随笔分类 - 深度学习
摘要：在blob.hpp添加函数： void save_data_to_txt(const string path_txt, bool b_save_shape = true) { std::ofstream fOut(path_txt); if (!fOut) { std::cout << "Open
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摘要：void MyLossLayer<Ftype, Btype>::Forward_cpu(const vector<Blob*>& bottom, const vector<Blob*>& top) { // bottom[0]: "depth" 1x1x36x64 // bottom[1]: "da
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摘要：先上效果图如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random def Statistics_weight(save_dir, type, name, weight): if not os.path.exists(s
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摘要：F0315 19:54:42.882098 40123 insert_splits.cpp:75] Unknown bottom blob 'pt_loc_flat' (layer 'pt_loss', bottom index 0) F0315 19:54:42.882098 40123 inse
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摘要：##1. 编译caffe 编译caffe不用多说，网上好多教程，环境需要整好。 一般就是直接make 或者cmake编译 mkdir build cd build cmake .. make -j8 ##2.数据准备 我喜欢直接用图片训练，简单直观，不用lmdb。 先制作train.txt和test
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摘要：1. 前言 什么是注意力机制？ 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 通俗来讲：注意力机制就是希望网络能够自动学出来图片或者文字序列中的需要注意的地方。比如人眼在看一幅画的时候，
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摘要：caffe模型转pytorch LSTM 本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.html，未经授权勿转载 先来个总结： 具体的可以看博客： https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.h
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摘要：原因1： 奇数相对于偶数，有中心点，对边沿、对线条更加敏感，可以更有效的提取边沿信息。 偶数也可以使用，但是效率比奇数低。在数以万计或亿计的计算过程中，每个卷积核差一点，累计的效率就会差很多。 或者解释： 《数字图像处理 （第三版）》（阮秋琦翻译）p89 也可以使用偶数尺寸的滤波器，或使用混合有偶数
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摘要：未经授权，不得转摘 https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14794412.html wuzuowuyou/CRNN_Chinese_Characters_res18_senet wuzuowuyou/crnn_libtorch wuzuowuyou/tensor
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摘要：Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接：https://github.com/sfzhang15/RefineDet https://g
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摘要：本文转自： https://blog.csdn.net/thisiszdy/article/details/89576389 SSD原理解读-从入门到精通 https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/82106664 目标检测中anchor
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摘要：R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN这些是深度学习目标检测的鼻祖。看各种博客分析，东看看西看看，不系统。这里准备系统的记录一下深度学习目标检测的发展史。这里大部分摘录其他博客。参考链接见下。 R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN原理及执行与训练的实例+实现
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摘要：example_1 import numpy as np import cv2 import os color_segmentation=np.asarray([ [0,0,0], #[0]背景 [180,120,120], [6,230,230], [80,50,50], [4,200,3], [
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摘要：解决了问题才来记录一下的，现在的心情是好点儿的，但是之前，昨天，真是无厘头，被折腾的一点脾气都没有。 本来就是一个softmax嘛，很简单的嘛，就是按照公式e的指数再相加求和，官方有api实现，比如我找的例子， // Add activation layer using the ReLU algor
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摘要：最近在用tensorrt api实现refinedet，中间过程记录一下。主要参考的如下仓库： https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx tensorrt api说明： https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/
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摘要：##一、下载源码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git cd yolov3 git checkout cf7a4d31d37788023a9186a1a143a2dab0275ead 最新版本需要pytorch1.7，由于我是实验yo
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摘要：https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14213464.html 未经允许不得转载。 最近在搞模型压缩方面的一些东西，初步调研下来感觉要学的，要看的，要实验的很多很多啊，无底洞啊。 这里是初步记录，因为有些东西最近看了，先暂停了一部分工作又去搞其他的了，那么这些天
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摘要：本文转载于：https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 在此做个记录。 1.iou IOU的概念应该比较简单，就是衡量监测框和标签框的重合程度。一张图就能解释，做目标检测小伙伴应该都清楚，我这里不赘述。 2.TP TN FP FN的概念
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摘要：本文官方链接，https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14034984.html，未经允许，勿转载。 Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流：102039589
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摘要：本文官方链接：https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/13977665.html Centernet github地址: https://github.com/xingyizhou/CenterNet 加qq群一起学习讨论交流：1020395892 centerne
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