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RSS订阅原创 2021-01-07 视频人像检测（背景替换）
1.研究背景对于序列视频中的人像物体进行检测，以达到后续背景替换、人脸识别等目的。2.相关论文解析参考论文为《Background Matting: The World is Your Green Screen》论文描述的算法流程如下：1.使用基础网络提取特征（resnet/mobilenet），得到(N,C,H,W)大小的特征向量。2.使用空洞卷积组合增加感受野（Conv1+conv3+conv6+conv9+Pooling）,即deeplabv3中的ASPP。3.使用Refiner精化人物
2021-01-18 10:39:13
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原创 半监督语义分割方法汇总(附代码分析)
源码地址:https://github.com/HiLab-git/SSL4MIS目的本文主要通过对github上源码的分析，学习半监督语义分割的思想，并通过代码提供的数据对比各个半监督方法的效果。介绍在语义分割领域，标注往往是比较困难的。因为掩膜标注要求和目标边缘紧密贴合，否则会带来边界上的额外损失。如下图：相反的，未标注的数据量一般要远远多于标注的数据量。基于此，半监督方法的研究就至关重要了。机器学习按数据标注情况可分为三种：监督学习，无监督学习和半监督学习。监督学习：在有标记的情况下
2020-11-17 19:56:17
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原创 [图像补全]Image Fine-grained Inpainting论文解析与实现，效果惊人
图像补全是深度学习领域的热门应用。本文解析和实现论文Image Fine-grained Inpainting中的相关方法。GAN一般图像补全算法的补全部分由一个叫GAN（Generative Adversarial Network,生成对抗网络）部分构成。GAN由2个部分构成，鉴别部分(discriminative network)和生成部分(generative network)，分别负责...
2020-03-30 23:15:17
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原创 目标检测算法中ROI提取方法比较+源码分析
目标检测算法分为2种，one-stage和two-stage方法。one-stage方法的典型代表为SSD，它其实相当于faster-rcnn中的第一个stage结构，先通过基本网络如resnet或vggnet得到特征图，再通过5层的卷积得到anchor_size*anchor_scale*class——...
2019-09-15 17:02:37
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原创 使用dockerfile构建docker镜像--以配置SNIPER算法运行环境为例
由于极少的运行资源，使用docker部署环境与依赖库，已经成为了一种新的技术风向。本文结合SNIPER算法库，介绍如何构建一个docker镜像，并在里面运行该算法。
2019-03-26 21:43:59
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原创 在UBUNTU 16.04下安装CUDA10.1+CUDNN7.5（简略版）
安装CUDA按照https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html流程走问题1：[INFO]: ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before[INFO]: installing. For further...
2019-03-12 21:14:43
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原创 Windows 10 + Visual Studio 2017 + CUDA 10 环境下编译 pytorch 1.0
pytorch 1.0 一个月之前发布了。pytorch其实笔者很早就接触过，那时候惊叹于它的简洁、动态及良好的社区支持。但是那时候，pytorch在c++上的支持并不好，工业界很难用，基本上只属于一种比较好的算法验证框架。但是，pytorch 1.0 的发布终结了这一现况，现在，它有了良好的c++前向预测支持，再加上它本身不逊于tensorflow的运行速度，python式的开发逻辑（这点非常...
2019-01-02 23:26:59
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原创 [tensorflow应用之路]目标检测中mAP的概念及使用
本文详细讲述了何为mAP，为何用它来定义目标检测算法的精度，以及mAP的计算方法
2019-01-02 22:31:17
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原创 [tensorflow 应用之路]Batch Normalization 原理详解及应用方法
BN是2015年由Sergey Ioffe提出的方法，旨在消除前一层的不当参数对本层训练的影响。优于各个层的卷积核参数不同，根据反向传播法则我们知道，||W||||W||||W||及结果||h||||h||||h||越大对梯度的影响也就越大，这会导致各层的参数更新差异比较大，使得学习率变得很难选定。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 具体实现其实非常简...
2018-10-11 19:49:53
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原创 [更新]windows 环境下编译tensorflow 1.9及下载 （ CUDA 9.1 + CUDNN 7.0）
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/19898
2018-09-17 18:13:27
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原创 在git中如何丢弃不需要修改的文件
在pycharm或visual studio等IDE中，有很多自动生成的文件如.pyc，.db, .obj文件，有时候gitignore文件漏掉了这些文件，导致它们被误添加到版本控制中，如何忽略这些文件呢？ 使用下面这段话：git stash save --keep-index将stash中的文件加入index，之后可以调用git stash drop彻底清楚这些改动区的变更...
