yubajin-CSDN博客

原创你想要的一文读懂YOLO系列

1. 目标检测之YOLO V1[2015, Joseph]1.1. YOLO V1: you only look once!网络结构1.2. 步骤1.2.1 将图片网格化，变成S x S个cell [448 x 448 -> 7 x 7]One cell will be responsible for predicting an object as long as an object’s centerlocating in that cell.只要一个物体的中心在一个cel

2020-05-19 10:16:01 879

原创通俗易懂地了解faster RCNN(RPN区域建议网络)

目标检测之faster RCNN[2015 Ren]***回顾：***R-CNN ==> 1image/mniFast R-CNN ==> 1~2 fps1. faster RCNNBackbone(神经网络模型)pre-train(预训练)fine-tuning(微调)re-trainRPN:Region Proposal Net(区域生成网络 )代替selective searchs生成区域建议输入feature map(特征图),输出一系列ROI(感兴趣区

2020-05-10 16:01:38 6898 3

原创简单并全面地了解目标检测之fast RCNN(ROI Pooling、ROI Align和Precise ROI Pooling)

目标检测之fast RCNN[2015 Ross]ROI： region of interest(类似region proposal)B0.Region Proposal:和RCNN一样2k每张图ROI，为每个ROI记录下坐标B1 & 2.卷积Convolution & 投影Projection对一张图只做一次卷积，每个ROI记录下的坐标投射到特征图上比如使用b...

2020-05-08 08:56:00 470

原创一文看懂目标检测之RCNN（NMS和Soft-NMS算法）

目标检测之RCNN1. RCNN:Regions with CNN features[2014 Ross]图片输入区域建议(region proposal)特征提取(feature extraction)分类+2次定位(classification(SVM) + detection(线性模型Linear 正则化项))2. 区域建议算法：selective search前景分...

2020-05-07 20:50:02 1337

原创目标检测数据集和相关概念

1. 检测数据集介绍1.1. pascal VOC 2007/2012pattern analysis statical modeling and computational learningvisual object classes(模式分析静态建模与计算学习、可视化对象类别)10k张图片20~30k个对象1.2. coco大小为20G200k张图片 500~600k个对象...

2020-05-07 20:36:57 427

原创验证集精度高于训练集精度的原因

训练集的数据做了一系列的增广，如旋转，仿射，模糊，添加噪点等操作；过多的增广使得训练集分布产生了变化。模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。训练的精度是每个batch产生的，而验证的精度一般是一个epoch后产生的，验证时的模型是训练一个个batch之后的，有一个的滞后性；可以说训练得差不多的模型用来验证，当然精度要高一点。...

2020-05-07 20:35:08 11858 5

原创如何提高分类的区分性能——细粒度图像分类(Fine-Grained Classification)

问题如何让网络关注细小细节举个栗子通过树叶判断植物类别，花朵判断花的品种，以及人脸识别等任务1. CenterLoss1.1 传统分类学习存在的问题：类内距离可能超过类间距离，对一些模棱两可的样本不好区分1.2 Center Loss方案让特征向量有更好的区分性能，有点像做一个内部聚类，把特征向量约束到一起，让不同类别距离(类间距离)尽量大，相同类别(类内距离)尽量小,...

2020-05-07 20:21:21 1397

原创不均衡数据集的处理

1. 数据方面(aspect of data)降采样(Down sampling) & 多采样(Up sampling) [重复(Repeat) /数据增强(Augmentation)]Rotation / Perspective / Translation / Scale / Noise / Blur / Occlusion / Color / Brightness / …...

2020-05-07 20:18:21 317

原创 CNN网络结构之VGG

VGG网络1. 网络结构2. 为什么VGG要用3*3的小卷积核2.1 前提两个3 * 3的卷积核(堆叠)和一个5 * 5的卷积核感受野相同RF(2 x Conv3) = RF(1 x Conv5)RF(3 x Conv3) = RF(1 x Conv7)证明假设图片是32 * 32的使用5 * 5的卷积核对其卷积，步长为1，不填充根据计算公式（n...

2020-05-07 20:11:43 660

原创常用IDEA使用技巧

快捷键代码相关编辑“helloword”.sout相当于eclipse sysoctrl + d 拷贝当前行到下一行Ctrl + Shift + 斜杠多行注释Ctrl + Alt + L 格式化代码Ctrl + Alt + O 格式化import列表，去掉未使用的导包Ctrl＋Shift＋Space 在很多时候都能够给出Smart提示查看...

2020-05-07 20:03:32 100

原创提高效率的github搜索技巧

名字含有springbootin:name spring boot 名字含有springboot并且star数大于3kin:name spring boot stars:>3000 fork:>xxx Readme里含有springboot并且star数大于3in:readme spring boot stars:>3000k有关微服务的java项...

2020-05-07 20:01:56 113

原创文件处理os.walk()、os.path.join()、os.path.splitext()和os.path.splitext()等

判断文件是否为图片，并且路径拼接import osimport refolder = '慧康精密底稿'result = []res = ''for f in os.listdir(folder): if re.match(r'.*\.(jpg|jpeg|png)', f, flags = re.I): print(f) res = os.path.join(folder, ...

2020-05-07 19:59:55 228

原创配置可通过HTTP访问的fastDFS

1.什么是 FastDFS四个方面的功能：文件存储文件同步文件上传文件下载系统架构图从上面这张图中我们可以看到，FastDFS 架构包括 Tracker 和 Storage 两部分，看名字大概就能知道，Tracker用来追踪文件，相当于是文件的一个索引，而 Storage 则用来保存文件。我们上传文件的文件最终保存在 Storage 上，文件的元数据信息保存在 Tr...

2020-05-07 19:53:00 1479

原创 linux scp命令实现带空格文件名的远程复制

scp 复制远程文件文件带空格处理复制的文件在如下文件夹中:/home/AI_PublicData/数据集/图像/车型/Stanford car dataset/cars_type_classify.tarscp [email protected]:/home/AI_PublicData/数据集/图像/车型/Stanford\\\ car\\\ dataset/car...

2020-05-07 19:49:43 508

m0_37223909的博客