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RSS订阅原创 opencv统计二值图像像素占比
int white = 0; int n = 0; cv::Mat_<uchar>::iterator it = diff.begin<uchar>(); cv::Mat_<uchar>::iterator itend = diff.end<uchar>(); for (; it != itend; ++it) { n++; if ((*it) > 0) white += 1; } double p_w = w..
2020-11-17 10:21:14
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原创 opencv+opencv_contrib编译下载失败问题解决
主要是下载时出错的五处：ippicvffmpegboostdescvgg_generatedface_landmark_model.datgithub搜opencv_3rdparty 下载慢了可以创建个码云账号，克隆到码云上，享受极速下载。ippicv我显示ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip下载失败，在opencv_3rdparty的分支中找对应的版本，下载，记住保存的路径，比如我的路径"D:\Software\OpenCV\do
2020-10-25 22:09:45
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原创 远程服务器的docker容器中运行web后端，在本机显示
在服务器上创建了一个docker环境，在其中运行flask相关程序，想在本地打开页面，却显示无法连接。
2020-06-29 17:46:25
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原创 导出python安装的所有模块名称和版本号到文件中
一般查看python下安装了什么包，我们可在命令行模式下输入1$ pip list输出结果：Package Version---------------------------------- ---------absl-py 0.9.0alabaster 0.7.12altgraph
2020-06-03 08:50:20
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原创 YOLO v1, v2, v3总结与比较
今天总结下YOLO V123的细节官网：https://pjreddie.com/YOLO v1[CVPR2016] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detectionhttps://arxiv.org/abs/1506.02640图像被分成SxS个网格grid cell包含GT中心的网格负责检测相应的物体每个网格预测B个...
2019-10-15 23:25:51
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原创 SKLearn学习
SKLearn全称scikit-learn，它是一个开源的python机器学习库，整合了很多机器学习的算法，提供了简单有效的接口。它和NumPy, SciPy, matplotlib共同合作，为数据分析和数据挖掘提供了便捷的工具箱。下面是它的官网：https://scikit-learn.org/stable/一、SKLearn中带有的学习器接口1. 无监督学习2. 监督学习二、SK...
2019-06-27 17:11:24
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原创 远程服务器上配置jupyter notebook
下载Xshell和XftpXshell: Xshell是一个功能强大的终端模拟器，们可以使用它在Windows界面下用来访问远端不同系统下的服务器，从而达到远程控制终端的目的。Xftp: Xftp是一个文件传输程序，能安全地在Linux/UNIX和Windows PC之间传输文件。开始操作：一、配置xshell和xftp首先确保：1. 远程服务器的地址 2. 我们的用户名和密码1、打开...
2019-06-20 12:35:13
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原创 SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep论文阅读
论文题目：SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks论文地址：ArXiv项目地址：项目之前的孪生网络跟踪都是利用比较浅和简单的骨干网络，比如AlexNet，有些零星的工作用了VGGNet。今年开始有好几个工作，来利用更深更现代的骨干网络嵌入到孪生网络跟踪框架中，本文所要介绍的这篇论文是CVPR...
2019-05-19 20:32:08
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原创 SiamMask论文阅读: Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
CVPR2019论文作者的主要思想是提出一个统一的框架：①对于跟踪领域，提供分割得到更精确的预测；②对于视频分割领域，提出使用box这种低成本的初始化，用tracking来引导分割的快速vos框架。还是开头那句话，本文的这个思想是最核心的，具体的实现只是图个方便，后续肯定还会有更加精确而高效的实现方法提升效果。...
2019-05-14 16:56:41
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原创 R-CNN, FastR-CNN, FasterR-CNN总结与比较
R-CNNCVPR2014在输入图片上通过selective search方法选择RoI，也就是Region Proposal（候选框），R-CNN中的R就来自于这个词。对于每个proposal，通过CNN提取特征对于提取的特征，bbox回归确定边界框位置，SVM用来做分类确定目标的类别。R-CNN问题：要有专门的训练目标函数：log loss, hinge loss, le...
2019-05-06 16:36:29
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原创 UNet++ (Nested U-Net) 阅读笔记：A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.10165v1代码：https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus引言原始的UNet直接将来自解码器子网络具有语义的粗粒度的特征图与来自编码器子网络具有低级别的细粒度的特征图concatenate起来，这样会产生semantic gap结构作者灵感来自于DenseNet中的dense s...
2019-03-28 21:01:24
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原创 C-RPN阅读笔记：Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking
CVPR2019作者对发表在CVPR2018上的SiamRPN做的改进，采用了多个RPN，这样做既可以充分利用深层和浅层的特征，还可以更加精确的对目标进行定位和包围框的回归。
2019-03-21 21:06:11
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原创 一个简单的卷积神经网络构建流程：
构造计算图写入summary运行计算图加载数据集启动会话一轮一轮的训练每一轮中分多个批次喂给模型每个批次上运行训练节点，训练模型若干个批次后，评估当前模型在测试集上评估最终的模型：损失值，准确率...
