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RSS订阅原创 M2Det目标检测
tags: 单阶段；多尺度特征金字塔代码： https://github.com/qijiezhao/M2Det地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533前言FPN现在已经是目标检测的标配，其利用自底向上的特征金字塔搭建成自顶向下的特征，从而利用这些特征进行预测，在一定程度上解决了不同尺度目标的检测。然而，卷积层的金字塔形式最原始的设计是用来解决分类问题，与检测...
2019-11-29 15:28:11
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原创 python读写mysql数据库
安装库安装pymysqlpip install pymysql连接数据库首先需要创建一个连接import pymysqlconnection = pymysql.connect( host = 'localhost', # 132.423.543.234 port=3306, user='root', # username password='123', db...
2019-11-21 17:07:28
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原创 docker常用
一. 获取镜像指令：docker pull **从远程拉一个镜像到本地，比如：docker pull ubuntu：14.04，实际上执行的指令为：sudo docker pull registry.hub.docker.com/ubuntu:14.04，也就是说从注册服务器registry.hub.docker.com中的ubuntu仓库来下载标记为14.04的镜像。上面的镜像地址一般...
2019-11-21 14:59:44
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原创 linux使用NFS共享目录或者文件
NFS技术NFS可以通过网络让不同的主机系统之间彼此共享文件或者目录。在服务器的使用过程中，通常会有专门的数据存放机器和应用服务机器。我们所要做的就是如何让应用服务机访问到数据机的数据。这里使用NFS（network file system）技术。NFS使用的方式也是基于C/S架构，就是说，数据机可以充当S端，而访问者充当C端。通过挂载的方式，可以使数据端的目录如同本地目录一样访问。由于数...
2019-11-21 14:05:54
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原创 python的私有变量
tags: python知识在看python代码的时候，有时候会发现有的变量或者函数前面会加入“_”（一个杠）或者“__”（两个杠）来表示变量的私有，出于好奇，在网上找了很多说法并结合自己实际操作，简单记录一下这方面的内容。1. 与类无关的命名这部分标题实在不知道起啥好，因为网上很多人在讲解这部分内容的时候，上来就说是类变量怎么样，类成员怎么样，比如下面的：_xxx "单下划线 ...
2019-06-13 18:00:15
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原创 在图像上添加中文描述
在使用opencv进行图像处理的时候发现使用cv2.putText函数无法显示中文，网上翻查了很多说法，找到一个顺利实现的，这里将其记录一下。实现的方式是采用pillow模块实现的。from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport cv2image = cv2.imread("1.jpg")rgb_image = cv2.cvtColor...
2019-05-10 11:39:36
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原创 记win10+vs2015+opencv3.4.1配置过程
需要准备内容：1、win10 64位版本（x64）2、vs2015（免费版：community）3、opencv 3.4.1步骤1、“此电脑” 右击 =>“属性”=》高级系统设置=》环境变量步骤12、找到下面“系统变量”=》Path，添加opencv的路径：步骤23、打开vs2015，新建项目步骤34、新建项目，在下面选择代码存放位置，并命名文件名称步骤45...
2019-04-30 14:27:54
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原创 目标检测分块知识总结 2
tags: 目标检测；1. FSAF论文题目《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》2019文章主要解决在进行多尺度检测的时候，利用特征金字塔无法给目标分配确切的某一层特征层来进行检测，这个比较依赖经验，但是效果表现并不是很好。因此，这里在每一个特征层都使用了一种叫做anchor-free的...
2019-04-17 16:28:18
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原创 读书笔记-Rse2Net
tags: 深度学习；网络结构Res2net论文题目《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》 2019.4论文的主要贡献在于提出了使用更加细粒度的多尺度特征来进行分类、预测等，这样可以增加感受野，提升预测准确率Res2Net模块Res2Net模块比如输入图像经过上面的1*1卷积之后，图像大小为w*h*256，那么Res...