2018-07-31 19:24:26
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原创 [tensorflow应用之路]10行代码实现一个完整的SVM分类器
SVM是一种常用的机器学习分类器模型，其原理为最大化类间隔（被称为支持向量），来达到分类的目的。它是一种有监督的模型。SVM原理简述SVM通过预测值y′=wx+by′=wx+by'=wx+b与真实值yyy之间的差值实现最大间隔分类。即 wx+b⩾1,y=1wx+b⩽−1,y=−1wx+b⩾1,y=1wx+b⩽−1,y=−1wx+b\geqslant 1 , y=1\\wx+b\l...
2018-06-28 14:37:22
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原创 import matplotlib.pyplot/import QtCore, QtGui 报错：DLL load failed 解决办法
import anaconda的库报错：DLL load failed ，解决办法。cmd依次输入下面命令，查找DLL依赖： where freetype.dll where zlib.dll如果出现2个以上地址，且第一个地址不是anaconda目录下，则问题是DLL冲突引起的。解决方法以下2种方法都可以解决，第一种为临时方法，第二种可以正式解决。 1.将冲突的...
2018-06-20 14:59:48
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原创 [tensorflow应用之路]RNN预测时间序列原理及LSTM/GRU算法实现
RNN是对时间序列数据的一种预测算法，被大量用于金融市场估计、视频序列处理、行为预测等课题中。说起来复杂，实际上和普通的一维神经网络没什么区别，还是权重偏执那一套。那么怎么将上个时间中的知识传下去呢？RNN中有个状态变量(cell state)，上一时间的状态变量和输入数据一起，共同组成本次时间的输入。 常用的RNN结构有LSTM（Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络）...
2018-06-05 19:46:39
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原创 [tensorflow应用之路]卷积层conv2d中的padding参数辨析
卷积层是所有深度卷积网络的基础。有同学发现，卷积后的图像稍稍偏移，卷积结果就会发生巨大的变化，这是由于padding参数造成的，今天我们就来讲讲这个现象和对应的解决方法。卷积层的各个参数的官方解释是这样的：Arguments: inputs: Tensor input. filters: Integer, the dimensionality of the output s...
2018-05-24 20:00:20
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原创 [tensorflow应用之路]如何用少量标注训练样本？将GAN用于半监督（上）
我们用tensorflow应用于实际项目中时，常常会遇到一种情况：我们有很多的数据，但是只有很少的标注。因为标注需要很多时间。这时我们可能会想到用半监督（semi-supervise）的方法训练数据。但是半监督需要将无标签（unlabeled）的数据用于训练中，这是一个很困难的事情。恰好，最近有一种很火的方法——生成对抗网络（Generative Adversarial Nets,GAN）——中有关
2018-03-15 19:22:02
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原创 [tensorflow应用之路]什么是深度神经网络——通过实现简单的神经网络理解DNN
在之前的文章中，我们学习了如何使用tensorflow保存和载入一个深度神经网络，如果是抄别人的网络然后用一下，这些知识肯定足够了。但对于学习tensorflow的大多数算法工程师们来说，不自己实现一个深度网络肯定是浑身难受。本章将介绍深度神经网络中最基本的四个概念： - 前向预测(forward propagation) - 激活和损失函数(activation fu...
2018-02-08 11:04:10
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原创 [tensorflow应用之路]模型的存储、读取和预测（c++/python）
之前的文章中讲了如何使用tensorflow源码编译一个c++版的动态库。同时留下了一个问题：能否在C++中读取预先训练好的模型呢？———答案是肯定的。 下面，就来一一介绍tensorflow模型在python中的存储和读取，在c++中的读取方式。为什么不讲如何用C++去存储一个模型呢？因为不建议大家用c++训练模型，其中的原因有三点：其一，基本上99%的tensorflow神经网络都是用p
2018-01-08 18:55:10
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原创 如何在windows环境中使用vs2015编译tensorflow v1.5
如何在windows环境中使用vs2015编译tensorflow v1.5tensorflow即将发布1.5版本，作为工业界应用最广的深度学习框架，它以其强大的泛用性和丰富的社区环境而广受好评。tensorflow1.5新性能。 但是tfboys/tfgirls在深入使用后都会遇到不同的问题，其中最常遇见的有： 1. 如何在c++代码中使用tensorflow？ 2. 如何使用特定
2018-01-06 14:15:06
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空空如也
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