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RSS订阅原创 YOLOv3使用笔记——TensorRT加速
工程：https://pan.baidu.com/s/1P_p46ahzDcnyBmE6Pn0cGw 提取码：nc5l依赖包：https://pan.baidu.com/s/1kMPzXAU2a5YIJptegp1x0g 提取码：3ue81.环境搭建解压工程，得到deepstream-plugins文件夹，将依赖包DeepStream2.0解压到deepstream-plug...
2019-03-27 16:55:11
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原创 YOLOv3使用笔记——[CVPR2019]:ScratchDet Training Single-Shot Object Detectors from Scratch
论文地址，https://arxiv.org/abs/1810.08425v3关于论文，可以看看https://zhuanlan.zhihu.com/p/59498319该篇论文主要做两件事：1、检测的backbone网络不再使用预训练模型2、修改backbone为Root-ResNet本文主要在darknet框架试验下Root-ResNet-18，未在公共数据集上验证，直接用...
2019-03-25 16:32:22
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原创 YOLOv3使用笔记——[CVPR2019]:Generalized Intersection over Union
关于作者，https://giou.stanford.edu/关于论文，可以看https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810论文作者提出一种新的metric，用GIoU loss来代替L1、L2损失函数，从而提升regression效果。通过修改backbone从特征提取角度提升检测性能是比较效率的方式，修改GIoU loss、IoU loss主要是从bound...
2019-03-22 17:52:59
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原创 预处理优化——libjpeg-turbo imcode、gpu resize、gpu subtract
cmakelist编译opencv cuda、libjpeg-turbo库https://blog.csdn.net/cgt19910923/article/details/86541471编译完成直接调用imcode，解码速度提升。gpu涉及到与cpu的交互，额外需要upload、download操作，应用上需要增加上传和下载时间。仅比较resize、subtract操作处理性能有所提升...
2019-01-26 11:30:08
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原创 预处理优化——cmake 编译opencv-3.4.3与libjpeg-turbo-2.0.1库
opencv底层默认使用libjpeg做图像解码，libjpeg-turbo也是一种JPEG图像编解码器，解码速度通常是libjpeg的2-6倍，在条件相同的系统上，libjpeg-turbo可以在很大程度上优于libjpeg，这得益于其高度优化的Huffman编码。libjpeg-turbo的性能可以与专有的高速JPEG编解码器媲美，多线程的libjpeg-turbo解码速度与GP...
2019-01-18 16:55:27
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原创 预处理优化——cuda bilinear resize
https://github.com/Keylost/BilinearImageResizeYOLOv3中处理一张1080P的图片，resize到输入416*416尺寸，调用内部接口做cpu resize，可能80%~90%的时间耗在图像解码、resize上，对比推理时间耗时严重。尝试用cuda做外部resize。修改下工程用于Ubuntu16.04,1080ti显卡，提供个包其中需要cm...
2019-01-18 14:13:25
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原创 YOLOv3使用笔记——yolov3 weights转caffemodel
https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov3原工程作者在TX2上实现将yolov3模型转换成caffemodel并调用。1.修改为在Ubuntu16.04环境编译CMakeLists.txt主要修改交叉编译器为x86_64编译，修改自己的caffe路径（其中caffe.proto中增加upsample层），修改自己的opencv路径...
2019-01-17 17:43:46
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原创 YOLOv3使用笔记——修改backbone网络
对于部分场景简单，目标较大的图像可能并不需要darknet53这种深度的backbone网络也能检测出来，出于这样的目的，试验将darknet53替换为darknet19、resnet等，既减少了模型计算量，又加快了推理时间。backbone网络对比：https://pjreddie.com/darknet/imagenet/有各个网络的cfg以及在imagenet上的预训练...
2018-10-19 10:36:29
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原创 YOLOv3使用笔记——Kmeans聚类计算anchor boxes
anchor boxes用来预测bounding box，faster rcnn中用128*128,256*256,512*512,分三个尺度变换1：1,1：2,2：1,共计9个anchor来预测框，每个anchor预测2000个框左右，使得检出率提高很多。YOLOv2开始增加了anchor机制，在v3中增加到9个anchor。例如yolov3-voc.cfg中这组anchor，a...
2018-08-29 16:02:44
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原创 YOLOv3使用笔记——darknet分类批处理
主要实现类似于caffe的classification功能，修改predict_classifier做批处理分类图片，根据top1准确率将一批混合的图片按不同类别分类到不同的文件夹，需要一个比较好的分类器。做图片归类时考虑到保存图片比较慢，在c中调用了终端的mv命令。 1.分类批处理 char *GetFilename(char *p){ static cha...
