- 博客(39)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 yolov5代码解读（一）
yolov5代码解读（一）common.py部分普通卷积Conv深度可分离卷积DWConv跨尺度连接1---Bottleneck跨尺度连接2---BottleneckCSP跨尺度连接3---C3空间金字塔结构---SPPFocus结构common.py部分首先插入一张YOLOV5 结构图普通卷积Conv即图中CBL部分class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1
2021-11-08 17:54:26
3359
6
原创 python最小二乘法
python最小二乘法#文件名core.pyimport numpy as npdef leastSquare(x,y): if len(x)==2: #此时x为自然序列 sx = 0.5*(x[1]-x[0]+1)*(x[1]+x[0]) ex = sx/(x[1]-x[0]+1) sx2 = ((x[1]*(x[1]+1)*(2*x[1]+1)) -(x[0]*(x[0]-1)*(2*x[0]-1)))/6
2021-06-09 10:05:23
162
原创 python画曲线图
python画曲线图一二一import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport refrom matplotlib.pyplot import MultipleLocatorinput_txt = 'r3.txt'x = []y = []f = open(input_txt)i=0for line in f: line = line.strip('\n') line = line.split(' ')
2021-06-09 10:03:59
256
原创 python文字转为图片
python文字转为图片一、文字横向排列二、文字纵向排列一、文字横向排列#文字横向排列import osfrom io import BytesIOfrom PIL import Image, ImageFont, ImageDrawimport pygameimport randompygame.init()font = pygame.font.Font(os.path.join("fonts", "全新硬笔楷书简.ttf"),22) # 从一个字体文件创建一个 Font 对象 同
2021-06-09 09:59:36
1515
原创 python文件重命名
python文件重命名import ospath = "C:\\Users\\Z6000\\Desktop\\文字\\psenet\\数据\\标记\\"# 获取该目录下所有文件，存入列表中f = os.listdir(path)print(len(f))print(f[0])n = 0i = 0j = 19900for i in f: # 设置旧文件名（就是路径+文件名） oldname = f[n] aaa=oldname.split("_")
2021-06-09 09:56:21
81
原创 python图片处理
图片处理对图片的处理批量旋转图片图片转换为视频单张图片处理视频存为图片png变为jpg对图片的处理批量旋转图片#-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Imageimport os def get_filelist(path): Filelist = [] for home, dirs, files in os.walk(path): for filename in files: # 文件名列表，包含
2021-06-09 09:51:15
129
原创 kitti数据集处理
kitti数据集处理数据集处理更改类别名生成xml标签数据集处理目标识别KITTI数据集处理更改类别名import globimport string#txt_list = glob.glob('./KITTITrainLabels/label_2/*.txt') # 原始kitti labels文件夹所有txt文件路径txt_list = glob.glob('C:/Users/Z6000/Desktop/kitti/label_2/*.txt')def show_category(tx
2020-12-20 17:33:22
768
2
原创 注意力机制
注意力机制在CV中应用注意力机制Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）三级目录注意力机制注意力机制源于对人类视觉的研究。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。在认知科学中，由于对处理信息大小的限制，人类会选择性的关注信息的一部分，而后对这些部分投入更多的注意力资源，而忽略其他可见的信息。人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率和准确性。最早，注意力机制被使用在自然语言处理领域，后来在图像识别等深度学习任务中也得到广泛应用。Squeeze-an
2020-11-04 17:23:24
989
原创 yolov3代码详解（七）
Pytorch | yolov3代码详解七test.pytest.pyfrom __future__ import divisionfrom models import *from utils.utils import *from utils.datasets import *from utils.parse_config import *import osimport sysimport timeimport datetimeimport argparseimport tqdm
2020-07-31 09:10:10
910
原创 yolov3代码详解（六）
Pytorch | yolov3代码详解六train.pytrain.pyfrom __future__ import divisionfrom models import *from utils.logger import *from utils.utils import *from utils.datasets import *from utils.parse_config import *from test import evaluatefrom terminaltables i
2020-07-31 09:09:16
700
