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RSS订阅原创 opencv图片去畸变相关方法总结
opencv中共提供三种去畸变方法，分别为：cv2.undistortcv2.omnidir.undistortImagecv2.fisheye.undistortImage第一种方法是opencv-python中自带的方法，后两种是opencv-contrib-python中的方法，因此还需要安装opencv-contrib-python包。第一种方法适用于普通相机，第二种方法适用于全向摄像机，第三种方法适用于鱼眼相机。cv2.undistort方法使用的基本流程如下：1）调用c
2022-02-12 17:43:59
8611
原创 torch.device(‘cuda‘) 与 torch.device(‘cuda:0‘) 的区别简析
torch.device('cuda') 与 torch.device('cuda:0')在进行计算时，对于单卡计算机而言，没有任何区别，都是唯一的那一张GPU。示例如下：>>> a = torch.device('cuda')>>> b = torch.device('cuda:0')>>> tensor_a = torch.ones(1, device=a)>>> tensor_atensor([1.], devi
2021-05-11 07:36:00
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原创 pytorch 梯度计算相关内容总结
一、梯度计算准备工作调用backward()函数前，叶子/非叶子节点的grad属性均为none，无论是否设置了requires_grad=True（叶子节点），或者调用了retain_grad()（非叶子节点），非叶子节点不能设置requires_grad=True，否则会报错：“RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.”）。叶子/非叶子节点定义：1.叶子节点：所有requires_gra
2021-04-24 13:26:18
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原创 Faster RCNN AnchorTargetLayer ProposalLayer ProposalTargetLayer详细对比
Faster RCNN中三个比较重要的层，其作用位置、功能详细对比如下。三种层的出现顺序依次为AnchorTargetLayer、ProposalLayer、ProposalTargetLayer： Alt trainging End2End trainging 输入框个数 输出框个数 AnchorTargetLayer train train ...
2020-03-08 17:45:25
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原创 Faster RCNN近似端到端法详解
有了交替训练法的基础，近似端到端的训练方法就非常好理解了。相比于交替训练法，端到端训练主要有两点不一样：1）网络结构：RPN的输出个数：此处的输出个数不是指损失函数，而是指RPN的输出不仅送入AnchorTargetLayer层计算损失，还送入ProposalLayer生成RoI。在交替训练法中，RPN的训练网络到损失函数部分就已经结束了。但在端到端训练中，RPN的输出还送入Propo...
2020-03-08 12:47:39
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原创 keras.utils.Sequence使用注意事项
1）在实现自己的DataLoader过程中一般都是继承自keras.utils.Sequence，继承该类必须要实现__len__与__getitem__两个函数。2）在调用fit_generator进行训练时，如果设置了step_per_epoch参数，则每个epoch训练step_per_epoch个step，每个step有batch_size数据，因此每个epoch共训练step_per...
2020-03-07 12:14:57
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原创 Faster RCNN交替训练法详解
对Faster RCNN的详解类文章实在是数都数不过来，这些详解类的文章大多是从网络结构角度出发，对于Faster RCNN的训练流程介绍的比较少。从我个人的经历来看，感觉单纯的理解网络结构对Faster RCNN理解的还不够透彻，尤其是生成有效anchor这一块。因此本文从Faster RCNN的训练流程这个角度出发，对Faster RCNN进行详解，重点对anchor相关的操作进行细致分支。...
2020-03-01 19:22:33
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原创 opencv 图片旋转截断问题解决方法
在使用opencv对图片进行旋转缩放的过程中会出现原图截断的问题，这个问题其实可以直接通过设置参数解决。一般使用opencv对图片进行旋转缩放的流程是首先调用“getRotationMatrix2D”获得仿射变换矩阵，然后调用“warpAffine”对图片进行变换。其中“warpAffine”有一个参数可以用来控制变换后的图片大小，但变换后的图片大小如何获得呢？一个可行的方法是我们知道图片...
2020-03-01 13:07:51
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原创 TypeError: Layout of the output array image is incompatible 问题解决
本周在使用findContours的过程中遇到了以下问题：TypeError: Layout of the output array image is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels)感谢这篇文章：https://www.jianshu.com/p/c...
