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RSS订阅原创 Torch2TRT编译和使用踩坑
是英伟达提供的开源Pytorch到TensorRT模型的转化工具。相对于其他Pytorch模型转TensorRT的方式，我认为这是最简单和容易上手的方式。但是该工具并不成熟，在安装和使用过程中有一些坑。
2023-12-10 16:01:58
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原创 Jetson Docker 编译 FFmpeg 支持硬解nvmpi
设备为NVIDIA Jetson Xavier NX，jetpack版本为 5.1.1 [L4T 35.3.1]使用的docker镜像为nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3,详见。
2023-07-31 20:49:12
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原创 Tensorflow权重迁移至Pytorch
Tensorflow权重迁移至Pytorch本篇文章介绍将Tensorflow的Conv2D层、Dense层和BatchNorm层的权重迁移至Pytorch。关于将Pytorch迁移至Tensorflow可参考下面的博文：Pytorch与Tensorflow权重互转_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客_tensorflow权重转pytorch基本思路Tensorflow的模型中的每一层一般都会有个name来指定该层的名称。获取某一层时可以使用model.get_layer(name)方法得到，最后使
2022-05-10 15:44:48
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原创 记录一次jupyter notebook报错500: Internal Server Error的解决
问题描述：在notebook中打开.ipynb文件后网页提示500: Internal Server Error终端显示： AssertionError: wrong color format ‘var(–jp-mirror-editor-variable-color)’按照网上大部分博客描述，是因为nbconvert 和pandoc不兼容问题，更新nbconvert 版本：pip install --upgrade nbconvert更新后重启jupyter notebook，还是提示50
2021-08-23 11:04:25
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原创 撤销jupyter notebook的密码
看到之前的教程里说取消配置文件里下面一行注释并设置为空：# c.NotebookApp.token = '<generated>'我试过之后发现还是不能撤销jupyter notebook的密码。后来发现，取消配置文件中关于password的注释就行：c.NotebookApp.password = ''c.NotebookApp.password_required = False详细步骤终端输入：jupyter notebook --generate-config 会生成一
2021-08-19 19:44:33
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原创 韦伯分布(Weibull)参数矩估计MATLAB实现
韦伯分布(Weibull)参数矩估计MATLAB实现二参数韦伯分布概率密度函数f(x)=βη(xη)β−1e−(xη)β,β>0,η>0,x≥γ≥0f(x)=\frac{\beta}{\eta}\left(\frac{x}{\eta}\right)^{\beta-1} e^{-\left(\frac{x}{\eta}\right)^{\beta}}, \beta>0, \eta>0, x \geq \gamma \geq 0f(x)=ηβ(ηx)β−1e−(ηx)β,β
2020-12-02 21:03:24
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原创 傅里叶变换基础
傅里叶变换基础直观理解在如上图所示的三维坐标系中，向量v的坐标可以分解为向量v与三个基向量的内积：a=v⋅e1b=v⋅e2c=v⋅e3a=\mathbf{v} \cdot \mathbf{e}_{1} \quad b=\mathbf{v} \cdot \mathbf{e}_{2} \quad c=\mathbf{v} \cdot \mathbf{e}_{3}a=v⋅e1b=v⋅e2...
2020-03-26 18:34:58
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原创 无参密度估计：KDE和KNN
无参密度估计：KDE和KNN最大似然估计和贝叶斯估计应用于数据的密度函数形式已知但参数未知的情况，然而并非所有的情况下数据的密度函数的形式是已知的。针对于这种情况，我们可以选择一些无参密度估计方法。直观上，我们对于概率密度的理解就是单位区域数据出现的概率，公式表示如下：p(x)≅kNVp(x) \cong \frac{k}{{NV}}p(x)≅NVk其中，k是面积是V的区域内数据的个...
2020-03-18 21:32:32
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原创 GMM模型和EM算法
GMM模型和EM算法高斯混合模型GMM上图的分布很难用一个高斯分布进行模拟。观察上图，大致可以看见6个分布。将6个高斯分布线性加到一起就组成了能描述上图的高斯混合分布。混高斯合分布的概率密度函数如下：p(x∣θ)=∑j=1Kp(x,z=j∣θ)=p(z=j∣θ)p(x∣z=j,θ)=∑j=1KπjN(x;μj,Σj)其中:p(z=j∣θ)=πj;p(x∣z=j,θ)=N(x;μj,Σj)...
2020-02-18 21:09:16
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原创 统计参数估计
统计参数估计在进行统计决策时，我们假设后验概率是已知的，这往往不现实。在有些情况下，我们假设数据近似服从某种分布(最常见的如高斯分布)，估计数据的分布参数。最大似然估计我们一般假设所观测到的变量是最有可能出现的，因此，直观上最大似然估计就是估计出使分布函数最契合所观测到数据分布的参数。形式化的语言表示为：选择θ，使得：θ^=argmax[p(X∣θ)]\hat{\theta}=\ope...
2020-02-12 21:47:10
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原创 统计参数估计
统计参数估计在进行统计决策时，我们假设后验概率是已知的，这往往不现实。在有些情况下，我们假设数据近似服从某种分布(最常见的如高斯分布)，估计数据的分布参数。最大似然估计我们一般假设所观测到的变量是最有可能出现的，因此，直观上最大似然估计就是估计出使分布函数最契合所观测到数据分布的参数。形式化的语言表示为：选择θ，使得：θ^=argmax[p(X∣θ)]\hat{\theta}=\ope...
