原创 caffe-ssd中關於AnnotatedDatum結構的解析
所以首先理解AnnotatedDutam結構。 知乎上:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76318150 講述比較容易理解,可參考。 下面這幅圖也比較直觀: AnnotatedDatum就是caffe用來保存數
原创 caffe生成caffe.pd.h
在caffe/src/caffe/proto文件夾利用caffe.proto生成caffe.pb.cc和caffe.pb.h的命令: protoc --cpp_out=./ caffe.proto
原创 C++使用boost讀取xml文件
boost中提供了對配置文件讀取的支持,它就是:property_tree。 basic_ptree 是property_tree的核心基礎。其接口像std::list。可以執行很多基本的元素操作,比如使用begin()、
原创 darknet-yolov3中python接口中image傳輸w和h的過程
首先,python接口darknet.py中detect函數如下: def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier_thresh=.5, nms=.45): im = load_imag
原创 CNN中各層計算量MACC和FLOPs的計算方式
注: 1. ReLU和Pool層計算FLOPs,而conv層、FC層、Depthwise-conv層計算MACC數; 2. 區分FLOPS和FLOPs的區別, FLOPS:注意全大
原创 關於YOLOv3轉爲caffemodel中一點問題
首先,我參考https://blog.csdn.net/Chen_yingpeng/article/details/80692018提供的yolov3_darknet2caffe.py腳本實現了darknet-yolov3到caffemo
原创 yolov3-darknet中yolov2參數hier_thresh的意義及作用
在yolov3的python接口中的darknet.py中的detect()函數中包含參數hier_thresh,具體函數如下: def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier_thresh=.
原创 YOLOv3測試時python接口分析
調用darknet python接口需使用darknet/python/darknet.py,而其中核心爲detect()函數,該參數主要參數爲: def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier
原创 linux無進程顯示,但GPU顯存被佔用的問題
首先查看顯存有無進程佔用: nvidia-smi 可以看到,顯存已經所剩無幾,但是並沒有進程顯示佔用。 OK,如何解決並釋放顯存? sudo fuser -v /dev/nvidia* 得到(會輸出每塊GPU佔用顯存的進程及用戶):
原创 ubuntu終端打開圖片(系統自帶圖像閱讀器)
xdg-open meinv.jpg
原创 retinaface caffe版本後處理的使用教程
環境要求:CUDA9.0(與你的編譯caffe時使用的cuda版本保持一致),opencv3.1(注意博主親試3.4和4.0均有錯,3.4可以編譯但結果不對並不能resize),ubuntu16.04 具體後處理code使用https:/
原创 makefile中指定opencv庫,(不從config中獲取)
.PHONY: all test clean deps tags CXX=g++ CXXFLAGS += -g -Wall -O -std=c++11 OPENCVLIBS = -L/home/s
原创 imgaug數據增強庫使用
原文鏈接:https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/82428612 imgaug是一個封裝好的用來進行圖像augmentation的p
原创 VS2015調試快捷鍵
原文鏈接:https://blog.csdn.net/m0_37787993/article/details/91551014 1、單步調試(F10) 在Debug狀態下,按F
原创 Hard Voting 與 Soft Voting 的對比
原文鏈接:https://www.cnblogs.com/volcao/p/9483026.html 一、Hard Voting 與 Soft Voting 的對比 1)使用方式 voting