5 而濡木染

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VOC分割数据集数据增强

分割数据集的正常的数据增强方式:对原始数据和ground-truth做相同的增强变换,代码实现如下。对于原始数据进行增强的代码:my_Augment_data.m%图像的水平翻转和垂直翻转clear;clc% file_path = './data1/JPEGImages/';% 图像文件夹路径% new_file_path = './aug1/JPEGImages/';f...

2019-06-12 13:40:33

Pytracking代码运行笔记

https://github.com/visionml/pytracking1.git clone https://github.com/visionml/pytracking.git2.cd pytracking/3.git submodule update --init 4.bash install.sh conda_install_path pytrackingconda_...

2019-06-06 19:57:07

labelme工具解析json文件

由于自己的处理数据需求和labelme的直接使用处理还有差距,所以特此开发了新的工具,鸣谢我的合作伙伴,由于labelme工具解析json开源,则采用使得数据组织格式和标准json相同的方式。解析代码如下:修改文件为:D:\Users\Pangzhennan\Anaconda3\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli\json_to_datas...

2019-05-08 22:14:13

DeepLabV3+训练自己的数据

1.按照官方文档,配置环境:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/installation.md安装tensorflow-gpu时可能给会出现问题,需要cuda和cudnn的版本都正确才可以。cd /anaconda3/envs/DeepLab/lib/python3.6/site-...

2019-04-22 14:12:52

codeforces522 div3 20190416

好久不打CF了,虽然时间点不match,但仍希望可以好好坚持下去,哪怕只做一题也可以,目的是获得成就感。1.题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/1154/A代码:#include <iostream>#include <cstdio>#include <algorithm>#incl...

2019-04-17 10:02:48

pdb-Python调试器(pdb-Python Debugger)

该模块pdb为Python程序定义了一个交互式源代码调试器。它支持在源代码行级别设置(条件)断点和单步执行,检查堆栈帧,源代码列表以及在任何堆栈帧的上下文中评估任意Python代码。它还支持事后调试,可以在程序控制下调用。使用pdb的方式有如下几种:第一种:使用pdb.set_trace()设置断点,注意前提是已经在代码中import pdb过,则直接使用命令...

2019-03-30 19:56:22

DeepLabV3+预测单张图片代码实现和问题解决

问题一:在使用export_model.py进行导出模型并进行网络正向传播的过程中,出现错误:2019-03-25 17:47:42.896918: W tensorflow/core/framework/allocator.cc:122] Allocation of 62720000 exceeds 10% of system memory.2019-03-25 17:47:43.105...

2019-03-25 18:06:25

git用法总结

<一>如何把自己的代码上传到代码仓库中(ubuntu操作系统)1.sudo apt-get install git安装git,确保git在ubuntu本地已经安装2.ssh-keygen -t rsa -C 'pangzhennan_nefu@163.com'生成密钥,引号内为邮箱名称。之后会要求确认路径和输入密码,统一使用回车默认即可。成功后即会在~/下生成...

2019-03-13 14:22:35

Ubuntu命令错误集锦20190309

一.安装统计代码工具cloc时,使用命令:sudo apt-get install cloc出现报错:E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock - open (11: 资源暂时不可用)E: 无法锁定管理目录(/var/lib/dpkg/),是否有其他进程正占用它?此时,使用命令:sudo apt-get update可以成功操作,再执行命令:sudo apt-ge...

2019-03-09 11:23:10

SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS

使用深度卷积网络和全连接的CRFs进行语义图像的分割CRF-条件随机场Liang-Chieh Chen 加州大学洛杉矶分校摘要深度卷积神经网络(DCNNs)最近已经在高水平的视觉任务中展示出了最先进的表现,例如图像分类和目标检测。这项工作汇集了来自DCNNs和概率图模型的方法,为了解决像素级分类的任务(也叫作语义级图像分割)。我们展示了深度卷积网络(DCNNs)的最后一层不足够能定...

2019-02-25 22:45:20

FCN语义分割训练自己的数据(依据VOC2012数据集格式)(更)

制作数据:更新1:为了实现labelme批量json_to_dataset方法,特地修改d:\users\pangzhennan\anaconda3\envs\labelme\lib\site-packages\labelme\cli\json_to_dataset.py文件,原文件内容为:import argparseimport base64import jsonimport ...

