qwedsaewq的博客

原创 darknet评测自己的数据集 recall map计算

训练时的loss曲线，iou查看在训练时保存log文件./darknet detector train /home/wp/darknet/YOLOV3/cfg/myv3_det.data /home/wp/darknet/YOLOV3/cfg/my_yolov3.cfg >>train.log得到类似如下文件Learning Rate: 0.001, Moment...

原创 cuda编程基础xmind

cuda编程基础笔记参考书籍《GPU高性能编程CUDA实战中文》

转载 【论文译文】Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation（FUNIT）

译文仅供参考！原文是pdf，想下载的话可以戳：http://www.gwylab.com/pdf/FUNIT_chs.pdf源码：https://github.com/NVlabs/FUNIT

原创 递归问题分析方法总结

递归问题对于初学者往往比较难，本文介绍的递归分析方法可以直观地看清递归的流程不再会被递归函数搞晕分析递归，先要了解递归函数对应的结构，如二叉树的遍历递归函数为树状结构，再明白进出递归的对应操作和递归退出条件等，具体可参考下图对于一个函数里多次调用递归的结构一般为树状结构，而且执行顺序都是树的外包络线（包括简单的函数只调了一次的情况），经过某条节点间的连线代表执行某段代码（顺...

原创 背包问题大总结

雪菜大佬背包九讲总结+其它常见背包问题解题思路总结视频链接https://www.bilibili.com/video/av33930433?from=search&seid=8584482297743280509https://www.bilibili.com/video/av34467850背包九讲链接https://www.cnblogs.com/jbelial/...

原创 巧用检测器与跟踪器

本文介绍几种巧用检测器与跟踪器的方法快速网络和高精度网络结合在超大图中不缺失精度的同时提速检测器用了两个检测网络，一个是经过模型压缩后的快速检测网络，一个是高精度的稍慢一点的检测网络。先用快速检测网络对大图（3840*2160）全图检测，将结果记录。然后依据快速检测网络的结果在局部区域用高精度网络检测。使用此方法可以在精度不缺失很多的情况下大大提升检测速度，使得在超大图中也能快...

原创 pytorch总结

原创 目标检测常用技巧总结

转载 视频多目标跟踪

视频多目标跟踪需要解决的关键点是前后两帧之间的Target Association，这是最难的环节（没有之一）。第T帧检测到M个目标，第T+S(S>=1)帧检测到N个目标，怎样将这M*N对目标正确地关联起来，是“跟踪算法”最难的环节。（注意这里提到的是多目标，单目标跟踪很简单）通常的跟踪方式是根据目标中心点距离、IOU（目标区域的交并比）等这些纯物理指标进行关联，中心点距离越小、IOU越...

原创 Yolo v3调优记录

Yolo v3调优记录1.使用专门针对背景的FocalLossdef focal_loss(out_put,y_true): # loss = ((torch.sigmoid(out_put))**2*(1-y_true)+ (1-torch.sigmoid(out_put))**2*y_true)\ # *F.binary_cross_entropy_...

原创 Giou loss tf代码

def matched_intersection(boxlist1, boxlist2, scope=None): """Compute intersection areas between corresponding boxes in two boxlists. Args: boxlist1: BoxList holding N boxes boxlist2: BoxL...

原创 使用作者的预训练权重在自己的数据集上finetune Siamese Rpn

使用作者的预训练权重在自己的数据集上finetuneSiameseRpn，以获得更好的跟踪效果完整工程：https://github.com/woshiwwwppp/Finetune-Simese-RPN-训练主程序train.py# -*- coding: utf-8 -*-import osimport randomimport sys; sys.path.append...

原创 sknet阅读笔记及pytorch实现代码

论文链接：Selective Kernel Networkscode：Selective Kernel Networks模块结构网络主要分为Split，Fuse，Select三个操作1.Split对X进行Kernel3×3和Kernel5×5的卷积操作，得到两个输出2.FuseFfc为先降维再升维的两层全连接层。输出的两个矩阵a和b，其中矩阵b为冗余矩阵，在如图两...