2 zcc_TPJH

尚未进行身份认证

I can fly high, I can go low!

等级
TA的排名 2w+

旷世Objects365数据集----类别对照表

{'name':'human','id':1}{'name':'sneakers','id':2}{'name':'chair','id':3}{'name':'hat','id':4}{'name':'lamp','id':5}{'name':'bottle','id':6}{'name':'cabinet/shelf','id':7}{...

2019-04-28 15:21:26

mAP---评价目标检测模型

https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics写在开头:(1)mAP总是在固定的数据集上计算(2)它不是量化模型输出的绝对度量,但是是一个比较好的相对度量。当我们在流行的公共数据集上计算这个度量时,这个度量可以很容易的用来比较不同目标检测方法(3)根据训练中类的分布情况,平均精度值可能会因为某些类别(具有良好的训练...

2019-04-25 11:26:18

Tensorflow object detection API源码分析之如何构建模型

模型的具体参数被定义在config文件中,如samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.configmodel { ssd { num_classes: 90 box_coder { faster_rcnn_box_coder { y_scale: 10.0 x_scale: 10.0 ...

2019-02-28 14:07:55

Tensorflow object detection API源码分析之如何处理数据

本文旨在分析Tensorflow object detection API读取到数据之后,如何进行一系列预处理操作整个预处理流程:1.批量读数据前,通过 data_augmentation_options 类指定预处理操作data_augmentation_options一系列预处理操作在samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config中指...

2019-02-27 18:29:09

Tensorflow object detection API源码分析之如何读数据

  核心代码:object_detection/train.py关于TFRecord文件的位置一般在samples/configs/*.config中举例:samples/configs/ssd_mobilenet_v1_coco.configtrain_input_reader: { tf_record_input_reader { input_path: ...

2019-02-26 16:23:22

What does “class-agnostic” in most of the object detection papers mean?

For a class-aware detector, if you feed it an image, it will return a set of bounding boxes, each box associated with the class of the object inside (i.e. dog, cat, car). It means that by the time the...

2019-02-19 15:46:04

COCO数据集转VOC(提取自己需要的类)

github:https://github.com/zcc720/COCO2VOC.git接上篇VOC数据集提取自己需要的类,这次我们依然从coco数据集中提取我们想要的类,并转为voc格式,用于目标检测。一、去官网下载数据集train2007val2007train2014val2014annotations2014annotations2017二、安装coc...

2018-12-20 14:33:35

VOC数据集提取自己需要的类

最近在做一项工作,想要从VOC数据集中自己想要的特定类。如果与我有相同需求的朋友,可以参考我下面的代码。VOC2007,VOC2012数据集均可用#-*-coding:utf-8-*-#@Function:Thereare20classesinVOCdataset.Ifyouneedtoextractspecificclasses,youc...

2018-12-18 17:27:29

pip太慢 更换源

pip install SomePackage -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2018-12-17 15:13:17

图像增强

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import *from skimage.transform import *import scipy.ndimage as ndiimg = imread('test_image/0--Parade_0_Parade_marchingband_1_35...

2018-11-15 14:58:29

tf.data.Dataset

tf.data API带来了TensorFlow的两种新抽象:tf.data.Dataset : 表示元素的序列,其中每个元素包含了一个或多个Tensor对象。例如,一个图像数据管道中,一个元素可能是一个具有一对张量表示其图像数据和标签的训练样本 。有两个不同的方法创建dataset :  创造source (例如Dataset.from_tensor_slices()) 从一个或多个tf...

2018-11-01 15:26:27

FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy(论文解析)

论文:FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy代码地址:https://github.com/TropComplique/FaceBoxes-tensorflowCPU上的高精度实时人脸检测器综述       人脸识别是计算机视觉和模式识别的基础问题,过去几十年取得了长足进步,但是由于计算量较大,在CPU...

2018-11-01 10:54:26

SqueezeNet论文与源码阅读

论文下载地址:http://arxiv.org/abs/1602.07360 论文代码:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet前言SqueezeNet目标设计不是为了得到最佳的CNN识别精度,而是希望简化网络复杂度,同时达到公共网络的识别精度。所以SqueezeNet主要是为了降低CNN模型参数数量而设计的。SqueezeNet是一个高密小...

2018-10-26 15:56:46

could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

转载:https://blog.csdn.net/tangxianyu/article/details/80537942could not create cudnn handle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR在CPU下运行没有问题,但是在GPU版本下,一直运行不成功。可以尝试限制一下GPU的运行资源,添加如下代码:config = tf.ConfigProt...

2018-10-25 11:02:21

windows下查看GPU使用率

进入C:\ProgramFiles\NVIDIACorporation\NVSMI在此处打开cmd输入nvidia-smi第一行DriverVersion:表示驱动是385.54第二行中:第一行表示GPU序号,名字,Persisitence-M(持续模式状态),如我中有一个GPU序号为0;名字为GeForce系列的GTX1060;持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在...

2018-09-27 10:25:07

python通过函数调用进行属性的添加,修改和删除

通过函数调用进行属性的添加,修改和删除 函数getattr(对象,属性名)的功能是访问对象的属性 函数hasattr(对象,属性名)的功能是检查是否存在一个属性,结果为逻辑值 函数setattr(对象,属性名,属性值)的功能是设置一个属性,如果属性不存在,则创建一个新的此属性 函数delarrt(对象,属性名,属性值)的功能是删除属性   classP...

2018-09-09 16:56:02

TensorFlow函数:tf.split与tf.squeeze

tf.split函数API原型(TensorFlow 1.8.0):tf.split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split')这个函数是用来切割张量的。输入切割的张量和参数,返回切割的结果。 value传入的就是需要切割的张量。 这个函数有两种切割的方式:以三...

2018-09-09 09:51:32

CelebA人脸数据集

CeleA是香港中文大学的开放数据,包含10177个名人身份的202599张图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。官网链接网盘链接别看只是一堆人脸,他们很贴心地做好了特征标记,也就是说,你可以找到类似下面这些标签:40种属性:015_o_Clock_Shadow胡子,(清晨刮脸的人傍晚已长出的短髭)-1 02Arched_Eyeb...

2018-08-20 21:34:48

Multi-task learning of facial landmarks and attributes with Tensorflow(三)

singleTask_att.py对人脸属性进行训练在main_simple.py中指定训练哪个属性:0:gender, 1:smiling, 2:glasses, 3:head_posenetwork = CNNSingleAtt(data, 50, 1) #batch size, attributesess = network.train_network(100, 0.9, T...

2018-08-16 14:31:19

Multi-task learning of facial landmarks and attributes with Tensorflow(二)

tensorflow数据读取机制tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取。tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队...

2018-08-15 15:22:29

查看更多

勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。