- 博客(58)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 mmseg返回logits
info主要是为了投票mmseg/models/segmentors/base.py 里面 forward if return_loss: return self.forward_train(img, img_metas, **kwargs) else: return self.forward_test(img, img_metas, **kwargs)forward_test 里面 if num_aug
2022-01-18 01:36:14
2959
2
原创 手撸fwiou和mmseg加入fwiou指标
mmseg实现mmseg有基于numpy的eval和 基于 tensor的 preval两种模式，好在都是基于 total_area_intersect, total_area_union, total_area_pred_label, total_area_label 这四个值去计算的，在 /mmseg/core/evaluation/metrics.py 里面，同时freq = np.array(total_area_label / total_area_label.sum())那在 得到 r
2022-01-17 15:09:05
1170
4
原创 给60台服务器装docker
写个一键安装docker的脚本#! /bin/sh## rsipac_docker.sh# Copyright (C) 2021 user <user@4029GP-TR>## Distributed under terms of the MIT license.#curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \apt-key add -distribution=$(. /etc
2021-10-15 15:24:08
248
原创 实验结果记录粗暴好用方式
搞个石墨的表格，然后在val评估时把每个类的指标制作成list print出来，粘贴到表格里，然后就可以如下了可以方便的排序 标红 对比
2021-07-14 15:04:37
124
原创 icdar2021 竞赛两个solution阅读
readme亏了一波都不知道这个比赛 http://transcriptorium.eu/~htrcontest/MathsICDAR2021/每年12月开始7244 train vs 4028 test，两类，一类是isolated 一类是embeded2107.05534数据集难点:size 变化大ratio变化大不少字符特别小无用背景不少应对方案针对size变化大，用ATSS针对部分字符特别小，把FPN默认的3-7改为2-6 | 这会慢不少针对无用背景少，采用
2021-07-13 23:02:54
632
原创 将xml中的中文标签转为英文
别问，就是写着玩from pypinyin import lazy_pinyinfor image_id in image_ids: with open("./input/ground-truth/"+image_id+".txt", "a", encoding='utf8') as new_f: root = ET.parse("/home/yons/data/huawei/shenzhen/trainval/VOC2007/Annotations/"+image_id+".
2021-07-11 22:47:59
455
原创 PIL读取具有旋转属性的图片
手机拍的一般都有旋转属性，直接读不行，换成下面的import PILimport PIL.ExifTagsimport PIL.Imageimport PIL.ImageOpsdef apply_exif_orientation(image): try: exif = image._getexif() except AttributeError: exif = None if exif is None: return ima
2021-07-01 20:30:44
198
1
原创 使用Detectron2训练自己的数据集
如何使用自己的coco格式数据集之前看了一篇 https://blog.csdn.net/weixin_43823854/article/details/108980188 实现有点啰嗦，那些class 颜色不用管detectron2/data/datasets/coco.py 里面的 register_coco_instances 函数里取消meta的传入detectron2/data/datasets/builtin.py 里面的_PREDEFINED_SPLITS_COCO 字典里加入数据集名
2021-06-24 23:43:48
2489
原创 mmdet整理所有模型的coco指标
config_dir = '/home/yons/workplace/python/mmdetection-2.11.0-hjr/configs'import globmd_paths = glob.glob(config_dir+'/*/*.md')print(len(md_paths))log_urls = []def Find(string): regex = r'http[\S]*.json' url = re.findall(regex,string) r
2021-06-18 16:07:09
635
原创 stitcher源码阅读
陈康老哥的实现虽然是用maskrcnn-benchmark的 但实现的还挺全，batch和非batch都实现了，基本配置在这里https://github.com/yukang2017/Stitcher/blob/41063c4d9af077908cd1368ae86d43a27c77f479/maskrcnn_benchmark/config/defaults.py#L91stitcher合成主要合成图片的地方在 BatchCollatorSynthesize (https://github.co
2021-06-05 23:21:03
203
原创 mmdet整合train和test
需求train完自动test实现shell里面解析一下config做成checkpoint#!/usr/bin/env bashPYTHON=${PYTHON:-"python"}CONFIG=$1GPUS=$2PORT=${PORT:-29500}$PYTHON -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \ $(dirname "$0")/train.py $CONFIG -
2021-05-31 14:04:18
427
2
原创 在3090上ubuntu深度学习环境搭建
搞个虚拟环境conda create --name test python=3.6pytorch核心是就是安装对应cu110的编译好的文件pip install https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.0%2Bcu110-cp36-cp36m-linux_x86_64.whlpip install https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.0-cp36-cp36m-lin
2021-05-03 14:14:06
290
原创 2021水下目标检测记录
当前精度0.52+预处理转为coco格式，同时4:1划分train valroot = '/home/yons/data/underwater2021'import globxml_paths = glob.glob(root + '/' + 'xmls/*.xml')import randomfrom nncv.transvert import xml2cocorandom.Random(42).shuffle(xml_paths)total_number = len(xml_pat
2021-04-13 21:25:31
785
7
原创 毕设看的硕博士论文速记
值得二刷徐融 基于 YOLOv3 的小目标检测算法研究 专硕 - iou介绍和改动南昌大学 快速高效小目标检测网络算法研究 张浩 专硕 - 对目标检测的指标介绍的很好和一些小目标检测的trick吉林大学 基于深度学习的车辆目标检测_文中 学硕 - R-CNN、Fast R-CNN、Faster-RCNN; Yolo V1-V4的综述华南理工 基于轻量级卷积神经网络的交通场景目标检测算法研究 李环 专硕 - 对Pelee和ASFF介绍哈工大 基于深度学习的城市街景实例分割算法研究_黄乐平 专硕
2021-04-13 19:31:07
748
原创 Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection
levelC简介为GAN而GAN的代表作，相关探讨可以参见 https://www.zhihu.com/question/64861580没有开源代码，没有在coco上对比 我本人对GAN几乎没有了解，跳过这篇
2021-04-07 19:21:18
117
原创 Object detection on aerial imagery using CenterNet
简介VisDrone 2019 的第七名方案，挺有意思的，精度是27.83，比 https://blog.csdn.net/carry_hjr/article/details/115492128 里面的 23高了不少有意思的点主体就是centernet + Hourglass-104 效果最好，其余的就是1024 训练, 2048尺度预测，然后flip 和 多尺度 tta...
