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原创 AlexeyAB DarkNet YOLOv3 Loss计算全解析

YOLOv3 Loss计算和正负样本选取

2021-12-24 10:34:42 3710

原创解决rotatedRectangleIntersection计算目标检测旋转框IOU不准确问题C++、opencv

问题cv::rotatedRectangleIntersection(cv::RotatedRect r1， cv::RotatedRect r1， vector<cv::Point2f> vertices)用来计算两个旋转矩形框的相交多边形，返回的结果vertices是多边形的点坐标，最多返回8个点的坐标。再通过double cv::contourArea(InputArray contour, bool oriented=false)计算多边形面积，这样就得到了相交多边形的面积。

2021-03-08 11:48:16 6039 5

原创 Darknet预处理数据增强中翻转(flip)注意事项

AlexeyAB提出了yolov4网络并对Darknet进行了诸多改进，本文是基于由AlexeyAB改进的Darknet进行分析。众所周知，翻转（flip）是数据增强中最常用的方法，Darknet也原生支持这个操作，在cfg文件中添加flip=1即可，但是其实在cfg文件中即使你没有添加该句，Dar...

2020-07-29 16:35:57 2604 1

原创网易笔试题：丰收（python解答，bisect）

题目描述又到了丰收的季节，恰逢小易去牛牛的果园里游玩。牛牛常说他对整个果园的每个地方都了如指掌，小易不太相信，所以他想考考牛牛。在果园里有N堆苹果，每堆苹果的数量为ai，小易希望知道从左往右数第x个苹果是属于哪一堆的。牛牛觉得这个问题太简单，所以希望你来替他回答。输入描述:第一行一个数n(1 <= n <= 105)。第二行n个数ai(1 <= ai&lt...

2019-09-21 11:56:30 434 1

原创 python求字符串中循环节个数

此题来自今日头条2017秋招真题，题目叫String Shifting，其实就是求字符串中循环节个数题目描述：我们规定对一个字符串的shift操作如下：shift(“ABCD”, 0) = “ABCD”shift(“ABCD”, 1) = “BCDA”shift(“ABCD”, 2) = “CDAB”换言之, 我们把最左侧的N个字符剪切下来, 按序附加到了右侧。给定一个...

2019-05-11 15:29:56 1947

原创【深度学习】keras 实现轻量级网络ShuffleNet

ShuffleNet是由旷世发表的一个计算效率极高的CNN架构，它是专门为计算能力非常有限的移动设备(例如，10-150 MFLOPs)而设计的。该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法，在保证计算精度的同时，大大降低了计算成本。ImageNet分类和MS COCO对象检测实验表明，在40 MFLOPs的计算预算下，ShuffleNet的性能优于其他结构，例如，在ImageNet分类任务上，Sh...

2019-04-30 11:36:04 4145 7

原创 python实现深度优先搜索

深度优先搜索是个经典算法，具体内容就不赘述了网上有很多，这个博客讲的就挺好传送门。通过具体题目来实现深度优先搜索，这道题是美团点评2019春招笔试题，是一道典型的深度优先搜索题。题目描述：小团在一次星际旅行中，耗尽了飞船的能量，迷失在了空间魔方中，空间魔方中有N*N*N个能量粒子，美团云AI迅速帮小团分析出了空间魔方的能量分布图。已知小团的飞船被困在能量值的最高的点，能量值最高点有...

2019-04-24 13:37:13 4808

原创 python将键入转为整数list（一行代码）

最近在做笔试题时，总会遇到将系统键入的一系列数转化为整数list，所以在此记录下，仅需一行代码l = list(map(lambda x:int(x),list(input().split(' '))))举个栗子：...

2019-04-18 16:04:58 6725

原创【深度学习】数据增强（Data Augmentation）numpy、opencv实现

深度学习是以数据推动的学科，深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（Data Augmentation）来，提高模型鲁棒性，避免过拟合。数据增强的方法有很多种，比如旋转、水平翻转、垂直翻转、随机裁剪、色彩扰动、加入噪声、随机缩放等等。本文只讨论和实现两种最常用和最基本的方法：随机裁剪和水平翻转。一、随机裁剪以cifar-10...

