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RSS订阅原创 ONNX-keras模型使用
一、 ONNXRUNTIME加速效果https://github.com/onnx/keras-onnx 1，创建虚拟环境 conda create -n keras-onnx python=3.6 2，激活环境 conda activate keras-onnx 3，安装需要的依赖包 pip...
2019-11-04 01:06:13
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原创 window下pytorch C++配置及使用
一. 基本环境设置及测试1.安装win版本cmake 2.官网下载支持win版本的pytorch文件https://pytorch.org/getstarted/locally/ 3.cmake 文件CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)project(example-app)find...
2019-09-17 03:00:05
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原创 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
R-FCN 是一个two stage的目标检测方法，先使用RPN(region proposal network)提取proposal信息，这部分和faster RCNN是同样的结构。在对物体进行具体分类和定位时，R-FCN在通过提出的位置敏感分数图（position sensitive score maps）来增强网络对于位置信息的表达能力，提高检测效果。具体做法如下图： ...
2018-08-24 00:21:30
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原创 RNN介绍
1.RNN RNN的英文全称是Recurrent Neural Networks,即循环神经网络，它是一种对序列数据进行建模的深度模型。序列的数据不太好用原始的神经网络处理。为了解决处理序列建模的问题，RNN引入了隐态h，h可以对序列数据提取特征，通过一定的转换作为输出。常见的结构如下：其中是h隐态，X输入，Y是输出，为初始隐态，计算如下： ...
2018-08-20 00:54:25
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原创 OpenCV-目标跟踪
使用OpenCV进行目标跟踪,各种跟踪效果都能比较，还是很有意思的：# USAGE# python opencv_object_tracking.py# python opencv_object_tracking.py --video dashcam_boston.mp4 --tracker csrt# import the necessary packagesfrom imuti...
2018-08-12 00:55:55
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原创 机器学习-XGBoost
XGBoost 是一种 Boosting 方法，而 Boosting 方法又是集成学习的一个分支，先简单介绍下Boosting的概念。 Boosting 是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（准确了率不高），并加权累积到总模型中。采用集成学习方法，其主要思想是将弱分类器组装成一个强分类器。在 PAC（概率近似正确）学习框架下，则一...
2018-08-11 21:16:41
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原创 机器学习-SVM
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他其他问题中。线性可分的情况 最简单的情况，线性可分的SVM。对于二分类问题，线性分类器用一个超平...
2018-08-01 20:11:47
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原创 机器学习-随机森林
随机森林（Random Forest，RF）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。RF在以决策树为基学习器构建Bagging的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。在对树训练的时候，采用bootstrap sample的方法，随机选取样本，样本间保持独立不相干；在树的内部节点分裂过程中，不再是将所有特征，而是随机抽样一部分特征纳入分裂的候选项。这样一来，基模...
2018-07-28 13:25:54
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原创 机器学习-决策树
决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构。决策树由节点（Node）和有向边（Directed Edge）组成。节点的类型有两种：内部节点和叶子节点。其中，内部节点表示一个特征或属性的测试条件（用于分开具有不同特性的记录），叶子节点表示一个分类。决策树模型决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。一旦决策树构建完成，那么利用决策树进行分类预测是非常简单的：首先，从根节点开始，对实...
2018-07-27 15:17:21
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原创 机器学习-逻辑回归（LR）
逻辑回归模型是一种分类模型，用条件概率分布的形式表示 P(Y|X)P(Y|X)，这里随机变量 X 取值为 n 维实数向量，例如 x=()，Y 取值为0或1。于是就有如下模型定义： logistic分类器是由一组权值系数组成的，最关键的问题就 是如何获取这组权值，通过极大似然函数估计获得，并且 Y~f(x;w) 似然函数是统计模型中参数的函数。给定输出x时，关于参 数...
2018-07-25 21:27:59
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原创 机器学习-KNN算法
KNN(K-Nearest Neighbors Algorithm)1.工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数 据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本 集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中 特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前N...
2018-07-25 15:51:50
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原创 YOLO的使用
Yolo 比较好的两个版本：官方版本：https://github.com/pjreddie/darknet版本2 ：https://github.com/AlexeyAB/darknet 版本2中，在window下效果也是非常好的，这个我也尝试过。 推荐使用版本2，速度比官方版本快，同时方便在后续处理。在官方版本中，读进的图片都是使用Image这个结构体来保存数据，而版...
2018-07-19 14:13:57
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原创 yolo_v3和yolo_v2性能测试
使用的darknet版本:https://github.com/pjreddie/darknet 环境：tx2，GPU+opencv（没有使用CUDNN）,摄像头（19168.1.103） 2.1 识别效果 320*320 416*416 608*608 yolov3 (236MB CO...
2018-07-18 15:27:33
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原创 darknet训练yolo_v3
使用官方darknet来训练YOLO-v3官方darknet地址：https://github.com/pjreddie/darknet1.基本环境的配置及安装：opencv、cuda、nvidia驱动、cudnn、darknet 参考教程：https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/78651650 官方教程：https:...
2018-07-18 14:54:38
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原创 迁移学习
一什么是迁移学习： 给出源领域的数据Ds和任务Ts，目标领域的数据Dt和任务Tt，迁移学习旨在使用源领域Ds和Ts中的知识去改进对于目标领域的预测函数ƒt()，其中Ds≠Dt或者Ts≠Tt二、为什么需要迁移学习： a 数据的标签很难获取 b从头建立模型是复杂和耗时的 三、迁移学习解决了常规学习解决不了的问题：Why to trans...
2018-07-17 22:28:51
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原创 YOLO_V3 原理以及训练说明
yolo_v3目标检测原理 Darknet 训练测试说明 yolo_v3 主要从三个方面来说明，网络的输入、结构、输出。 （1）网络输入：原论文中提到的大小320*320,416*416,608*608。这个大小必须是32的整数倍数，yolo_v3有5次下采样，每次采样步长为2，所以网络的最大步幅（步幅指层的输入大小除以输出）为2^5=32。 （2）网络结构：作者首先训练了...
2018-07-17 21:50:32
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原创 INQ(incremental network quantization：towards lossless CNNs with low-precision weights
incremental network quantization：towards lossless CNNs with low-precision weights实验前提：a.一个预训练的模型，模型已收敛 b.训练这个模型训练集，验证集，测试集大体三个步骤：weights partition、group-wise quantization 、re-
2017-10-01 23:35:42
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原创 CSR（compressed sparse row matrix）
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.htmlCSR（compressed sparse row matrix）import numpy as npfrom scipy.sparse import csr_matrixindptr= n
2017-10-01 23:33:40
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原创 RCNN代码运行
caffe中自带的代码'/caffe/example/detection.ipynb'，这个代码并没有完全按照论文Rich feature hierarchies foraccurate object detection and semantic segmentation. Ross Girshick, Jeff Donahue, TrevorDarrell, Jitendra Malik.
2017-07-31 21:42:50
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原创 opencv写入视频文件
容易出错的地方：cvCreateVideoWriter /* initialize video file writer */ CVAPI(CvVideoWriter*) cvCreateVideoWriter( const char* filename, int fourcc,double fps, CvSize frame_size, int is_color CV_DEFAUL
2017-07-26 20:36:45
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空空如也
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