2020-02-29 19:10:44
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原创 对numpy axis（轴）的理解
之前对numpy函数中axis参数所指向的数据一直无法完全理解，但是接触过跨度的概念之后，对axis参数所指向的数据才有所理解。以numpy.sum函数为例，初始化一个维度为2*3*4维的全一矩阵，代码如下：arr = np.ones((2, 3, 4))结果如下：array([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], ...
2019-12-17 00:15:10
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原创 sourcetree本地分支无法显示问题解决方法
在sourcetree使用过程中出现推送对话框里面本地、远程分支什么都不显示的问题。https://community.atlassian.com/t5/Sourcetree-questions/Sourcetree-Push-dialog-does-not-show-any-branches/qaq-p/1172273图片请参考上述链接中的描述，解决方法也是参考以上链接中的解决方法。升级...
2019-11-24 22:08:03
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原创 图片仿射变换原理与实现
图像仿射变换共有“旋转”、“平移”、“错切（shear）”、“缩放”、“翻转”5种。本文结合keras-retinanet的实现进行分析。之所以采用keras-retinanet进行分析，是因为该实现较为典型，比较容易理解。keras-retinanet官方地址：https://github.com/fizyr/keras-retinanet.git以上五种仿射变换位于utils/tran...
2019-10-14 22:31:47
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原创 卷积神经网络相关内容总结
1）ResNet（1）Deeper Bottleneck Architecturesbottleneck架构设计的目的就在于减少参数数量，进而缩短训练时间。注意bottleneck只在resnet50、resnet101、resnet152中使用，resnet18与resnet34仍使用两层3*3卷积堆叠的设计。（2）对于channel不同的卷积层之间，使用步长为2的卷积操作。反之直接...
2019-02-16 22:17:11
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原创 对于ssd对小目标检测效果的思考
对于ssd模型对于小目标检测效果不好的问题，我认为可以结合.prototxt文件进行分析，以conv4_3_norm_mbox_priorbox为例： prior_box_param { min_size: 30.0 max_size: 60.0 aspect_ratio: 2 flip: true clip: false variance:...
2019-02-16 10:05:23
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原创 darknet源码剖析（六） 模型训练初探
终于到了最核心的部分了，模型训练的过程由两个部分组成，分别是正向传播与反向传播的过程。首先来看模型的正向传播过程，还是根据函数的调用过程。（1）train_network（network.c） int batch = net->batch; int n = d.X.rows / batch;根据yolov1的配置，batch的值为8，d.X.rows的值为64...
2019-02-11 19:22:31
625
原创 记一次git排故过程
1）今天在git clone过程中首先遇到如下问题：RPC failed; curl 56 SSL read: error:00000000:lib(0):func(0):reason(0), errno 10054核心内容就是errno 10054，参考这个链接给出的解决方法。使用如下命令解决：git config --add core.compression -1结果又...
2019-02-10 21:42:54
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原创 pytorch学习
1）pytorch tensor初始化方法：（1）使用empty构造空tensorx = torch.empty(5,3)（2）使用rand构造均匀分布的tensor，使用randn构造标准分布的tensorx = torch.rand(5,3)（3）使用zeros构造全0 tensor，ones构造全1 tensorx = torch.zeros((5, 3), d...
2019-02-10 09:39:38
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原创 exit系统调用源码剖析
之前简单分析过库函数exit的源码，在分析库函数exit的过程中发现exit在最后一句调用了"_exit(status)"，而这个"_exit(status)"正是本文的主角系统调用exit。先来定位系统调用exit的位置，由于已经知道是系统调用，并且只有一个参数，所以可以在understand中直接搜索“SYSCALL_DEFINE1(exit”，得到源码的位置：linux-source-3...
2019-02-06 16:18:55
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原创 Focal loss分析
1）Class imbalance问题的提出Focal loss的提出就是问了解决Class imbalance问题，在两阶段目标检测算法中，这一问题是通过两阶段级联与启发式采样策略解决的（Class imbalance is addressed in R-CNN-like detectors by a two-stage cascade and sampling heuristics）。在p...