2019-03-08 13:50:17
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原创 EDCF阅读笔记：Reinforced Representation Learning for High Performance Visual Tracking
这篇文章考虑的是怎么不丢失跟踪目标的细节，其实就是提高目标的判别性，Siam类方法的跟踪缺点就是判别性不强，尤其是在图像中有与目标相似的物体时，往往导致跟踪失败。 因此作者加入了Encoder-Decoder结构，通过解码出来的图像与原图像之间的误差不断缩小，达到编码器中间的输出包含目标更多的细节信息。
2019-03-08 13:46:38
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原创 SiamDW阅读笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking
2019年CVPR上的文章论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1901.01660?context=cs跟踪部分的代码也放出来了：https://gitlab.com/MSRA_NLPR/deeper_wider_siamese_trackers/tree/master/提出问题：基于孪生网络的跟踪大部分的主干网络都是AlexNet，这个网络已经很久了，为什么不充分利...
2019-03-07 21:40:09
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原创 VoTT视觉目标标注工具使用笔记
VoTT是微软发布的用于图像目标检测的标注工具，它是基于javascript开发的，因此可以跨Windows和Linux平台运行，并且支持从图片和视频读取。此外，其还提供了基于CNTK训练的faster-rcnn模型进行自动标注然后人工矫正的方式，这样大大减轻了标注所需的工作量。github地址：https://github.com/Microsoft/VoTT/它最主要的三大特性：能够标...
2019-03-01 14:01:16
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原创 分类评估：正确率、错误率、精度、召回率
分类算法一般有下面几种评估方法：True Positives(TP)：实际为正例且被分类器分为正例的个数False Positives(FP)：实际为负例且被分类器分为正例的个数False Negatives(FN)：实际为正例且被分类器分为负例的个数True Negatives(TN)：实际为负例且被分类器分为负例的个数TP + FN = P：实际的正例个数FP + TN = N：实...
2019-01-15 13:15:27
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原创 图像像素点上的值表示的什么
数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。下面是对像素值的详细介绍：像素值是原稿图像被数...
2019-01-07 16:02:24
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原创 TensorFlow可变学习率及不同初始学习率对网络影响的比较
TensorFlow中的learning_rate_decay.py文件中查看更多指数衰减def exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)staircase为True时，global_ste...
2018-12-14 19:04:47
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原创 TensorFlow汇总类Summary
TF1.0以后的版本：合并汇总合并指定的汇总：tf.summary.merge(inputs, collections=None, name=None)合并所有汇总：merged_summaries = tf.summaries.merge_all(key='summaries')注意：merged_summaries只是一个节点，必须先传入session.run()运行才能获...
2018-12-14 16:31:42
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原创 TensorFlow损失函数、优化器API及其在简单卷积网络上的比较
Loss1. L2损失tf.nn.l2_loss(t, name=None)output = sum(t ** 2) / 22. 交叉熵损失C=−1n∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]C=-\frac{1}{n}\sum_{x}[y\ln a +(1-y)\ln(1-a)]C=−n1∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]a是经过sigmoid激活的a=σ(∑jwj...
2018-12-11 16:16:15
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原创 TensorFlow激活函数API及其在简单卷积网络上的比较
Activation Functions平滑非线性激活单元（sigmoid,tanh,elu,softolus and softsign）连续但不是处处可导的激活单元（relu,relu6,crelu and relu_x）随机正则化单元（dropout）所有的激活操作都是应用在元素级上的，生成一个和输入张量形状一样的张量ReLU...
2018-12-11 10:05:01
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原创 TensorFlow卷积、池化操作API 及卷积核个数和不同池化的比较
卷积操作API普通卷积tf.nn.convlution(input, filter, padding, strides=None, dilation=None, name=None, data_format=None)二维卷积tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None...
2018-12-10 21:13:12
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原创 利用matplotlib画热力图并保存
在用TensorFlow做实验输出的响应图是numpy数据格式，用plt.clorbar会加上热力图的图例，代码如下：plt.imshow(reponse_map)plt.colorbar()# 保存图片fig = plt.gcf()plt.margins(0,0)fig.savefig('reponse_map.png', dpi=500, bbox_inches='tight') ...
2018-12-05 15:38:29
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原创 TensorBoard:No dashboards are active for the current data set.解决
在pycharm终端上运行tensorboard --logdir=Intermediate Tutorials/logs后，打开网页后出现错误借鉴https://blog.csdn.net/qq_26645205/article/details/79424404如果路径中有空格，就会自动结束，所以将文件夹改为Intermediate_Tutorials在运行tensorboard --l...
2018-12-01 12:17:35
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原创 TensorFlow单机模式和分布模式
client 客户端，设计计算蓝图，通过Session的接口与master以及多个worker相连接master 负责所有的worker按照流程执行计算图worker 每一个worker可以与多个硬件设备相连，比如CPU和GPU，并负责管理这些硬件deviceTensorFlow单机模式下，client，master，worker全部在同一台计算机上的同一个进程中分布模式下，允许cli...