原创 yolov3代码详解（五）
Pytorch | yolov3代码详解五detect.pydetect.pyfrom __future__ import divisionfrom models import *from utils.utils import *from utils.datasets import *import osimport sysimport timeimport datetimeimport argparsefrom PIL import Imageimport torchfro
2020-07-31 09:08:22
516
原创 yolov3代码详解（四）
Pytorch | yolov3代码详解四models.pymodels.pyfrom __future__ import divisionimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableimport numpy as npfrom utils.parse_config import *from utils.utils import bu
2020-07-31 09:05:23
601
原创 yolov3代码详解（三）
Pytorch | yolov3代码详解三datasets.pydatasets.pyimport globimport randomimport osimport sysimport numpy as npfrom PIL import Imageimport torchimport torch.nn.functional as Ffrom utils.augmentations import horisontal_flipfrom torch.utils.data import
2020-07-31 09:04:21
609
原创 yolov3代码详解（二）
Pytorch | yolov3代码详解二utils.pyutils.pyfrom __future__ import divisionimport mathimport timeimport tqdmimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as
2020-07-31 09:01:53
642
原创 yolov3代码详解（一）
Pytorch | yolov3代码详解一augmentations.pylogger.pyparse_config.py说明：仅供自己学习记录，有参考其他博主，侵删代码来源：eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3参考链接参考链接augmentations.pyimport torchimport torch.nn.functional as Fimport numpy as np############################################
2020-07-31 08:59:46
1049
原创 YOLO
YOLO之前算法DPM系统R-CNNYOLOV1核心思想具体解释流程转自之前算法YOLO之前的物体检测方法（如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等）：（1）通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box（2）用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence。DPM系统要使用一个滑窗（sliding window）在整张图像上均
2020-07-17 08:59:10
373
原创 darknet的yolov3测试以及评价指标
评价指标评价指标Avg_loss Avg IOU一二批量测试一生成对测试集的检测结果针对测试集，批量测试图片并将测试的图片显示结果保存在自定义的文件夹下AP，mAP计算reval_voc_py.py和voc_eval_py.py评价指标cankaocankao2Avg_loss Avg IOU一训练的过程,保存训练日志的训练执行命令./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg scripts/darknet53.conv.
2020-06-08 17:03:39
4684
9
原创 数据格式转换
labelImg标注yolo的txt格式转换为xml格式格式介绍txt格式xml格式格式转换准备第一步第二步生成list.txt生成xml格式第一步第二步验证格式介绍txt格式xml格式格式转换准备第一步首先建立一个文件夹，如new在新建立的文件夹下建立两个文件夹：data，image。同时将labeling.exe移入，方便之后验证。建立完如下：附：注意打开labeling.exe不能有中文路径，因此，自己新建的文件夹（new）也不能有中文路径。第二步将自己的图片放入image
2020-05-21 22:23:32
1275
原创 深度学习名词解释
深度学习评价指标评价指标准确率、精确率、召回率mAP评价指标准确率、精确率、召回率True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)精确率：是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两
2020-05-21 10:22:36
655
原创 摄像头ros相关
摄像头摄像头协议RTSP格式海康大华摄像头协议TMP、RTSP、HTTP协议都属于互联网 TCP/IP 五层体系结构中应用层的协议。理论上这三种都可以用来做视频直播或点播。但通常来说，直播一般用 RTMP、RTSP。而点播用 HTTP。下面分别介绍下三者的特点。1，RTMP协议（1）是流媒体协议。（2）RTMP协议是 Adobe 的私有协议，未完全公开。（3）RTMP协议一般传输的是 flv，f4v 格式流。（4）RTMP一般在 TCP 1个通道上传输命令和数据。2，RTSP协议（1）是
2020-05-20 20:43:46
315
2
原创 SSD的运行及训练自己数据集
ubuntu18.04下SSD的运行及训练自己数据集caffe的SSD运行及训练自己数据集运行一、下载源码二、文件配置三、编译caffe的SSD运行及训练自己数据集运行一、下载源码git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git下载完成后是一个caffe文件夹，如图：然后执行：cd caffegit checkout ssd出现...