2019-03-25 17:08:42 3410

转载 Python之深浅拷贝

拷贝就是拷贝，何来深浅之说？Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果其实这个是由于共享内存导致的结果拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。先看一个非拷贝的例子1.=赋值：数据完全共享（=赋值是在内存中指向同一个对象，如果是可变(mutable)类型，比如列表，修改其中一个，另一个必定改变...

2019-03-05 16:44:06 137

原创 LeetCode题库2.两数相加（链表）python详细注释

题目：给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照逆序的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储一位数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0开头。示例：输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)输出：7 -&gt...

2019-03-05 11:40:25 2464

原创【深度学习】打乱数据及keras自定义generator

一、打乱数据在深度学习中，打乱数据是很重要的。比如，训练集、验证集和测试集需要来自同一分布，所以要打乱数据集再分离，这样就能保证训练集、验证集和测试集的数据分布都是相同的。再比如，制作minibatch的时候，每经过一次epoch都要打乱一次数据集，使每次输入的minibatch分布都不相同，可见打乱数据的重要性。假如你的内存能装下整个数据集那么，就可以这样：import numpy...

2019-01-23 20:50:09 5856 3

原创 LeetCode题库1.两数之和基于python详细解释

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。示例:给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, 1]我的答案：...

2019-01-21 13:57:06 851

转载 python之字符串格式化(format)

转载 https://www.cnblogs.com/benric/p/4965224.html用法：　　它通过{}和:来代替传统%方式1、使用位置参数要点：从以下例子可以看出位置参数不受顺序约束，且可以为{},只要format里有相对应的参数值即可,参数索引从0开，传入位置参数列表可用*列表>>> li = ['hoho',18]>>>...

2019-01-14 19:21:20 202

原创解决利用keras的InceptionV3、ResNet50模型做迁移学习训练集和验证集的准确率相差很大的问题

kaggle的人类蛋白图谱图像分类的比赛告一段落了，终于有时间闲下来写写这一路走来填的坑了。keras的版本是2.2.4有没有小伙伴遇到过用keras的InceptionV3、ResNet50等含有BN层的模型做迁移学习训练集和验证集结果相差很大的问题，例如下面这样：Epoch 1/201500/1500 [==============================] - 24s...

2019-01-12 12:54:48 13997 44

转载 python的星号（*）和双星号（**）用法

原帖地址见：https://www.cnblogs.com/empty16/p/6229538.html在Python的中的中，星号除了用于乘法数值运算和幂运算外，还有一种特殊的用法“在变量前添加单个星号或两个星号”，实现多参数的传入或变量的拆解，本文将详细介绍“星号参数”的用法。＃什么是星号变量（*）最初，星号变量是用在函数的参数传递上的，在下面的实例中，星单个号代表这个位置接...

2018-12-21 10:56:33 1675

原创【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现

F1-Score相关概念F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。真实 1真实 0预测 1True Positive(TP)真阳性False Positive(FP)假阳性预测 0Fals...

2018-12-11 20:52:03 132798 7

原创 BRIEF特征点描述算法详解

看了许多关于BRIEF算法的博文，大多数写的不太详细，本文基于《BRIEF: Binary Robust IndependentElementary Features》给出详细解释和理解。1.摘要BRIEF是在ECCV2010上提出的一种以二进制字符串作为特征点的描述子。原作者将其与SURF和U-SURF在标准基准上进行了比较，结果表明，BRIEF具有类似或更好的识别性能，而运行时间只占二...

2018-11-28 15:51:23 8772 7

原创 Kaggle识别手写数字入门赛基于tensorflow-GPUF1得分0.9957(TOP 15%)

贴出来比赛结果,截至到现在是TOP 15%，用的是CNN，完整的代码我会贴在最后面。洗数据从kaggle下载的数据集包含三个文件，train.csv，test.csv和sample_submission.csv。利用pandas包读取.csv文件。train.csv是42000x785的数组，一共42000个样本，第一列是图像的label，剩下784需要转换为28x28的图片。tes...

2018-11-21 21:59:46 1056

Zeiler 和 Fergus - 2014 - Visualizing and Understanding Convolutional Networ.pdf

Zeiler 和 Fergus - 2014 - Visualizing and Understanding Convolutional Networ.pdfZeiler 和 Fergus - 2014 - Visualizing and Understanding Convolutional Networ.pdf

2019-12-09