2019-04-17 16:17:48
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原创 目标检测分块知识总结 1
tags: 目标检测；UnitBox;RetinaNet; Soft-NMS; IOU Net1. UnitBox论文题目《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》 2016这篇文章主要提出了使用IOU Loss作为损失函数。在此之前，很多目标检测算法在进行坐标回归的时候使用的损失函数为L2或者smoothL1损失，但是这些损失函数忽视了...
2019-04-17 16:11:44
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原创 人脸检测论文S3FD
tags: 人脸检测；face detection；S3FD论文题目《S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector》作者：Shifeng Zhang Zhen Lei 中科院自动化研究所 2017代码地址：https://github.com/sfzhang15/SFD论文背景基于anchor的目标检测算法在复杂场...
2019-03-01 14:48:09
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原创 人脸检测论文FAN
tags: 人脸检测；face detection论文题目《Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces》作者 王剑锋、袁野 2017一个pytorch复现的代码地址：https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network论文...
2019-02-25 16:18:25
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原创 人脸检测论文SSH
tags: 人脸检测；face detection论文题目《SSH：Single Stage Headless Face Detector》作者 Mahyar Narjibi 与 Pouya Samangouei 2017代码地址：https://github.com/mahyarnajibi/SSH论文背景SSH为single stage headless的缩写，为单阶段检测器...
2019-02-24 17:52:30
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原创 人脸检测论文PCN
tags: PCN;人脸检测; face detection论文名称：《Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks》作者为中科院计算所山世光及其学生 2018代码地址：https://github.com/Jack-CV/FaceKit论文背景人脸检测器通常...
2019-02-24 12:34:16
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原创 深度学习中的优化方法-Adadelta、RMSProp
码字不易，转载请注明出处~tags: deep learning; optimizesr; Adadelta; RMSPropAdaGrad虽然能够实现学习率的自适应，然而还是由于其本身存在的部分缺点导致使用起来并非很方便，比如学习率衰减比较快等。在凸优化问题中，是可以通过这种快速学习率衰减的方法来尽快达到最优点。然而，对于神经网络或者其它很多非凸问题，这种变化会导致网络在训练的中间就停止了参...
2019-01-31 11:22:05
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原创 深度学习中的优化方法-AdaGrad
码字不易，转载请注明出处~tags: optimizer;AdaGrad本文来源于下面博客：https://medium.com/konvergen/an-introduction-to-adagrad-f130ae871827前面讲到梯度下降法以及带动量的梯度下降法、NAG等，它们的一个共同的特点是都包含学习率η\etaη这个参数，而这个参数的选择属于超参数的范围。个人感觉超参数包含了两...
2019-01-31 11:15:09
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原创 深度学习中的优化方法-Momentum and Nesterov Accelerated Gradient
码字不易，转载请注明出处~tags: optimizer; Momentum; Nesterov Accelerated Gradient这篇文章主要介绍动量法以及Nesterov法，来源于：https://medium.com/konvergen/momentum-method-and-nesterov-accelerated-gradient-487ba776c987之所以把这两个内容...
2019-01-31 11:12:49
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原创 深度学习中的优化方法-SGD
码字不易，转载请注明出处~tags: SGD；optimizer；一点想法做了多个分类、检测的算法运用之后，发现对于深度学习中的优化方法仍然云里雾里。现在的开源框架可以非常方便的使用各种现成的库来实现，无论是SGD、Adagrad、Adam等，随便一行代码，传入几个参数就可以完成使用，但究竟这行代码背后是什么原理，反而知之甚少，也心虚不已。原因在于，虽然利用一个什么TF、Tourch等框架，...
2019-01-31 11:03:08
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原创 ShuffleNet论文笔记
码字不易，转载请注明出处~~tags: pointwise group convolution； channel shuffle论文题目《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》论文思想相比较其他的模型压缩、模型剪枝或者位编码等模型压缩方法，本文更加专注于直接设计一...
2019-01-31 10:32:17
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原创 MobileNet论文笔记
码字不易，转载请注明出处~~tags: depthwise seperable convolution; pointwise convolution; mobilenet论文题目《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》来源：google 2017核心思想：利用深度...