2020-05-08 10:29:46
1673
原创 ubuntu18.04下darknet的yolov3运行以及训练
darknet的yolov3运行ubuntu18.04环境下的darknet+yolov3环境darknet的安装及测试1、下载代码2、下载权重3、测试附测试自己数据集1、下载代码ubuntu18.04环境下的darknet+yolov3环境ubuntu18.04cuda:10.0.120cudnn:opencv:3.2.0darknet的安装及测试官网1、下载代码git cl...
2020-04-27 14:43:29
3571
2
原创 ros与qt（一）
ros与qt（一）ros与qt安装qt使用qtros与qt安装qt参考链接1）安装ROS的QT插件ros_qtc_plugin$ sudo add-apt-repository ppa:levi-armstrong/qt-libraries-xenial$ sudo add-apt-repository ppa:levi-armstrong/ppa$ sudo apt update ...
2020-04-21 18:29:25
1626
2
原创 安装显卡驱动以及CUDA、cudnn
安装显卡驱动以及CUDA、cudnnubantu安装显卡驱动以及CUDA、cudnn安装显卡驱动1、查看显卡型号2、查找显卡驱动3、安装显卡驱动4、查看NVIDIA版本检验是否安装完成安装CUDA1、下载安装文件2、安装cuda3、设置环境变量4、检查是否安装成功安装cudnn1、下载安装文件2、安装文件3、检查ubantu安装显卡驱动以及CUDA、cudnn安装显卡驱动参考链接1、查看显...
2020-04-16 20:30:15
440
原创 autoware安装
autoware安装autoware安装依赖环境我的环境安装OpenCVautoware安装依赖环境ROS indigo (Ubuntu 14.04) 或者ROS jade (Ubuntu 15.04) 或者 ROS kinetic (Ubuntu 16.04)OpenCV 2.4.10 或者更高Qt 5.2.1 或者更高CUDA(Optional)可选FlyCapture2 (Op...
2020-04-14 18:49:59
572
原创 widerface数据集下载及转voc2007格式
widerface数据集转为voc2007格式（转）widerface数据集下载转为voc2007格式百度云下载转自于该博客widerface数据集下载数据集下载下载这四个文件转为voc2007格式from skimage import ioimport shutilimport randomimport osimport string headstr = """\&l...
2020-01-09 19:33:38
986
2
原创 tensorflow实现yolo
tensorflow实现yolo运行yolo的demo使用voc2007数据集训练模型源码运行yolo的demogithub下载YOLOv3的tensorflow实现代码 git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git安装一些依赖 cd tensorflow-yolov3-master pip i...
2019-12-26 13:01:24
1386
原创 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）经典卷积神经网络（CNN）卷积神经网络结构从神经网络到卷积神经网络（CNN）传统神经网络CNNCNN结构输入层卷积层激励层池化层全连接层LeNet-5模型INPUT层-输入层C1层-卷积层S2层-池化层（下采样层）C3层-卷积层S4层-池化层（下采样层）C5层-卷积层F6层-全连接层经典卷积神经网络（CNN）LeNet-5模型：第一个成功应用于数字数字识别的卷积神经网络模...
2019-12-12 18:44:18
669
原创 ubantu安装TensorFlowGPU版本
ubantu安装TensorFlowGPU版本电脑配置驱动安装下载驱动禁用nouveau第三方驱动安装驱动CUDA安装下载安装配置环境cuDNN安装下载安装tensorflow安装电脑配置GeForce GTX 2080Ti，ubuntu16.04，python3.6安装CUDA10，cuDNN7.4及tensorflow-gpu1.14.0注意：一定要注意cuda和cudnn以及Tens...
2019-12-03 11:40:41
359
原创 Windows安装tensorflow-GPU版本
python相关安装python相关安装anaconda安装TensorFlow安装python相关安装电脑64位，Windows10anaconda安装双击安装，安装完成后，anaconda的版本为4.2.0python的版本为3.5.2TensorFlow安装pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tens...