2020-02-12 21:42:30
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原创 贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)
贝叶斯决策学习了一个学期的模式识别课程，老师讲的很好，深入浅出，无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓，现在整理了一下听课笔记，以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策，其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。关于先验和后验关于什么是先验概率和后验概率， 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前...
2020-01-02 22:09:11
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转载 libSVM多类别概率输出的一个坑
在libsvm模型进行预测时predict返回的三个参数分别为：-predicted_label：第一个返回值 nx1，表示样本的预测类标号；-accuracy：第二个返回值，1×1，表示分类的正确率；-prob_estimates：第三个返回值，nxk，每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率。然而，坑来了。。。。您的程序中所返回的第三个参数中的概率顺序极有可能并不是按照真实的类别0...
2019-11-24 09:37:18
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原创 从双目竞争到立体图像质量评价-Full-reference quality assessment of stereopairs accounting for rivalry论文介绍
这篇文章说的是《Full-reference quality assessment of stereopairs accounting for rivalry》，是立体图像质量评价比较经典的一篇文章。首先简单谈一谈在图像质量评价领域二维单目图像和立体双目图像有什么区别。首先双目图像肯定比单目图像在感知上更复杂，因为左右眼看到的不是完全一样的，这里面会有视差、左右眼看到的图像的失真类型或程度都有可...
2019-11-08 10:50:13
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转载 Python3 批量更新模块(包)
Python3用来批量更新pip安装的模块的代码。当时从别人的博客上找到的，但是现在已经找不到原来的出处了。感觉很好用，贴在这里分享给大家。我修改了一下其中的代码，原版代码使用的默认的软件源，有时候下载速度很慢，我改成了清华大学的源。# -*- coding: utf-8 -*-import pipimport timefrom pip._internal.utils.misc impo...
2019-05-19 15:46:30
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原创 图像质量评价数据库TID2013 网盘下载
TID2013旨在用于全参考图像质量的视觉评价。 TID2013主要是评价图像质量评价模型与平均平均的人类感知的匹配。例如，在TID2013中， PSNR（峰值信噪比）和平均人类感知（MOS，平均意见得分）的Spearman相关系数为0.69。数据库官方网站：http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm需要翻墙访问和下载，我下载后将其放在了百度网盘：链接：h...
2019-03-24 16:17:16
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原创 图像无参考评价模型BRISQUE原理简介以及Python(Pytorch)实现
引言自然场景统计(NSS)经常被应用于图像的质量评价。人们发现，用高质量设备采集的自然图像(自然场景)有着一定的统计特征(如服从一些类高斯分布)，而图像的失真会使这些统计特征发生改变，因此利用图像的一些统计特征作为图像特征，可以完成图像的无参考评价。BRISQUE来自于论文《No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain》...
2019-03-22 17:10:40
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原创 广义高斯分布(GGD)和非对称广义高斯分布(AGGD)的形状参数快速估计
广义高斯分布(generalized Gaussian distribution,GGD)和非对称广义高斯分布( asymmetric generalized Gaussian distribution,AGGD)被经常使用与图像/视频信号的统计分析，其形状参数常被用为图像的特征进行分类或回归。如在图像质量评价任务中，Anish Mittal等人提出的BRISQUE模型利用GGD拟合归一化后图像(...
2019-03-09 16:14:44
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原创 在Ubuntu中使用Onedrive
这篇文章介绍使用开源社区的onedrive-d，使Linux系统实现微软的onedrive同步功能。除了Ubuntu之外，onedrive-d还支持CentOS、Fedora等Linux系统。文章发布时使用的系统版本：Ubuntu 18.04.2 LTS文章发布时使用的Python版本：Python 3.6.7依赖：gccpython3-devlibssl-devinotify-t...
2019-03-06 11:37:27
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原创 图像全参考评价之梯度幅度相似性偏差(GMSD)原理简介以及Python(Pytorch)实现
梯度幅度相似性偏差(Gradient Magnitude Similarity Deviation)是2014年zhang lei等人在论文《Gradient Magnitude Similarity Deviation: A Highly Efficient Perceptual Image Quality Index》提出的一种图像全参考评价(FR-IQA)方法，具有准确度高、计算量少的特点。...
2019-03-05 15:47:53
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原创 经典全参考质量评价模型结构相似性(SSIM)原理简介及其python实现
结构相似形特征是图像全参考评价(FR-IQA)中经典的一个方法，由Zhou Wang等人在2004年发表的论文《Image Quality Assessment: From Error Visibility toStructural Similarity》中提出。作为一种全参考方法，需要同时利用原始图像(未失真)和失真图像。原理简介SSIM方法从三个方面综合评价图像质量：亮度相似性、对比...
2019-03-05 11:18:17
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原创 LIVE IQA DATABASE 网盘下载
LIVE Image Quality Assessment Database是图像质量评价常用的数据库，数据库由德克萨斯大学奥斯汀分校的影像工程实验室发布，官方地址在http://live.ece.utexas.edu/research/quality/subjective.htm然而官方地址引用的下载地址是德克萨斯大学网盘链接，国内网络打不开，这里分享其release2版本的百度网盘地址。文...
2019-02-10 20:22:09
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原创 cuda_by_example源代码下载地址
学习《高性能编程CUDA实战》这本书，里面有很多头文件是CUDA里面没有的，这导致编译出错。根据博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_d04e97500102v6sr.html ，下载一个cuda_by_example文件，解压后将lib文件夹下的glut32.lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\C...
2018-10-23 09:09:55
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