2021-04-07 19:04:06
168
原创 Train in Dense and Test in Sparse: A Method for Sparse Object Detection in Aerial Images
levelB: 开源了code - https://github.com/kding1225/TDTS-visdrone，ablation study 也还算扎实，等我跑一遍看看intro跑的 VisDrone2019-Det ，对比的是FCOS，精度很低，对应的ICCV workshop官方论文里给的top1是29+，这篇里面的精度是23，对应的top1 找到一篇报导 大致是cascade+dcn+no-local+ensemble，不过现在官网的leadboard给的精度非常高 http://ai
2021-04-07 18:43:28
247
原创 C: Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects
levelC： 大概率没什么用，要有道友跑出效果来请评论introicgip 2017 cited by 121 (20210406)创新将两个层 的特征进行了 cat 或者 sum 然后参与最后的预测，这种往往是没卵用的，看https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/78031452 的评论区 也说实际跑起来没有用...
2021-04-06 23:59:19
160
原创 B: Augmentation for small object detection
levelB: 有用吗，几乎没用，不过实验做的很详细简介对coco里面的小目标分布做了详尽的分析，以及为什么fastercnn 系列 small AP很低 给了猜想，然后实验了直接oversample 和 copy-paste 对 small AP的影响，总体small AP是可以涨一个百分点，AP几乎没变化有用的点为什么coco的small精度低First, we observe that there are relatively fewer images that contain smal
2021-04-06 22:11:36
112
原创 APDC-Net: Attention Pooling-Based Convolutional Network for Aerial Scene Classification
评级C: 精度太低，没有开源code可以借鉴的An aerial scene is often flooded with many key objects or contains many objects irrelevant to the scene label, adding more difficulties to aerial image understanding.fusing shallower features such as spatial and structural featu
2021-04-06 17:36:58
128
原创 竞赛方案 Find Tiny Instance Segmentation
评级B: 有用，针对区域比较集中的数据集 应该有用简介wad 2018 的 top1 技术报告，这个比赛 https://www.kaggle.com/c/cvpr-2018-autonomous-driving/leaderboard 数据量很大，而且基本没有钱，基本没什么人参加创新主干 Maskrcnn自定义anchor8 ∗ [[1, 2], [4, 8], [16, 24], [32, 64], [128, 256]] 涨点明显coco预训练数据量太大了，coco预训练收敛快点F
2021-04-02 04:00:13
259
原创 iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images
简介https://captain-whu.github.io/iSAID/dataset.html实验室夏老师他们弄得 ，19年暑假的时候看到同学在弄这个网站，基于DOTA的image 包含了更精细的语义分割标注 和实例分割标注，因为是航拍数据，具有尺度变化性，而且基本都看的清，标的也很精细，感觉还挺有意思的，cvpr2019的workshop有意思的地方Dingjian 魔改了下PANet和 MaskRCNN 涨了很多点，不知道除了尺度外改了什么，莫非做了数据均衡数据分布面积比较均衡除了sm
2021-04-02 01:43:07
1766
原创 FarSeg
评级待跑一遍代码后评定简介实验室郑卓学长的cvpr2020，感觉应该有点用，之前听他的ppt感觉很有底气创新Foreground-Scene Relation ModuleForeground-Aware Optimization还有些不能算创新点算网络介绍的 多分支编码和解码器设计看论文故事讲的很好，对网络的介绍也可以写的有公式性，可以学习writing sytle, 看代码倒比较简单实验结果不太好说因为对比的结果都是别人论文引用里的，抛开创新在相同的实验trick下进行对比才比较可
2021-04-02 01:33:53
227
原创 Semantic Segmentation of Small Objects and Modeling of Uncertainty in Urban Remote Sensing Images
评级C简介cvpr workshop 2016, Michael Kampffmeyer， 引用量308创新median frequency reweight感觉没什么用，不一定比直接权重加大效果好网络没什么创新发现改变阈值可以提高acc这不废话嘛
2021-03-31 23:33:53
301
原创 DenseU-Net-Based Semantic Segmentation of Small Objects in Urban Remote Sensing Images
个人评价C 无实用，水创新信息简介2019年的 IEEE Access， 桂林电子科技大学 硕士 Xiaoquan Pan，按理这种水刊是不看的，不过目前cite有24宣称的创新网络结构就是把block用dense架构串起来，这种结构应该不如unet+resnet，可能比最原始的unet好一点，感觉不如unet++魔改loss权重由类别频率的中位数 / 频率，然后接了个类focal大概率不如直接给数量少的权重赋值为2...