2018-08-21 16:26:17
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原创 Jetson TX1刷机、编译YOLOv3
1.安装虚拟机安装VMware Workstation 14 Player，安装ubuntu14.04镜像，进入系统。镜像：https://pan.baidu.com/s/1WqWAVT4uFTeQ99hGE9M7zw2.下载Jetpack3.2.1包其中 L4T 28.2 for Jetson TX1nvidia下载地址：https://developer.nvidia.com/embedded...
2018-06-26 11:40:47
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原创 YOLOv3使用笔记——darknet分类、计算accuracy
https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/1.数据集准备本文以darknet19训练开关门数据集为例根目录data文件夹下新建一个door文件夹用于存放数据集，标签文件。新建label.txt，分两类开门与关门openclosed新建train、test文件夹分别用于存放训练集和测试集其中图片名格式如下：00001_open....
2018-06-24 16:20:01
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原创 YOLOv2使用笔记——grid cell、object confidence可视化
https://github.com/xueeinstein/darknet-vis1.修改cfg只需要在[net]中增加visualization=12. 可视化darkney.pyfrom ctypes import *import osTHIS_DIR = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))class BOX(Structure...
2018-06-23 16:46:50
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原创 YOLOv3使用笔记——曲线可视化
1.输出重定向做训练的时候输出重定向得到训练日志文件./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1 2>1 | tee train_yolov3.log2.解析日志文件extract_log.py# coding=utf-8# 该文件用来提取训练...
2018-06-23 15:06:13
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原创 YOLOv3使用笔记——批处理图片并返回检测数量
1.测试单张图./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 主要调用到的detector.c中的test_detector函数2.修改批处理test_detector（）void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *we...
2018-05-31 19:41:05
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原创 YOLOv3使用笔记——保存检测视频结果
https://github.com/RongSong1993/YOLOv3_SaveVideo1.测试视频主要是调用到detector demo，主要修改的是demo.c中的demo函数。./darknet detector demo ./cfg/voc.data ./cfg/yolov3-voc.cfg ./results/yolov3-voc_final.weights 1.mp4 -gpu...
2018-05-31 17:45:34
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原创 YOLOv3使用笔记——计算mAP、recall
1.批处理测试图输出检测结果文本./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg results/yolov3-voc_final.weights -out detect_result.txt使用detector valid参数，具体函数是detector.c下的validate_detector函数。将训练集的检测结果保存...
2018-05-31 15:12:16
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原创 SSD使用笔记——ssd_detect.cpp的使用以及自动标注的实现
1.编译ssd-caffe，在.build/examples/ssd/下生成ssd_detect.bin查看ssd_detect.cpp参数，输入测试网络，测试模型，图片/视频列表，文件类型（图像/视频），阈值。输出带有检测坐标信息的文本。// This is a demo code for using a SSD model to do detection.// The code i...
2018-05-29 20:32:50
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原创 SSD使用笔记——曲线可视化
1. 用plot_training_log.py.example做可视化修改一下 ./tools/extra/plot_training_log.py.example#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import inspectimport osimport randomimport sysimport matplotlib.cm as cmximp...
2018-05-06 23:39:42
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原创 SSD使用笔记——训练自己的数据集、测试图像与视频、计算mAP
Wei Liu大神SSD工程：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd1.编译caffe，下载预训练模型存放于./caffe/models/VGGNethttps://pan.baidu.com/s/1oYquStMO-c70hLtwEXzD8Q2.在./caffe/data下新建VOCdevkit文件夹，VOCdevkit下再建一个自己的数据集文件夹，...
2018-05-06 22:31:16
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原创 使用labelImg图像标注工具制作VOC数据集
https://github.com/tzutalin/labelImg1.Linux下安装brew install qt qt4brew install libxml2make qt4py2pythobelImg.py2.windows下安装安装安装Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64.exehttps://pan...
2018-05-06 01:18:38
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原创 py-faster-rcnn使用笔记——feature maps可视化
原工程https://github.com/meihuakaile/faster-rcnn1.tools文件夹下新建一个vis_features.py修改标签、模型、网络、测试图#!/usr/bin/env python# --------------------------------------------------------# Faster R-CNN# Copyright (c...
2018-05-05 10:30:55
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原创 py-faster-rcnn使用笔记——训练自己的数据集、测试图像与视频、计算mAP
rgb大神工程https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn1. 修改配置Makefile.config编译py-faster-rcnn2.下载VOC2007数据集，解压到py-faster-rcnn/data文件夹下，用自己的数据集替换掉py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/VOC2007/下的Annotations、Ima...
