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2019年5月4日

摘要： YOLOV3 YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。新的网络结构Darknet -53 darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块由两个卷积层和阅读全文

posted @ 2019-05-04 20:39 you-wh 阅读(57572) 评论(17) 推荐(6) 编辑

YOLOv1算法理解

摘要： 1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，与faster rcnn区分开来，是一刀流的检测方法。 Yolo算法不再是窗口滑动了，而是直接将原始阅读全文

posted @ 2019-05-04 17:02 you-wh 阅读(7503) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv1到YOLOv3的演变过程及每个算法详解

摘要： 1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，与faster rcnn区分开来，是一刀流的检测方法。 Yolo算法不再是窗口滑动了，而是直接将原始阅读全文

posted @ 2019-05-04 17:01 you-wh 阅读(20680) 评论(1) 推荐(5) 编辑

2019年4月28日

利用FPN构建Faster R-CNN检测

摘要： FPN就是所谓的金字塔结构的检测器，（Feature Pyramid Network) 把FPN融合到Faster rcnn中能够很大程度增加检测器对全图信息的认知，在我的另一篇博客中对多尺度融合有较为详细的介绍，https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/1102267 阅读全文

posted @ 2019-04-28 11:37 you-wh 阅读(4470) 评论(6) 推荐(1) 编辑

2019年4月25日

PyTorch常用代码段整理合集

摘要： PyTorch常用代码段整理合集转自：知乎作者：张皓众所周知，程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料，其中大部分是代码段。然而，这项工作常常令人心累身疲，耗费大量时间。所以，今天小编转载了知乎上的一篇文章，介绍了一些常用PyTorch代码段，希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助！阅读全文

posted @ 2019-04-25 19:34 you-wh 阅读(864) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年4月22日

pytorch数据加载器

摘要： class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory 阅读全文

posted @ 2019-04-22 21:16 you-wh 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年4月17日

神经网络进行分类预测

摘要：神经网络解决多类分类问题的本质是把原分类问题分解为一类对其他类（one-vs-all）的二类分类问题在二分类中要把标签设置为（0，1），在多分类问题中要把标签设置为ont-hot标签，也就是（0，0，1，0）此类的格式，1表示属于某个类。分类和回归的损失函数：分类二分类采用binary_cro 阅读全文

posted @ 2019-04-17 09:47 you-wh 阅读(7314) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch打印模型结构图

摘要：打印出来的结果是以文本形式显示，显示出模型的每一层是由什么层构成的，一般来说深度卷积网络是由结构类似的基本模块组成，内部参数会有区别。查看模型结构主要是为了看在某些层执行的特别操作。阅读全文

posted @ 2019-04-17 09:39 you-wh 阅读(17939) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年4月15日

pytorch中tensorboardX进行可视化

摘要：环境依赖： pytorch 0.4以上 tensorboardX: pip install tensorboardX、pip install tensorflow 在项目代码中加入tensorboardX的记录代码，生成文件并返回到浏览器中显示可视化结果。官方示例：默认设置是在根目录下生成一个r 阅读全文

posted @ 2019-04-15 19:42 you-wh 阅读(4068) 评论(0) 推荐(0) 编辑

完整工程，deeplab v3+(tensorflow)代码全理解及其运行过程，长期更新

摘要：前提：ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 1.下载工程源码网址：https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止，可以换移动网络或者用迅雷下载。 2.测试环境先添加slim路径，每次阅读全文

posted @ 2019-04-15 17:04 you-wh 阅读(2408) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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