jingtingxu369的博客

原创 TypeError: __setstate__() argument 1 must be sequence of length 4, not 6

运行python程序的时候报这个错误，经过一上午的查找，各种更改环境配置，发现是下载文件的问题。使用git clone **********下载到服务器上就没问题了。

原创 NMS详解

step1：对最后一列分数进行排序 ，可以看到类别就被打乱了。(类别，坐标1，坐标2，坐标3，坐标4，类别分数)

原创 【完美解决】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inp

例如：矩阵[0.45，0.13, 0.35, 0.45, 0.23, 0.54]一般表现是一个矩阵中有多个相同的数字，如果取最大值，会返回很多，没法记录梯度。如果取最大值，应该返回的是第一个的最大值，这样能记录梯度。变成max()，max()也能返回最大值。

原创 CAM的三个阶段

ir net和same程序都是三步走：1.训练分类网络2.make_cam3.eval_cam

原创 降维

PCA

原创 Multiple Instance Active Learning for Object Detection

Active Learning关注如何采样：select the most informative images for detector training训练阶段选择信息量最大的图像，通过观察实例级的不确定性一个采样策略，在未标注数据中选择最具代表性图像，送去专家Oracle模型中打上标签。在目标检测中，要选择最不确定的实例如何确定采样策略？maximizing the prediction discrepancy =larger uncertainty=======...

原创 2021-04-12CAM相关

Detectron2支持物体检测、实例分割、姿态估计、语义分割、全景分割等

原创 科研的技巧——valse上

原创 2021-03-24实例分割相关论文，同时是写related work的思路

论文中object shape的意思就是instance mask，实例分割结果 论文题目：Simple does it: Weakly supervised instance and semantic segmentation. 对此论文的描述：GraphCut is combined with 通用boundary detection [51] to better estimate instance mask by considering boundarie...

原创 2021-03-23 因果推理Causality在计算机视觉中的进展

相关性不是因果。

原创 弱监督实例分割方法解析

实例分割是类似于目标检测的一个任务，定位出物体大致区域，然后对区域里内容进行分割prm：class peak responseprm中peak位置不相连，且坐标信息起到了区分实例的作用ir net：有一个误区，我开始觉得语义分割画个外接矩形就能区分实例...

原创 语义分割的几种结构

(a) the original FCN with output stride (OS)=32.(b)DilatedFCN exploit the dilated convolution with stride 2 and 4 in the last two stages to generate high-resolution feature maps.（高分辨率特征图）(c)Encoder-Decoder methods employ the U-Net structure to re...

原创 类别不均衡问题

weighted cross-entropy to alleviate the class-imbalance problem

原创 python中包相互导入

当两个py文件在同一个文件夹下的时候。直接from 文件名 import * 即可当两个文件在不同的文件夹下的时候。需要在文件中加入 _init_.py 文件。里面可以什么也不用写。但是需要有这个文件。然后 import 文件夹名.py文件名 import * 就可以调用不同文件夹下的A文件夹 B文件夹 _init_.py D.py c.py e.pyc中导入e：　　from e import *c中导...

原创 RPN网络也是全卷积

出自论文

原创 什么是半监督？

使用标记和未标记的图像，或可靠的图像reliable 和noisily-labelled图像

原创 pytorch中多标签的写法

import torch.nn.functional as Floss = F.multilabel_soft_margin_loss(x_f, label) #其中x_f大小为：torch.Size([1, 20])，label大小为torch.Size([1, 20])，1代表batch_size

原创 pytorch中TensorboardX可视化

即便是pytorch程序，也要安装tensorflow和TensorboardXconda installTensorboardXconda installtensorflow============================================================tensorboard --logdir="./run" --host=127.0.0.1...

原创 pytorch中的注意力模型写法

f = f.view(n,-1,h*w) #改变f维度，[batch_size,C,H,W]变为[batch_size,C,H*W]f = f/(torch.norm(f,dim=1,keepdim=True)+1e-5)aff = F.relu(torch.matmul(f.transpose(1,2), f),inplace=True) #大小为HW*HW，去掉负值aff = aff/(torch.sum(aff,dim=1,keepdim=True)+1e-5) #变为0.

原创 pytorch中损失函数合集

回归损失函数：：，其中cam1和cam2的requires_grad=True

原创 pytorch中归一化

归一化norm：变为0~1之间方案1：原数组P为任意一组数，对p中的数字范围无限制(p-min)/(max-min)①p中有最小的数，那么(p-min)/(max-min)=(min-min)/(max-min)=0②p中有最大的数，那么(p-min)/(max-min)=1③其余数介于0~1之间方案2：原数组P为任意一组数，且P中最小值为0(p)/max①p中有最小的数=0，那么0/max=0②p中有最大的数，那么max/max=1...

原创 pytorch中global average pooling怎么写

写法1假如特征图是512，7，7，要变成512，1，1，使用GAPavgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1) #AvgPool2d(kernel_size=7, stride=1, padding=0)，kernel大小为7*7写法2avgpool = F.adaptive_avg_pool2d(feature_map, (1,1))

原创 pytorch中对图片的处理

import torch.nn.functional as F#img1是pytorch中的tensor，torch.Size([8, 3, 448, 448])img2 = F.interpolate(img1, scale_factor=0.3, mode='bilinear', align_corners=True)#对img1图像组变换大小，缩小至原来的0.3倍

原创 pytorch中数据

class VOC12ClsDataset(VOC12ImageDataset): def __init__(self, img_name_list_path, voc12_root, transform=None): super().__init__(img_name_list_path, voc12_root, transform) self.label_list = load_image_label_list_from_npy(self.img_name_l.

