7 那年聪聪

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力求用最简单的语言阐释最复杂的原理,做一个不忘初心的互联网发烧友。 更多精彩内容请查看:http://dc0525.blog.163.com/blog/#m=0 新浪微博:@那年聪聪

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目标检测:YOLO V3(视频讲解)

与其看文章,不如先看一下这个讲解很清晰的视频:https://www.bilibili.com/video/av77348259?p=2

2020-03-22 17:45:34

Python:读取txt的文件夹名称,并复制整个文件夹

1.从txt中读取每一行的文件夹名称2.找到图像路径、xml路径下该文件夹,并直接复制整个文件夹到新的文件夹中#导入shutil模块和os模块import shutil,osimgPath = "D:\\HeadModel\\img"xmlPath = "D:\\HeadModel\\xml"newImgPath = "D:\\HeadModel2\\img"newXmlPat...

2020-03-21 10:18:20

Python:批量把文件复制到另一个文件夹

先看代码:import os #os是用来切换路径和创建文件夹的。from shutil import copy #shutil 是用来复制黏贴文件的file_path = r'F:\old'#想拆分的文件夹所在路径,也就是一大堆文件所在的路径save_dir = r'F:\new' #save_dir 是想把复制出来的文件存放在的路径dir_name = "newFil...

2020-03-21 10:15:00

python:txt文件常用读写操作

文件打开的2种方式:f = open("data.txt","r") #设置文件对象f.close() #关闭文件#为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象 str = f.read() #可以是随便对文件的操作一、读文件1、简单的将文件读取到字符...

2020-03-21 09:18:29

Python:对文件批量重命名

下面是一大堆混乱的图片,现在要将他们进行改名:实现代码:#coding=gbkimport osimport sysdef rename(): path=input("请输入路径(例如D:\\\\picture):") #"D:\\picture\\image" name=input("请输入开头名:") #"name" startNumb...

2020-03-20 17:35:28

目标检测——存在的问题

1、anchor box会带来一些问题,比如模型的输出变得非常稠密,因为对应特征图中每个anchor box,都要输出一个4元组的位置预测和对应这个位置的物体分类的预测分数(C类),这样就会生成(C+4)×H×W×6个输出。考虑在多个特征图上进行检测,模型的输出会进一步增加。另外,anchor box需要手动设计,涵盖的尺度有限,一般通过对训练集中目标物体边框尺寸的真实值进行聚类得到,这样会造成对...

2020-03-15 15:28:59

目标检测——优化策略

1、对于基于anchor的检测器,由于大步幅导致的低召回率可以通过降低 positive anchor boxes 所需的IOU分数来缓解,即修改训练时的参数overlap;2、

2020-03-15 14:38:43

Linux修改权限——chmod

一、chmod命令概况 chmod是Linux/Unix中修改文件或者目录权限的命令,通过修改权限可以让指定的人对文件可读、可写、可运行,极大地保证了数据的安全性。二、chmod命令的语法命令名称: chmod执行权限: 所有用户功能描述: 改变文件或目录权限语法:第一种方法:chmod [{ugoa}{+-=}{rwx}] [文件或目录]...

2020-03-15 11:41:52

Linux常用命令

1、查看当前目录:pwd2、查看当前文件夹下所有文件:ls 查看当前文件夹下所有文件的属性:ls -l3、改变linux中,对只有Read-only filesystem的文件,如何改为为可写、可读权限?I、可以执行 mount -o remount rw /文件夹名 (一般为根目录) eg:mount -o remount rw /rootII、执行完毕后,会...

2020-03-15 11:23:03

Linux查看文件或文件夹大小: du命令

https://www.cnblogs.com/Sungeek/p/11661554.html

2020-03-12 17:15:27

Caffe入门:ImportError: No module named _caffe

2020-03-12 10:25:00

Python入门

1、Python 标识符以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用 from xxx import * 而导入。以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员,以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识,如 __init__() 代表类的构造函数。2、等待用户输入下面...

2020-03-06 15:57:55

不同框架下的默认图片通道顺序

Caffe: NCHWim=cv2.resize(im,(W,H))NCNN: CHWtensorflow: NHWCOpenCV: NHWCpytorch: NCHWmxnet: NCHW海思bgr: NCHW瑞芯微rknn: NHWCscipy.misc: NHWC

2020-02-24 22:19:14

Caffe入门:使用训练好的模型进行测试

使用Caffe训练得到的caffemodel测试图片:#Caffe 使用训练好的模型进行测试import numpy as npimport caffeimport sysimport oscaffe_root = '/caffe/'model_name = 'MobileNet.caffemodel'sys.path.insert(0, caffe_root+'pyth...

2020-02-24 22:14:24

损失函数:Center Loss

Center Loss是通过将特征和特征中心的距离和softmax loss一同作为损失函数,使得类内距离更小,有点L1,L2正则化的意思。最关键是在训练时要使用2个Loss函数:Softmax Loss+ lamda* Center Loss

2020-02-22 16:17:25

ncnn:网络模型加速

深度学习算法要在手机上落地,caffe依赖太多,手机上也没有cuda,需要个又快又小的前向网络实现,ncnn就诞生了,它目前支持以下平台:跨平台,主要支持 android,次要支持 ios / linux / windows。

2020-02-19 17:15:12

轻量级网络:减少参数量的几种方法

各种减少参数量的方法

2020-02-16 21:55:49

轻量级网络:Bottleneck结构(沙漏型结构)

Bottleneck结构为之后的深度可分离卷积Depthwise Separable Conv打下了坚实的基础。

2020-02-16 21:26:51

轻量级网络:SqueezeNet(2016)

SqueezeNet可以极大地减少参数的数量,相较AlexNet参数减少50倍以上,但是这个过程增加了更多的“乘—加”运算,在速度上没有明显提升。不过,同样是轻量级网络的MobileNet就实现了参数量和计算量同时减少的功能。

2020-02-16 17:46:02

轻量级网络:MobileNet和SqueezeNet的比较

MobileNet兼顾了减少参数量和计算量的优点,广泛应用于移动端。

2020-02-16 17:27:16

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