原创 ubuntu16.04 安裝opencv過程
ubuntu16.04 安裝opencv過程: 從這下載源碼 https://opencv.org/releases.html 或者鏈接: https://pan.baidu.com/s/1qwj0cBKNvSVisl8JkuKMZw
2020-06-04 09:49:01
4
原创 目標檢測1: rcnn流程梳理及邊框損失函數loss分析
個人理解，有很多錯誤，推薦看論文。 1. rcnn 流程梳理及邊框損失函數loss分析 論文地址(https://arxiv.org/pdf/1311.2524v3.pdf) 預測圖像時： 對於一張圖像，使用select search算法
2020-06-04 09:49:01
原创 把voc格式的標註文件.xml轉爲coco格式的.json文件
完整示例: https://pan.baidu.com/s/1S1VHyvKua6vmHyOuTG9Sng 提取碼: xmuq 在訓練目標檢測模型的時候一般使用labelimg標註的圖像生產.xml格式的標註文件。有時候需要用到coco格
2019-05-21 14:20:14
39
原创 c++調用pytorch模型並使用GPU進行預測
pytorch很好用，但是真實部署還是使用c++較多，因此需要用c++調用訓練好的pytorch模型。參考官方示例https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.
2019-04-22 01:50:08
330
原创 18.6使用官方的slim訓練模型並finetune微調
本文接着博客18.1，請先參考https://blog.csdn.net/u010397980/article/details/84930880 如果嫌自己寫網絡結構有些麻煩，可以直接從tensorflow的slim包中直接調用模型結構。
2019-04-22 01:49:58
13
原创 【matplotlib】確定某個點是否在4邊形內
如何確定某個點的座標是否在某個4邊形範圍內的問題。 在這裏使用一個非常簡單的方法。matplotlib.path # -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.path import Path impor
2019-04-19 14:18:58
原创 目標檢測數據增強:翻轉、旋轉90、隨機裁剪、對比度等
在目標檢測中，常用到數據增強。下面爲集中增強方式。每個函數的輸入爲圖像及box框，返回變換後的圖像及box框。 這裏的demo使用voc格式的.xml標註的數據。使用readAnnotations函數讀取xml。返回box框，如box:
2019-03-04 03:36:55
3
原创 使用yolov3-tiny訓練一個人臉檢測器
春節放假回家時，在北京西乘坐高鐵進站時發現，現在出現了很多自助進站驗證對pos機器，主要是對身份證和個人的照片進行匹配，判斷是不是同一個人，無需人工check了，省時省力。春節在家沒事幹，想起了人臉識別的事情，感覺挺好玩，就試着先
2019-02-07 02:56:37
25
原创 簡單安裝cuda：ubuntu16.04安裝cuda9.0，cudnn7.4
在網上看了那麼多博客，ubuntu安裝cuda時要卸載各種什麼驅動了，什麼舊cuda了，什麼舊包了...，搞到最後電腦系統都出問題了，坑，汗。這裏介紹一種十分簡單地安裝cuda的方法，根本不需要卸載任何東西。另外說明一下如果想從cuda8
2019-01-18 02:25:52
原创 2:pytorch進行分類及預測示例
官網的分類代碼東西太多，很多功能用不上，於是對官網的代碼進行了修改。 main()函數對訓練模型；predict()函數對訓練好的模型進行調用預測。 訓練圖像放在sku_train文件夾中，裏面有子文件夾，這些子文件夾的名字分別爲各個類，
2019-01-14 02:59:40
8
原创 1:pytorch進行分類及預測示例
pytorch官網有很好的教程(https://pytorch.org/tutorials/)，相信看完後收穫很大，有時候官網國內上不去，我把官網的教程保存下來了(鏈接: https://pan.baidu.com/s/1e6DOTkjC
2019-01-14 02:59:40
30
原创 3:pytorch進行分類及預測示例-加載txt文件指定的數據
上一篇博客是利用torch自己的datasets工具加載數據。這裏加載.txt文件中的數據，txt內容包括圖像的路徑及標籤，中間用空格分開，如下圖所示，這個txt文件用python很容易生成。 完整代碼如下： 較之前的代碼多了一個L
2019-01-14 02:59:40
32
原创 18.5使用tensorrt加速tensorflow的預測/前向傳播速度
本文接着前面的18.1至18.3博客。 nvidia推出的tensorrt可以加速前向傳播的速度。本文采用tensorflow訓練好的mobilenetv2模型進行測試，按照前面博客我們已經可以把訓練好的模型轉爲.pb的格式了，這裏的te
2019-01-14 02:59:40
357
原创 python保存加載.mat文件
#coding:utf-8 import scipy.io as sio # save .mat name = 'aaa.mat' x = [[1,1,1,2], [1,1,1,3], [1,1,1,4]] y = [5,6,7,8]
2019-01-03 04:19:45
1
原创 使用python的matplotlib.pyplot畫圖
#coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,12,14,16,18,
2018-12-26 03:27:49
1