zk_ken的博客

如果加载 optimizer.load_state_dict(checkpoint['opt_dict'])这行代码就会报上面的错误。在加载预训练模型进行训练时，在optimizer.step()行会出现。解决办法：注释掉这一行解决问题。

目录文件：1、CMakeLists.txt2、打开cmake-gui3、点击 configure4、配置环境Target Root 为编译器上一级目录，Operating System为编译器文件名。然后点击generate5、在build文件下进行make出现如下错误：解决办法：在cmake界面中CMAKE_CXX_FLAGS和CMAKE_C_FLAGS选项中添加-std=c++11编译成功。6、然后进行make install，注...

1、RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.解决方案：在./si.

背景视频理解是目前计算机视觉领域非常热，也是极具挑战力的一个方向。视频理解方向包含众多的子研究方向，以CVPR组织的ACTIVITYNET为例，2017年总共有5个Task被提出。 Task1：未修剪视频分类(Untrimmed Video Classification)。这个有点类似于图像的分类，未修剪的视频中通常含有多个动作，而且视频很长。有许多动作或许都不是我们所关注的。所以这里提...

1、如图解决方案：在cmd中输入easy_install pip  

如何训练：既然我们希望网络的输出尽可能的接近真正想要预测的值。那么就可以通过比较当前网络的预测值和我们真正想要的目标值，再根据两者的差异情况来更新每一层的权重矩阵（比如，如果网络的预测值高了，就调整权重让它预测低一些，不断调整，直到能够预测出目标值）。因此就需要先定义“如何比较预测值和目标值的差异”，这便是损失函数或目标函数（loss function or objective functio...

参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/xbinworld/article/details/69367281                  https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/67638559本文可以看做是对 Spatial Transformer Networks 工作的深入，通过 deformable c...

转自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/16...

来源：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9059605.htmlTensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能...

一 背景知识1.1 IOU的定义物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。IOU定义了两个boun...

import tensorflow as tfsess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())#转化为numpy数组img_numpy=img.eval(session=sess)print("out2=",type(img_numpy))#转化为tensorimg_tensor= tf.convert_to...

#获取.ckpt文件里面的数据import osimport pathimport numpy as npfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path='/home/hisignal/python_work/my_ob_detect/model/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_2...

显示四维张量中每一个通道的特征图for i in range(32): image_tensor2 = image_tensor1[0, :, :, i] plt.imshow(image_tensor2) plt.show()筛选列表中的元素比如：筛选列表中最后字符为'relu6'的元素[x for x in a if x[-5:] == '...

ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示，在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模型的准确性。1. ROI Pooling 的局限性分析在常见的两级检测框架（比如Fast-RCNN，Faster-...

转载 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html1 感受野的概念　从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。               　 2 感受野大小的计算 感受野计算时有下面的几个情...

def savetxt(filename,x):np.savetxt(filename,x,fmt='%s',newline='\n')保存多个矩阵for i in range(32): aa = image_tensor1[0, :, : , i] np.savetxt("Conv2d_0/{}.txt".format(i),aa,fmt='%2s',newline='\n')...

1.从pb文件中恢复计算图import tensorflow as tfmodel = 'model.pb') #请将这里的pb文件路径改为自己的graph = tf.get_default_graph()graph_def = graph.as_graph_def()graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb')...

参考文献：https://blog.youkuaiyun.com/ycheng_sjtu/article/details/49804041谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full B...