2019-01-25 10:25:19
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原创 人脸识别之insightface开源代码使用：训练、验证、测试（4）
码字不易，转载请注明出处！通过前面的几个小节，我们已经实现了模型的训练以及阈值的选取。此时利用我们已经训练好的模型和手上的阈值，我们已经能够做到1:1这样的验证了。所要做的就是拿两张图片，相同人或者不同人，然后送入网络中，网络会提取出来两个人的512维特征向量作为表征。然后计算两个向量之间的欧氏距离，如果该欧氏距离大于阈值，则判定为不同人；如果小于阈值，那么判定为同一个人。但是要做到人脸识别，...
2019-01-20 21:26:02
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原创 人脸识别之insightface开源代码使用：训练、验证、测试（3）
码字不易，转载请注明出处！前面我们制作好了训练所需要的文件：train.rec，property，以及验证时所需要的val.bin，那么接下来就是该探索如何进行数据的训练。这部分内容相对来说比较简单，毕竟框架和代码都是作者已经写好的，可供更改的内容还是有限的，所以也没有太多技巧的内容，更多就是按部就班的来。模型训练训练文件在"src"=>"train_softmax.py"文件内：...
2019-01-20 21:21:35
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原创 人脸识别之insightface开源代码使用：训练、验证、测试（2）
码字不易，转载请注明出处！有了前面的准备工作之后，我们就开始动手了。Let The Hunt Begin!数据集规模数据当然是越多越好，然而实际我们可能没有那么多数据，那么多大的量就可以了呢？吴恩达的教程里面说过，怎么着也得有个几千到几万张吧。因为我们不是从头开始训练，有了预训练模型的话，可以很大程度上减少对于数据的需求，这当然对于实际使用显然不够，但是对于学习项目而言，差不多了。打个比...
2019-01-20 21:15:47
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原创 人脸识别之insightface开源代码使用：训练、验证、测试（1）
码字不易，转载请注明出处！初衷现在的各种应用上面都使用了人脸识别技术，但是人脸识别看似简单的问题，其实所覆盖的知识面还是比较广泛的。正好有机会做了这方面的工作，因此将整个项目流程和自己的思路进行一下梳理。本文只是一个简单的应用，仅仅是从业务需求上面做一个demo，并没有可能做到一个什么样的soft，不然我就可以发文章了o(╯□╰)o。所以很牛的大神请勿喷，给点正能量鼓励一下，不懂的小白正好可...
2019-01-20 21:06:00
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原创 python 字典覆盖
今天写代码遇到一个字典更新的问题。直接上代码：# coding:utf-8import collectionsimport numpy as npa = np.array(([1, 2], [3, 4]))b = collections.OrderedDict()c = collections.OrderedDict()for i in range(a.shape[0]): ...
2019-01-16 09:51:47
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原创 insightface源码中arcface代码段理解
在看insightface源码中，遇到arcface损失函数的实现，感觉非常难以理解，参考了下面的博客，自己进行了一波强势自我解释，目前理解一部分，谨在此进行记录，以防忘记。博客地址：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8525287.html代码原文如下： all_label = mx.symbol.Variable('softmax_label'...
2019-01-12 18:09:32
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原创 win10 系统使用VirtualBox 虚拟机来配置linux
当前配置：当前主机配置：win10目标配置：linux+anaconda+tensorflow媒介：虚拟机 VirtualBox准备内容：1、虚拟机，地址：https://www.virtualbox.org/2、ubuntu16.04：https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads3、anaconda：htt...
2018-08-10 09:31:42
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原创 颜值估计（2）
版权声明：本篇文章为博主原创文章，码字不易，未经博主允许，不得转载：https://mp.csdn.net/postedit/80164870本文为2015年论文《A NEW HUMANLIKE FACIAL ATTRACTIVENESS PREDICTOR WITH CASCADEDFINE-TUNING DEEP LEARNING MODEL 》的解读（点我下载）。该论文所用的方法主要对原始图...