2019-02-06 15:24:02
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原创 darknet源码剖析（五）box_iou详细分析
在darknet中iou的计算是调用box_iou函数（box.c文件）float box_iou(box a, box b){ return box_intersection(a, b)/box_union(a, b);}iou的计算公式比较简单，交集面积/并集面积。先来看并集面积计算方式：float box_union(box a, box b){ f...
2019-02-05 16:25:49
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原创 darknet源码剖析（四）do_nms_sort详解
在yolo模型inference执行完成后，会产生很多的冗余结果，此时就需要调用nms对冗余结果进行去重。nms函数在darknet框架中是do_nms_sort函数，位于box.c文件中，现对do_nms_sort过程做详细分析： for(i = 0; i <= k; ++i){ if(dets[i].objectness == 0){ ...
2019-02-05 11:46:24
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原创 darknet源码剖析（三） load_data_detection详细分析
load_data_detection是数据加载过程的最后一步。下面就来对他进行详细分析。首先是空间分配过程： d.X.rows = n; d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*)); d.X.cols = h*w*3; d.y = make_matrix(n, 5*boxes);d是data类型数据， da...
2019-01-21 19:12:50
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原创 darknet源码剖析（二） 数据加载
在上一篇文章中，我们分析了darknet的网络结构与初始化过程，在源码中是load_network函数。接下来继续分析数据加载过程。数据加载过程中涉及的函数有load_data、load_threads、load_data_in_thread、load_thread。数据加载过程如下图所示。（1）load_data中首先启动一个线程调用load_threads，load_threads...
2019-01-19 18:31:30
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原创 darknet源码剖析（一） network初始化
network是darknet的核心组件，本文以yolov1为例对network的结构进行分析，并对network相关操作函数进行分析。darknet的网络结构使用network结构体进行保存，network的构建过程主要包括以下几个函数：load_network(src/networks.c)->parse_network_cfg(src/parser.c)->make_ne...
2019-01-18 21:04:31
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原创 linux codeblocks darknet Debug极简教程
之前写过一篇linux codeblocks darknet Debug的教程，当时对Debug的使用方式还不太熟悉，经过一段时间的使用、配置后，对codeblocks的使用方式又有了新的认识，现给出一份极简的教程。1）新建项目。2）添加源代码，这一次我更加直接，将darknet中的代码全部拷贝到了项目目录下。然后回到图形界面中右击“add file recursively”，选择好源文件...
2019-01-08 13:46:59
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原创 wxGLCanvas error: invalid use of incomplete type 'class wxGLCanvas'问题解决
今天在使用wxWidgets过程中遇到了这一奇怪的问题，明明包含了头文件，同时头文件也包括该class的声明，为什么报了这一错误，通过内容分析基本可以确定wxGLCanvas声明不正确，但是头文件的内容会声明不正确？仔细分析了一下头文件发现，确实是wxGLCanvas没有包含，细节就在：glcanvas.h中。#if wxUSE_GLCANVAS这一句看似没有功能，其实才是核心所在。...
2018-12-29 14:47:59
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原创 caffe ssd 训练过程中出现nan问题解决
在训练ssd过程中出现nan的，解决方法：将学习率调低即可。但需要注意一点，需要删除models/VGGNet/路径下的临时文件，不然会从中断点继续执行。
2018-12-20 17:49:10
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原创 caffe 训练自己的数据集
修改ssd_pascal.py即可。82行：train_data路径； 84行：test_data路径； 86行：resize_width，输入网络的图片宽度87行：resize_height，输入网络的图片高度232行：base_lr，设置基础学习率，实际值是base_lr×25237-246行：model_name、save_dir、snapshot_dir、job_dir、o...
2018-12-20 17:39:59
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原创 caffe ssd制作数据集方法（2）
通过上一篇文章的分析，我们已经基本了解了VOC lmdb文件的格式，现在可以尝试将不同的标注格式，转为VOC格式。此处安利一个我自己写的小工具，支持yolo格式转化为voc格式，同时支持lmdb文件的可视化。此处需要注意的是voc格式的标注一定不能超过图片大小。否则在运行create_data.sh时会报错。https://github.com/Wang-zipeng/Deep_learn...
