yychentracy的博客

FCN卷积网络的一般知识一般的图像分类就是利用卷积层加上全连接层，将多张特征图映射成固定维数的向量，softmax就是1000个类别的概率。CNN的优势在于，可以自动学习到不同层次的特征 ，较浅的网络学习到的是浅层的局部特征，较深的网络学习到的是更加抽象的特征。fcn的创新之处1 采用了全卷积将最后的6,7 层变成了卷积层，卷积核是1*1，第5层是原图的1/32，第...

安装pycocotools第一步：首先下在适合Windows的pycocotools。1，有两个版本，这是因为，有两个版本，一个ubanto的，一个是window的‘这里提供Windows的下载链接：https://github.com/philferriere/cocoapi第二步：下载vs2015，用来编译这个程序。这个下载的连接就在readme 的here 中，点击下载安装...

1 下载labelmeactivate自己的环境，然后输入 install labelme，直接安装就好了2运行labelme直接在promt里面输入labelme就可以接下来open-editpoly-save将标注好的json文件生成数据集这里是批量生成的1，在自己的路径下找到labelme_json_to_dataset.exe文件，我的是在C:\ProgramData\An...

参考了博客，终于实现了1，安装那些必要的包（都在requirement.txt中），我还是在jupyter上安装的包呢执行的例如安装imgaug:!pip install imgaug,保证服务器是连着网的，可以ping一下是不是联网，不然就得采取离线下载然后在安装包，我就这样折腾了好一会呢2，将代码下载下来，放在服务器上3，下载模型mask_rcnn_coco.h5，放在项目文件下，我的...

maskrcnn我都已经看了很久了，知道今天我才可以正式的在自己的数据集上训练它，也是在docker上，从最基本的安装pycocotools开始，中间经历了很多的坑，我都忘记了，这两天时间，我学会了怎样在自己的数据集行训练，首先我选的数据集是deepfashion服装数据集，我自己先做一个demo，所以我的类别只有三类，每类是20张图片，所有我一共有60张图片，以后就自己在扩大数据集1，我的数据...