原创 編譯darknet遇到的一些錯誤問題的解決: unknown type name ‘namespace’

前言 在darknet框架代碼中，有可能在c代碼文件中調用了 opencv的API，如下所示：data.c中調用了opencv代碼。這時就會導致一些編譯錯誤產生。 /**************data.c*************

2020-02-24 22:00:25 1

原创 語義分割學習系列（四）cpu和gpu版本的pytorch及其環境安裝

前言 追根溯源，pytorch來自於torch，不過torch使用小衆化的luna語言，而pytorch則是python，當然，pytorch在很多框架設計思想方面都做了更新。 我們這裏也打算用pytorch框架來訓練語義分割模型。 安裝

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原创 YOLO3模型剪枝系列（一）環境的搭建

前言 現在深度學習算法模型的剪枝（prune)和壓縮正逐漸成爲一個熱點。畢竟，AI應用落地最終都會落實到模型在各個平臺上的部署和運行。但是現有複雜些功能的算法模型都存在一個實時性問題。 就以yolov3完整版算法模型爲例子，在intel

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原创 語義分割學習系列（七）FCN模型加載VOC格式數據集的代碼分析

前言 無論是哪個語義分割算法模型，比如FCN或segnet等，都會相應的代碼來讀取、加載以及預處理不同格式的數據集。畢竟每個格式數據集的目錄組織形式都不盡相同。 加載VOC數據集的代碼分析 在train.py中，構建VOC train和v

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原创 語義分割學習系列（三）cityscapes數據集介紹

前言   常見的語義分割數據集有VOC2012, MS COCO以及Cityscapes等。 今天我們先來介紹Cityscapes數據集 簡介    Cityscapes是關於城市街道場景的語義理解圖片數據集。它主要包含來自50個不同城市

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原创 海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案學習（二十八）Ruyistudio下的仿真代碼編譯

前言 目前模型仿真只能在windows上面進行。有兩種方式，一是安裝visual studio 2015 64bit軟件，然後雙擊sample下面的*.sln來進入該項目，最後在VS下編譯和運行或調試；二是直接在ruyistudio下編譯

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原创 海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案學習（二十六）VPSS不同channel的不同放縮能力

前言 在用VPSS的channel1對vdec解碼出來的圖片進行放大時，比如說(260,260)放大到(928,608)，遇到了類似下面的錯誤。 [Func]:VPSS_DRV_CheckVpssCapa [Line]:3472 [I

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原创 語義分割學習系列（五) 基於VOC2012數據集的FCN模型訓練

前言       本文先介紹VOC2012數據集，然後再基於GitHub上的一個開源項目對VOC2012數據集訓練出一個FCN算法模型。 VOC2012數據集       VOC2012基本數據集分爲兩個部分：Train/Validati

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原创 語義分割學習系列（二）轉換json文件爲訓練數據

前言   用labelme對樣本圖片進行前景目標的輪廓標註後，按CTRL+S就可以將標註結果保存爲對應的json文件。但是這個json文件並不能直接用來進行訓練/它還需要另外一個腳本或工具來轉換成真正的可訓練的樣本數據。 轉換    這個

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原创 海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案學習（二十五）初識 mapper_quant 和mapper_param

前言 當模型量化出現錯誤或警告時，在排除掉Ruyistudio（一般沒有問題）後，可能要檢查下caffe model本身的權值參數有什麼問題沒。 檢查caffe model權值的方式 在轉換wk前，需要選擇log level爲Functi

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原创 目標檢測算法模型YOLOV3原理及其實戰 課程簡介

前言 在移植目標檢測算法模型到海思AI引擎上運行的過程中，深切感受到理解和掌握算法模型原理的重要性。 基於此，我出了一門專門來講目標檢測算法模型原理及實戰的課程。雖然講的是YOLOV3模型，但是對理解其它目標檢測算法模型也非常有幫助，畢竟

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原创 YOLOV3模型優化系列（二）CIOU-Loss YOLOV3介紹

前言 CIOU-loss yolo3是該論文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》提出來的。該文章於2019年11月正式發表出

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原创 YOLOV3模型優化系列（一）Gaussian YOLOV3介紹

前言 現在對目標檢測網絡算法模型YOLOV3優化的文章很多，有很多新的思想提出來了，比如focal loss，denseNet，anchors free以及注意力機制等。我個人比較偏好那些源代碼開放，方法簡單明瞭，可操作性強同時想法合理的

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原创 語義分割學習系列（六）基於自己的數據集來訓練FCN模型

前言 由於系列（五）中提到的github開源項目只針對VOC2012格式數據集進行FCN模型訓練，所以爲了方便起見，我們在對自己數據集進行標註完成後，需要先轉換成VOC格式再來用該項目代碼訓練我們自己的FCN模型。 數據格式轉換 1）將所

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原创 語義分割學習系列（八）結合代碼分析FCN模型結構

前言 FCN模型結構往簡答說，就是先用VGG類似的卷積網絡進行特徵提取，然後再對特徵圖進行反捲積(deconvolution)來將其投影到像素空間從而實現逐個逐個像素的分類。  結合代碼分析模型結構 說起來簡單，不過還是需要結合代碼把其細

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