒，使用上面三种方法都可以，但是需要在刚出现加载界面的时候就点击，进入之后界面如下：2，进入之后，按下箭头选择Ubuntu高级选项，点击enter进入如下：3.进入如下界面之后，箭头向下选择recovery mode ,其中有两个recovery mode,选择哪个都可以，此时点击e会进入到编辑界面，结果如下，将内容往下拉，进入linux行；4.将linux行的recovery nomodeset,删除,并

2020-05-18 19:38:22 462

原创小目标检测--SNIP

出发点这篇文章的出发点，就是**「数据集」** 。如果将数据集按照图像中目标的尺寸除以图像尺寸的比例来排序的话，那么在ImageNet中这个比例的中位数是「0.5444」，而在COCO数据集中，这个比例的中位数是「0.106」，如下面的Figure1中两个「Median」代表的点所示。Figure1是针对ImageNet和COCO数据集中目标尺寸和图像尺寸比例的关系曲线，其中横坐标表示「目标尺寸/图像尺寸」的值，而纵坐标则表示比例。我们看到在COCO数据集中大部分目标的面积只有图像面积的1%以

2020-05-10 16:52:07 1037

原创 Scale-Aware Trident Networks for Object Detection

1.背景尺度问题一直是目标检测领域比较核心的待解决的问题。目前，对于这个问题还没有比较彻底的解决思路，有两种比较好的方法来处理这一问题：图像金字塔，即网络输入图像的多尺度，比如常见的multi-scale test的trick，这种方法需要耗费很大的计算量。特征金字塔，即融合不同深度的feature map来获得多尺度特征，比如FPN，这种方法速度更快，但是性能不好，按照论文的说法，是因为它牺牲了不同尺度的特征一致性(即不同scale的feature经过不同深度不同参数的变换，反应出来的特征会更全面和

2020-05-09 13:39:31 677

weixin_45814898的博客