2018-11-21 13:54:46
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原创 tensorflow 变量(Variable)
变量（Variable）：当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区，建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量可以在之后的模型训练和分析时被加载# 创建一个变量，形状为784*200，标准差0.35，随机正态分布的weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], std...
2018-11-21 10:49:05
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原创 注意力模型
SENetCBAMhttps://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/81393127
2018-11-08 10:08:47
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原创 python2.7和python3.x的区别
最近的几个python程序都是用python2.7遍的，我实在不想再配一遍2.7的环境，就硬着头将其中与py3不同的地方改动了下，现在总结下我发现的一些不同：print这个就不多说了，一个加括号一个不加inputpy2.7有raw_input和input两个函数，input有格式要求，raw_input对应py3的input，输入的统一是字符串类型rangepy2.7:range生成...
2018-10-30 10:31:36
1751
原创 Siamese-FC论文TensorFlow版代码运行笔记
论文论文题目：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文出处：ECCV2016论文主页：https://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html源码链接：https://github.com/torrvision/siamfc-tftf版的代码只有跟踪过程，训练代码需要看m...
2018-10-24 16:00:29
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原创 pycharm的快捷键和一些操作指南
注释/取消注释：ctrl+/缩进：tab取消缩进：shift+tab查看内建函数的定义：鼠标放在函数上 按ctrl+b我习惯的pycharm主题、字体：主题：Setting-&gt;Appearance: Theme: Darcula字体：Setting-&gt;Editor-&gt;Font: DejaVu Sans Mono 字号：17设置Ctrl+滚轮 调整字体大小：Se...
2018-10-21 20:35:54
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原创 TrackingNet阅读笔记：A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild
最近论文精读的少了，就不太在博客发表TrackingNet是发表在ECCV2018上的一篇目标跟踪方面的论文，由题目可以看出来，提出了一个大规模的目标跟踪数据集和一个评测的Benchmark，数据集的内容针对的是in the Wild现在数据集已经开放下载，详情可以看官方网站https://tracking-net.org/，未来我可能也会跟进这个数据集的使用。总结下来，这篇文章有三方面内容...
2018-10-12 10:33:03
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原创 几种加速训练方法，优化器
摘自莫烦python中关于TensorFlow的讲解传统的参数更新方式如下，传统的参数 W 的更新是把原始的 W 累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx).这种方法可能会让学习过程曲折无比, 看起来像 喝醉的人回家时, 摇摇晃晃走了很多弯路.Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降法略MomentumMoment...
2018-10-11 20:58:02
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原创 如何减少过拟合
整理自莫烦python中的内容1.增加数据量2.L1,L2 regularizationL1: cost=(Wx−y)2+abs(W)cost = (Wx-y)^2 + abs(W)cost=(Wx−y)2+abs(W)L2: cost=(Wx−y)2+(W)2cost = (Wx-y)^2 + (W)^2cost=(Wx−y)2+(W)2dropout regularization...
2018-10-11 18:13:57
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原创 TensorFlow基础例子
TensorFlow首先要定义各种结构，然后再处理运算看下面的例子：import tensorflow as tfimport numpy as np#创建数据x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #随机生成100个类型为float32的数字y_data = x_data*0.1 + 0.3 #期望输出，训练的权重和偏差会趋...
2018-10-10 18:22:45
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原创 为什么要用非线性的激活函数
如果用线性的激励函数，其实输出就是输入乘上一个大的矩阵，就没有体现出隐层的作用。非线性变换是深度学习有效的原因之一，现实中很多问题是不能用线性解决的，所以要用非线性方程来将问题转化成更方便的解决方案。常用的激活函数有：sigmiodrelutanh...
2018-10-10 16:34:10
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原创 LeNet AlexNet GoogLeNet VGGNet ResNet等经典网络结构
LeNet 1998年提出 是卷积神经网络的鼻祖它的深度为5，包含2个卷积层和2个全连接层和1个Guassian connectionILSVRC是一个视觉竞赛，全称ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，即我们所说的 ImageNet比赛，它是基于ImageNet图像数据库的国际计算机视觉识别竞赛，有着人工智能“世界杯”之称。竞...
2018-10-09 20:33:49
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原创 python学习笔记5 文件操作 并发编程
文本文件txt文件readline()readlines()line.strip()json文件dumploadcsv文件csv.reader(f)f.readline()序列化与反序列化# 序列化与反序列化import pickleclass MyObject: def __init__(self, x, y): self.x = x ...
2018-09-28 20:17:45
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原创 python学习笔记4 面向对象编程 类 魔法方法 模块与包
一切皆对象关于类与对象操作的BIFs面向对象OOP类数据成员方法成员对象#完成一个学生类的设计#要求能查看总学生人数，全部学生姓名，毕业分数标准1000，已经毕业学员数量。#实现考试方法，成绩分数如果大于60分代表其通过考试，分数计入该学员总分。#如果该学员累计分数达到1000分，该学员即毕业#实现查分方法，向该学员返回是否已经毕业，或者还差多少分数才能毕业#实现查询所有已...
2018-09-27 17:07:36
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