原创 Pytorch學習（五） --- torchvision.ImageFolder()的用法
在使用pytorch做深度學習任務的數據加載時，常用的方式是使用torchvision.Dataset類定義數據讀取，然後使用torch.utils.data.DataLoader定義數據加載器。該部分內容見Pytorch學習（一
2020-05-15 20:43:36
原创 COCO數據集標註格式及意義
COCO 2017數據集下載鏈接： http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip http://images.cocodataset.org/annotations/annota
2020-05-15 20:43:36
原创 Pytorch下label的one-hot形式轉換方法
進行網絡訓練時通常需要對label轉爲one-hot形式，下面給出自己知道的兩種方法。 方法一 巧妙使用torch.eye()方法 torch.eye(n, m=None, out=None) 參數: n (int ) – 行
2020-05-15 20:43:36
原创 數據集VOC標註格式轉爲COCO格式
很多目標檢測開源的項目都基於COCO數據集進行評測，那麼我們在基於開源項目的基礎上進行深度學習任務時，就需要將數據集格式轉爲COCO格式。 本文以一個例子講述將VOC的數據集格式轉爲COCO格式。 關於COCO數據集標註格式介紹見
2020-05-15 20:43:36
原创 成功解決訓練模型時出現錯誤 return [self.imgs[id] for id in ids] KeyError: '2'
使用自己製作的數據集和轉換好的coco格式json文件訓練時報錯： image_info = self.coco.loadImgs(self.image_ids[image_index])[0] File “/home/cende
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原创 Stitcher學習筆記：提升小目標檢測 --- 簡單而有效
論文：https://arxiv.org/abs/2004.12432 代碼：即將開源（開源後回來更新） 大多數目標檢測算法在小目標檢測上都有顯著的性能下降，作者通過統計分析發現，這與訓練階段小目標對損失函數的貢獻小有關係，Fee
2020-05-15 20:43:36
原创 解決Pytorch下報錯Missing key(s) in state_dict: "resnet.conv1.0.weight",和 Unexpected key(s) in state_dict
運行predict.py時報錯如下： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for VisitNet: Missing key(s) in state_dict: “resnet
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原创 目標檢測中的迴歸損失函數系列三：GIoU Loss
出自論文：https://arxiv.org/abs/1902.09630 代碼：https://github.com/generalized-iou/g-darknet 目標檢測中的迴歸損失函數系列二：IoU Loss已經講過I
2020-05-15 20:43:36
原创 解決ImportError: cannot import name '_validate_lengths'
只需升級一下scikit-image庫 pip install -U scikit-image 錯誤解除！
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