原创 pytorch中加载模型

args.weights=“xxxxxxxx.pth”weights_dict = torch.load(args.weights) #模型加载到电脑中model.load_state_dict(weights_dict, strict=False)

原创 pytorch定义哪些层不进行梯度更新

import torch.nn as nnclass OurNet(nn.Module): def __init__(self): super(OurNet, self).__init__() self.conv1a = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1, bias=False) self.conv2a = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1, bias=False) self.co.

转载 pytorch系列8 --self.modules() 和 self.children()的区别

本文主要讲述：self.modue和self.children的区别与联系说实话，我真的只想讲参数初始化方式，但总感觉在偏离的道路上越走越远。。。在看一些pytorch文章讲述自定义参数初始化方式时，使用到了self.modules()和self.children()函数，觉得还是需要讲解一下的。不如直接看一下代码：import torchfrom torch import nn# hyper parametersin_dim=1n_hidden_1=1n_hidden_2=1

原创 pytorch中怎么保证每次运行，batch_size中选择的图片是一样的，程序具有可复现性

def worker_init_fn(worker_id): np.random.seed(1 + worker_id) train_data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers, ...

原创 Log-Sum- Exp

分类问题中对softmax值求max后，得到图片所属类别。max的计算过于暴力，提出log-sum-exp另一种求取最大值的方法。we use Log-Sum-Exp (LSE) function to compute a smooth approximation to the maximum value

翻译 ctx

class RoIRingPoolFunction(Function): def __init__(ctx, pooled_height, pooled_width, spatial_scale, scale_inner, scale_outer): ctx.pooled_height = pooled_height ctx.pooled_width = ...

原创 计算一组图片中的均值和标准差，用来对图像进行预处理

# -*-coding:utf-8-*-import osimport numpy as npfrom PIL import Imageimg_dir = '/disk2/xjt/data/saliency/pascalvoc-s/'number_of_picture = len(os.listdir(img_dir)) # 850 picturesR = 0G = 0B...

原创 论文Multi-Source Weak Supervision for Saliency Detection代码运行

0.搭建conda虚拟环境，Python=3.6，用conda install 安装：pytorch=0.4.1，torchvision=0.2.1，Pillow，其余的运行main.py缺啥补啥。conda会自动用服务器上的cuda和cudnn，不用自己安装。具体代码：conda create -n mws python=3.6 # 构建conda虚拟环境...

转载 非极大值抑制，在目标检测的test阶段使用

NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。这里主要以人脸检测中的应用为例，来说明NMS，并给出Matlab和C++示例程序。人脸检测的一些概念（1） 绝大部分人脸检测器的核心是分类器，即给定一个尺寸固定图片，分类器判断是或者不是人脸；（2）将分类器进化为检测器的关键是：在原始图像上从多...

原创 2018.12.06——pycharm使用快捷键

设置每行最长字符数为 79：File-Settings-Editor-Code Style-Right Margin ctrl+alt+B经常听人说，多看源码。源码不仅能帮我们搞清楚运行机制，还能学习优秀的库或者框架的最佳实践。调用库时，你可以在你好奇的几乎任何地方点击 Command+B，就可以很方便的跳转到源码里的类，方法，函数，变量的定义。ctr+鼠标左键点击函数名可以跳转到函数...

原创 2018.12.05——预训练模型.npy 和 .ckpt

.npy是NumPY.ckpt是checkpoint，ChecK PoinT

原创 2018.12.05——图像归一化的函数、实现图像旋转、实现图像镜像

图像归一化的函数from sklearn import preprocessing#另外补充一个python库中的图像归一化的函数（(img-mean)/sdt） 像素减均值后再除以方差img_1 = preprocessing.scale(img)https://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/78414580...

转载 2018.12.05——将tensorflow的ckpt模型存储为npy

#coding=gbkimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path='model.ckpt-5000'#your ckpt pathreader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(c...

原创 2018.12.05——caffe网络结构保存格式，如何得到TensorFlow下的.npy文件、将caffe模型转换为TensorFlow（的npy文件）模型

参数数据文件xxx.caffemodel和网络结构文件deploy.prototxt是我等弱渣见识少了，偶然在查资料的过程中发现的，不禁惊呼竟然还有这种操作，以res-50为例子，将自己的转换过程记录一下。首先附上转换过程中所要使用的程序，该程序是在GitHub上开源的，地址为：https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow该项目的readme...

转载 2018.12.04——faster rcnn的特征图到原图区域映射问题？spp net

来源于CaffeCN社区在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候，涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射，然后再进行roi_pooling之类的操作。R-CNN对目标进行检测实际上是先提取Region Proposal,然后对每个Region Proposal当成一张图进行特征提取和分类，这样对于一张图首先提取2k-3k个窗口，然后对每个窗...

原创 2018.12.04——ubuntu上安装不成功（下载不下来、环境变量配置、跑程序指定卡、sudo apt-get install和sudo pip区别、python相关包安装不成功）

下载不下来，去清华的tuna上，直接下载好tensorflow的whl文件，用pip方式安装pip install xxxxxxxxxxx.whl 环境变量配置：两句添加到~/.bashrc和~/.bash_profile文件中 代码中加入：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，指定用哪块显卡执行import ossudo apt-get install 是ubuntu 上安...