2018-05-02 14:03:57
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原创 python实现图像从RGB到Lab空间的转换
本文主要参考来源为：https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/4126017.html原文是用c++写的，个人仿照其原理进行了python实现但不足之处在于，不知道转化之后的矩阵能不能保存为图片，查了一些资料说，这种转化结果只是数据形式，不能保存为图片格式。很怀疑到底能不能这样做，还得继续进行探索。#coding=utf-8from PIL import Imageimp...
2018-05-02 09:36:12
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2
原创 颜值估计（1）Label distribution based facial attractiveness computation by deep residual learning
版权声明：本篇文章为博主原创文章，码字不易，未经博主允许，不得转载：https://mp.csdn.net/postedit/79810023Label distribution based facial attractiveness computation by deep residual learning （点击下载）这篇文章属于颜值估计文章，利用的网络是深度残差网络。不同于之前的回归方法，该...
2018-04-04 09:43:49
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原创 年龄及性别预测（2）AgeNet: Deeply Learned Regressor and Classifier for Robust Apparent Age Estimation
版权声明：本文为博主原创文章，码字不易，未经博主允许，不得转载：https://mp.csdn.net/postedit/79765765。本篇文章：AgeNet: Deeply Learned Regressor and Classifier for Robust Apparent Age Estimation （点我下载）是2015 ChaLearn挑战赛（去这里摸索）表面年龄（年龄分类在上文...
2018-03-31 12:11:17
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原创 windows7 +anaconda3 +tensorflow+gpu+keras安装（踩坑）流程
终于搞定了，先欢呼一下（撒花）！搞了整整一天，终于在我的windows7（64位）搭建好了深度学习的平台，开心首先介绍一下配置：主机：intel至强系统：win7（X64）预装：visual studio2013gpu：英伟达 quadro 410（够低吧）查看自己的显卡性能，网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus首先，大家可以下载我打包好的安装包在...
2018-03-28 08:55:15
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原创 年龄及性别预测（1）DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image
版权声明：本文为博主原创文章，码字不易，未经博主允许，不得转载：https://mp.csdn.net/postedit/79718833。 这篇文章：DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image （点我下载）是2015年ChaLearn LAP（Look At People）的冠军之作，也是我准备搞基于深度学习年龄估计方面阅读...
2018-03-28 08:39:53
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转载 ubuntu16.04+anaconda3+python3.6下如何配置opencv3
折腾了好长时间，最终发现了下面博客作者isuccess88的一篇文章，与我遇到的问题基本一致，但解决方法简洁高效，瞬间解决配置问题，开心。怕以后忘记，所以将该博主的文章搬到这里，以便以后需要的时候进行查看。以下为作者isuccess88的博文，链接如下：http://m.blog.csdn.net/isuccess88/article/details/73546835
2017-11-14 15:29:30
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原创 使用scikit-learn对模型进行比较
scikit-learn封装（wrapper）两种库来对进行分类一种为KerasClassifier ，一种为KerasRegress本例使用第一种分类器模型通过使用build_in函数，为其传递一个训练模型，然后对结果进行评估在这里，可以将我们的模型定义为一个函数，然后返回一个编译后的模型，该模型将作为参数传递给build_in函数和使用fit（）函数一样，该函数还接受epo
2017-09-23 21:04:27
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原创 keras评估模型
当创建好模型并且用来训练之后，如何评估模型的好坏，准确度又如何呢？三种常用方法：1、使用自动验证方法在 fit 函数中增加一个validation_split参数，该参数用来进行验证效果该参数可以自由设置，一般设置为20%或者30%。也就是测试集占总数据集的20%或者30%的数据用来进行验证，其余用来进行训练2、人工设定这里使用到了scikit-learn机
2017-09-23 20:22:53
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原创 keras入门
框架为 keras+tensorflow几个重要过程：1、下载数据集 load data2、定义模型 define model3、编译模型 compile model4、拟合模型 fit model5、评估模型 evaluate model第一步：下载数据集 设置随机种子，可以使得每次实验时的起始都一样，便于对比，也便于debug
2017-09-23 15:16:43
891
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