2019-11-06 21:50:09
591
原创 TensorFlow学习（八）
TensorFlow学习（八）TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法采用方法二进行训练模型第一步第二步训练过程：通过模型进行预测（代码）采用方法一进行训练模型准备工作代码TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法1、准备一个需要的模型（如：inception）,然后确定算法的框架，初始化参数都是随机的，准备数据集，从头开始训练。2、准备一个已经训练好的模型（如：in...
2019-11-04 21:31:36
152
原创 TensorFlow学习（七）
TensorFlow学习（七）TensorFlow学习（七）tensorboard可视化神经网络结构查看网络运行的数据TensorFlow学习（七）tensorboard可视化神经网络结构变化的地方有两处（详情见代码，代码仍然用之前识别手写数字的代码）：（1）定义一个命名空间：tf.name_scope()（2）将生成的图，存储： writer = tf.summary.F...
2019-11-02 16:03:51
119
原创 TensorFlow学习（六）
TensorFlow学习（六）TensorFlow学习（六）保存模型载入模型下载运行Google图像识别网络inception-v3TensorFlow学习（六）保存模型采用命令：saver = tf.train.Saver()saver.save(sess,'net/my_net.ckpt')运行完之后，会在当前目录下的net文件夹中，多如下几个文件：具体代码如下（还是采用神...
2019-11-01 21:56:51
161
原创 TensorFlow学习（五）
TensorFlow学习（五）TensorFlow学习（五）RNN（循环神经网络或递归神经网络）LSTMTensorFlow学习（五）RNN（循环神经网络或递归神经网络）传统神经网络递归神经网络RNN有梯度下降问题：LSTM不存在梯度下降的问题：...
2019-11-01 21:15:36
116
原创 TensorFlow学习（四）
TensorFlow学习（四）TensorFlow学习（四）CNNTensorFlow学习（四）CNN传统的神经网络权值太多，计算量太大，需要大量样本进行训练。卷积神经网络，通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。卷积对于不同的卷积核：代码使用卷积神经网络进行数字识别：import tensorflow as tffrom tensorflow.exam...
2019-11-01 17:19:51
133
原创 TensorFlow学习（三）
TensorFlow学习（三）TensorFlow学习（三）代价函数二次代价函数交叉熵代价函数对数释然代价函数过拟合Dropout优化器TensorFlow学习（三）代价函数二次代价函数其中C为代价函数，x为样本，y为实际值，a为输出值，n表示样本总数。如果使用梯度下降法：交叉熵代价函数其中C为代价函数，x为样本，y为实际值，a为输出值，n表示样本总数。如果使用梯度下降法：...
2019-11-01 15:35:56
108
原创 TensorFlow学习（二）
TensorFlow学习（二）线性回归利用梯度下降法来进行线性回归拟合代码import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100) #生成100个随机点y_data = x_data * 0.1 + 2b = tf.Variable(0.) #构造优化模型k = tf....
2019-11-01 13:43:10
96
原创 TensorFlow学习（一）
TensorFlow学习（一）介绍TensorFlow是一个编程系统，使用图（graphs）表示任务，使用Tensor表示数据，通过变量（variable）维护状态，使用feed和fetch为任意的操作赋值或者从其中获取数据。图中的节点称为op(operation),一个op获得0个或者多个Tensor，执行计算，产生0个或者多个Tensor，Tensor看做是一个n维的数组或者列表。图必须在...
2019-10-31 20:17:41
103
原创 python利用网络摄像头进行人脸检测
python利用网络摄像头进行人脸检测利用官方的人脸分类器进行识别准备条件过程代码解释参考利用官方的人脸分类器进行识别准备条件pythonOpenCV网络摄像头或者电脑自带摄像头过程1、调用摄像头，不断获取图像2、对每一帧图像进行灰度处理3、调用人脸分类器进行检测，如果检测到人脸就框出来，并保存检测到的人脸4、显示视频的图像5、按q键退出/识别的人脸达到预设值退出6、结...
2019-10-29 12:36:03
1096
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人