2018-12-20 13:50:54
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原创 caffe ssd制作数据集方法（1）
ssd的官网中给出的数据集制作方法过于简单，没有细节，因此对这一制作方法进行研究。官网VOC数据集制作教程第一步：# Create the trainval.txt, test.txt, and test_name_size.txt in data/VOC0712/./data/VOC0712/create_list.sh通过注释可以了解这一步的功能是获取训练集、测试集的图片存放地...
2018-12-17 20:01:58
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原创 Linux codeblocks darknet调试方法
使用GDB对darknet进行调试过于复杂，考虑使用codeblocks以图形化界面对darknet进行调试。现给出编译配置方法。1）编译*.cu文件由于codeblocks无法使用多种编译器进行编译（或许可以，但本人不会），因此需要先对*.cu文件进行编译，生成*.o文件。这里编译*.cu的方法是使用darknet代码中给出的makefile中的命令。我使用的方法更为直接，直接执行dar...
2018-11-09 15:32:40
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原创 darknet源码剖析（七）
至此load_data_detection的所有功能就都分析完了，总结一下就是获取16幅图片的地址，进行随机变换，并读取对应图片的标注。再次回到load_threads函数中，load_threads共创建64个进程，每个进程加载16幅图像数据。 for(i = 0; i < args.threads; ++i){ pthread_join(threads[i...
2018-11-01 15:58:18
1473
原创 darknet源码剖析（六）
继续分析load_data_detection，进入fill_truth_detection函数。fill_truth_detection的作用是读取图片对应的标注信息。首先进入find_replace函数。void find_replace(char *str, char *orig, char *rep, char *output){ char buffer[4096] =...
2018-10-31 20:05:17
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原创 darknet源码剖析（五）
继续分析load_data_detection int i; data d = {0}; d.shallow = 0; d.X.rows = n; d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*)); d.X.cols = h*w*3; d.y = make_matrix(n, 5*boxes);...
2018-10-31 17:59:06
844
原创 darknet源码剖析（四）
pthread_t load_thread = load_data(args);load_data位于src/data.c中pthread_t load_data(load_args args){ pthread_t thread; struct load_args *ptr = calloc(1, sizeof(struct load_args)); *pt...
2018-10-30 19:50:53
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原创 darknet源码剖析（三）
进入train_detector函数。list *options = read_data_cfg(datacfg);list的定义位于darknet.h，为链表。read_data_cfg位于option_list.c中。read_data_cfg的作用在于将数据集配置转化为链表。 char *train_images = option_find_str(options,...
2018-10-30 17:38:38
1884
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原创 darknet源码剖析（二）
进入run_detector函数：char *prefix = find_char_arg(argc, argv, "-prefix", 0);其中find_char_arg位于src/utils.c文件中，char *find_char_arg(int argc, char **argv, char *arg, char *def){ int i; for(i ...
2018-10-30 14:17:22
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原创 darknet源码剖析（一）
darknet编译较为简单，在github上下载代码后直接make即可。注意更改makefile文件中的相关选项。GPU=1CUDNN=1OPENCV=0OPENMP=0DEBUG=1编译完成后即可开始使用。根据yolov3的训练与测试过程，对darknet进行解析。darknet使用c语言编写，main函数位于examples/darknet.c文件中。训练yolov3...
2018-10-30 13:38:09
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原创 Android studio虚拟器从入坑到无法脱坑
安装好Android studio好后，想着直接运行起来，感受一下，结果上来就报了个错，说是没有安装intelhaxm（万恶之源啊），无法启动虚拟机。还好安装包里自带intelhaxm，ide没经过我的允许自己就开始安装，安装好后弹出来了一个windows无法验证数字签名，由于第一次用win10，不知道一旦报了这个错就意味着安装失败（另一个原因是当前电脑也没有联网，也许联网了就能自动更新数字签
2017-07-14 22:47:21
915
数据集中模糊的目标应该如何标注
2018-11-15
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