2019-01-23 14:07:40

分支定界算法

1.题目用分支定界算法求以下问题:某公司于乙城市的销售点急需一批成品,该公司成品生产基地在甲城市。甲城市与乙城市之间共有 n 座城市,互相以公路连通。甲城市、乙城市以及其它各城市之间的公路连通情况及每段公路的长度由矩阵M1 给出。每段公路均由地方政府收取不同额度的养路费等费用,具体数额由矩阵M2 给出。请给出在需付养路费总额不超过 1500 的情况下,该公司货车运送其产品从甲城...

2019-01-18 21:37:16

Generative Adversarial Learning Towards Fast Weakly Supervised Detection

Generative Adversarial Learning Towards Fast Weakly Supervised DetectionAbstract近年来,弱监督对象检测已经吸引了广泛的研究工作。在不需要注释边界框的情况下,现有方法通常遵循具有在线强制阶段的两级/多级管道来提取对象提议,这比诸如SSD的快速全监督对象检测器慢一个数量级[31]和YOLO [34]。在本文中,我们...

2018-12-25 21:42:32

Conditional Generative Adversarial Network for Structured Domain Adaptation

Conditional Generative Adversarial Network for Structured Domain AdaptationAbstract近年来,深度神经网络已经战胜了许多计算机视觉问题,包括语义分割,这是新兴自动驾驶和医学图像诊断应用中的关键任务。通常,训练深度神经网络需要大量标记数据,这对于收集和注释来说是费力且昂贵的。计算机图形学的最新进展阐明了利用照片般...

2018-12-25 11:04:11

Semi and Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Network

Semi and Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Network3.3 Weakly Supervised learning using Conditional Generativate Adversarial NetworksGAN的最近扩展是条件GAN [16],其中向发生器和鉴别...

2018-12-24 23:39:43

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification  (NIPS2018)Yixiao Ge,Zhuowan Li,Haiyu ZhaoAbstract人员重新识别(reID)是一项重要任务,需要在给定感兴趣的人的一个图像的情况下从图像数据集中检索人的图像。为了学习健壮的人物特征,...

2018-12-23 10:34:27

书到用时方恨少的Android

打2014年入行开始,兜兜转转四五年,我还是又重做了一遍Android的项目,从安装Android Studio开始,从布局开始的那种,希望以往easy的事情,现在仍然是easy的,因为这必然是easy的。1.Android中的线性布局:<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!--<android.support.cons...

2018-09-20 20:08:27

FCN语义分割训练自己的数据(依据VOC2012数据集格式)

chapter 4 应用FCN训练自己的数据(以voc2012为模板)step0.参考数据集需求可用于FCN的完全VOC格式的数据组织结构模式:训练集和验证集可以按照8-2的方式进行安排。VOC2012数据集共包含21个类别,其中包括背景类,则共包含20类事物。step1.制作自己的数据应用一个简化的方法,并不把像素级的labels做成.mat的形式,反倒是借助于索...

2018-08-02 10:48:52

FCN语义分割训练数据(以siftflow和voc2012数据集为例)

截至目前,现已经跑通了siftflow-fcn32s,voc-fcn32s,并制作好了自己的数据集,现在就等大批数据的到来,进而针对数据进行参数fine-tuning,现对我训练的训练流程和训练过程中遇到的问题,做出总结和记录,从而对以后的学习作铺垫。通过这篇分析语义分割的文章可以知道,FCN作为2014年的网络,现在看来确实有些老旧了,从下表可以看出FCN的表现得分也不是最高的,但是不管黑猫...

2018-07-27 10:17:14

Windows10+Ubuntu16.04.4系统安装问题总结

真的要过来怒写一波Win10和Ubuntu16双系统的安装心得了,不像上次,这次不闹不欺骗,好好写,总结问题,以备不时之需。安装双系统背景——重装:本来装有Win10和Ubuntu16的机器,由于1.Ubuntu的空间过小,只有100G,安装各种程序和跑各种数据集都太不方便,但也一直没有狠下心来重装,毕竟上次重装留下的引导程序错乱,以及黑框子中的grub secure>界面留下的阴影...

2018-07-17 12:53:14

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