06 2019 档案

摘要:配置文件 配置文件yolov3.cfg定义了网络的结构 配置文件描述了model的结构. yolov3 layer yolov3有以下几种结构 Convolutional Shortcut Upsample Route YOLO Convolutional Shortcut 类似于resnet,用以 阅读全文
posted @ 2019-06-27 19:42 core! 阅读(4651) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:理解一个算法最好的就是实现它,对深度学习也一样,准备跟着https://blog.paperspace.com/how to implement a yolo object detector in pytorch/一点点地实现yolov3.达到熟悉yolov3和pytorch的目的. 这篇作为第一篇 阅读全文
posted @ 2019-06-26 17:28 core! 阅读(6117) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要:个人记录用. python模块random argparse shutil 阅读全文
posted @ 2019-06-25 17:39 core! 阅读(5344) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/82083522 前些日子因工程需求,需要将yolov3从基于darknet转化为基于Caffe框架,过程中踩了一些坑,特在此记录一下。 1.Yolov3的网络结构 想要转化为Caffe框架 阅读全文
posted @ 2019-06-24 15:44 core! 阅读(4925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:小目标检测很难,为什么难.想象一下,两幅图片,尺寸一样,都是拍的红绿灯,但是一副图是离得很近的拍的,一幅图是离得很远的拍的,红绿灯在图片里只占了很小的一个角落,即便是对人眼而言,后者图片中的红绿灯也更难识别. 说回到cnn,不断地卷积以后,feature map的尺寸变小.这时候feature ma 阅读全文
posted @ 2019-06-19 13:30 core! 阅读(15650) 评论(2) 推荐(4) 编辑
摘要:目标检测,即在一幅图里框出某个目标位置.有2个任务. 定位出目标的边界框 识别出边界框内的物体的类别 Sliding window detectors 一种暴力的目标检测方法就是使用滑动窗口,从左到右,从上到下扫描图片,然后用分类器识别窗口中的目标.为了检测出不同的目标,或者同一目标但大小不同,必须 阅读全文
posted @ 2019-06-14 13:41 core! 阅读(3438) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文记录一些对深度学习的思考总结.意识流写法,想到哪写到哪,日后不定期更新补充. 在没有接触深度学习的时候,觉得这是个非常高大上的技术,数学基础要求非常多,上手门槛非常高.我想很多人和我有一样的想法.这种对深度学习的印象,我想很大一部分来自铺天盖地的自媒体的有关AI的报道解读,造成了一种深度学习,人 阅读全文
posted @ 2019-06-01 11:40 core! 阅读(1920) 评论(12) 推荐(7) 编辑

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