2018-05-05 09:42:50
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原创 YOLOv3训练自己的VOC数据集
https://pjreddie.com/darknet/yolo/刚开始做深度学习检测任务，在尝试了https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn和https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd之后，正好看到YOLOv3出来，据说比RetinaNet快3.8倍，比SSD快3倍，速度很惊人，因为任务是要在TX1上做...
2018-03-28 13:51:04
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原创 用 Python 来玩跳一跳
1.GitHub：https://github.com/wangshub/wechat_jump_game2.环境搭建：装过caffe、tensorflow框架的Python环境直接能用，安装ADB驱动，cmd进入wechat_jump_game-master根目录执行pip install -r requirements.txt，安装所需环境。整体上通过截图，计算棋子中心点和起始点距
2018-01-20 20:41:04
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原创 win7 faster rcnn matlab版本配置
1.https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn下载源码，安装vs2013，matlab，cuda6.52.下载编译好的mex文件，解压到根目录，替换external文件夹。3.faster_rcnn_build.m,错误使用 mex LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“nms_gpu_mex.o”，找到根目录.\functions\nms\nvmex.m，修改Host_Compiler_Location路径为自己的VS安装路
2017-02-17 10:49:57
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原创 win7 caffe使用笔记——特征图可视化（matlab，python两种方式）
caffe 特征图可视化编译matcaffe，用matlab接口特征图可视化input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }编译pycaffe，extract_features.exe提取特征，python将提取的特征转换为mat形式，最后再用matlab可视化。工具extract_features.exe的几个参数训练得到的model，训练网络prototxt，想要提取的blob名，保存的特征路径，做特征提取的数据批量数目，
2017-02-16 22:32:56
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原创 win7 caffe使用笔记——权值可视化
1.编译matcaffe，用到matlab接口microsoft caffe版本配置matlab2014，有个无法打开包括文件 "gpu/mxGPUArray.h"问题。在matcaffe工程属性增加包含目录G:\Matlab2014\toolbox\distcomp\gpu\extern\include即可通过编译。2.在matlab中使用caffe还需配置路径。matlab主页设置路径，增加文件夹G:\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe
2017-02-16 20:57:33
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原创 win7 caffe使用笔记——draw_net.py绘制caffe网络
draw_net.py绘制caffe网络Netscope的在线可视化工具http://ethereon.github.io/netscope/#/editor仅仅是查看网络结构的话使用这个工具，去掉#/editor也可以看到alexnet，vgg16，googlenet等网络结构。No module named google.protobuf
2016-10-24 14:22:21
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原创 win7 caffe使用笔记——solver求解器参数以及损失函数的使用
1.caffe的求解器（solver）是对模型的优化，使损失函数达到全局最小，即最优化的求解过程。2.caffe官网上介绍了6种求解器的方法，denny的solver优化方法已经做过介绍，在solver.prototxt输入损失函数的类型type，Message type "caffe.SolverParameter"has no field named "type"报错。3.看一下根
2016-09-22 14:54:29
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原创 win7 caffe使用笔记——计算图像均值
1.caffe的数据变换器（DataTransformer）需要对图像做一些预处理，比如图像切块—crop_size，镜像—mirror，幅度缩放—scale，去均值—mean_value,灰度变换—force_gray。计算原数据的均值，得到均值文件。一般训练集减去均值文件再训练模型效果更好。2.工具compute_image_mean.exe输入四个参数input_db
2016-08-23 20:44:49
3787
原创 win7 caffe使用笔记——创建数据以及数据转换leveldb
1在caffe根目录data文件夹下存放图像数据数据需要尺寸归一化。训练集和测试集分别为train和test文件夹，对应的train.txt,test.txt格式如下./train/pic_name.jpg 0|1，./test/pic_name.jpg 0|12利用caffe/tools/bin/Release/convert_imageset.exe将原始数据转换到leveldb或lm
2016-08-22 21:10:03
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原创 win7 64位 Caffe+Cuda6.5+Opencv3.10+Boost1.56配置
1.Win-64系统并配置好Opencv3.102.首先从https://github.com/initialneil/caffe-vs2013下载我们要配置的caffe-vs2013-master，选择这个版本是因为作者Neil Z.SHAO已经做好单张样本的测试程序，可以直接使用。3.从http://pan.baidu.com/s/1o8y7tjG下载依赖包3rdparty。
2016-08-11 13:36:27
904
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