2021-03-31 22:30:03
347
原创 科研油猴脚本使用记录
readme只推荐我个人正在用的列表大陆快速下载arxiv.org论文功能是对arxiv做了个自动国内镜像跳转，速度的确飞起Sci-hub button比如最常见的ieee点击这个图标就可以跳转到sci-hub，开始白嫖
2020-12-17 23:52:02
524
原创 mmsegmentation安装
readme20201115装mmseg和mmdet自从把需要build的ops放到mmcv-full里面后，install 变的相当容易和快速install记住先想好torch mmcv的版本，torch1.6的模型torch1.4无法加载, mmcv老版本不太行，我这里用的是python==3.6torch==1.6torchvison==0.7mmcv-full==1.2.0tqdmalbumentations我感觉conda有时候比pip慢所以pip install -e
2020-11-15 17:54:59
1643
原创 frp使用
需求之前都是用autossh 来负责深度学习主机的端口映射，要启动多个命令，现在用frp实现https://github.com/fatedier/frp release里面下载压缩包编辑里面的frpc.ini，[common]server_addr = 47.95.198.174server_port = 7000[ssh]type = tcplocal_ip = 127.0.0.1local_port = 22remote_port = 10022[aria2]type =
2020-11-09 17:08:09
156
原创 磁盘格式化
需求磁盘会自动挂载到一个字符串的文件夹下 想换个名字这个磁盘给它格式化明确任务lsblk -fnvme1n1|-nvme1n1p1 vfat 7FDB-6C9A`-nvme1n1p2 ext4 8cac0633-56d4-4a5e-a9f6-0545f94524a7 442.6G 0% /media/user/8cac0633-56d4-4a5e-a9f6-0545f94524a7看起来还要合并一下分区，能不能整体f
2020-10-21 15:40:29
273
原创 yolov5-v3.0尝鲜
README20200817, yolov5发布了3.0，精度来到了49.2，加上多尺度tta后 50.8安装感觉这个issue, v3.0的release指向的分支有问题，所以保险起见git clone [email protected]:ultralytics/yolov5.gitgit reset --hard 916d4aa下载weightsbash weights/download_weights.sh不要用github里面的release来下载，太慢，用这个比较快文件布局yo
2020-10-11 02:17:50
1294
原创 代码git每天自动备份到私有仓库
需求很久就想搞了，每天写的代码晚上12点自动备份到github的私有仓库上去，这样就算电脑坏了或者换电脑了也不用管00:00 git 自动pushgit commit -m 里面有时间信息，类似"auto push 2020 1009"实现写个shell#! /bin/sh## git_auto_push.sh# Copyright (C) 2020 yons <yons@yons-Z390-AORUS-PRO>## Distributed under terms of
2020-10-01 11:35:14
1342
原创 武大超算使用记录
超算中心简介网址:http://hpc.whu.edu.cn操作系统：x86_64架构的64位CentOS 7.5 LinuxGPU集群：400块Nvidia Tesla V100，峰值计算能力3000万亿次/秒，100G OPA互联申请流程老师和学生分别申请免费账户，通过后会收到邮件，邮件里提供了用户名、ip和初始密码，然后参照http://hpc.whu.edu.cn/sjfw/ffsq.htm 发送申请表到官方邮箱，所属超算用户填写老师的用户名，超算用户填写学生的用户名，申请通过后会收到邮件
2020-09-09 20:28:51
1628
2
原创 pytorch和keras测试gpu是否可以调用
pytorchimport numpy as npimport torchx = np.linspace(0,20,100).astype(np.float32).reshape((-1,1))y = x*4 + np.random.rand((*x.shape)).astype(np.float32).reshape((-1,1))import torch.nn as nnclass LinearRegressionModel(nn.Module): def __init__(s
2020-08-10 22:35:49
959
原创 vim配置最好用的markdown预览
需求markdown预览其实用的很少，大部分markdown我都是用全局搜索找之前记的笔记，个别项目很杂，markdown很长，我想在预览界面中加入侧边栏我个人对css感兴趣，我想嵌入jsfiddle效果有时图片很大，我想可以自定义长宽实现输入
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人