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RSS订阅原创 去掉anaconda对编译环境的影响
去掉anaconda对编译环境的影响有时候在编译源码的时候，依赖库经常会自动链接到anaconda，然后版本不一致，导致编译错误。所以在编译的时候，先去除掉anaconda的影响echo $PATH
2020-09-01 10:54:41
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原创 面向摸奖式编程
面向摸奖式编程本来一直想写一篇关于自己职业规划的总结，但是总不知道如何去写。偶然有一次逛知乎，发现了“面向摸奖式编程”这个词儿，一下子产生了深刻的共鸣。这篇推文，我准备随意写，毕竟是在上班时间摸鱼，写公众号。各位看官随便看看就好。关于摸鱼上班时间摸鱼是一件非常幸福的事情，现在电脑在训练，也干不了其他啥的活，与其看着loss曲线发呆，不如做点自己的事情。我经常就是在鱼塘热榜看一下自己感兴趣的东西，比如知乎热榜，v2x，这个网站也是专门为摸鱼而生。关于人工智能我最讨厌的技术名词是AI，没有
2020-08-11 11:01:15
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原创 攒一台自己的深度学习主机
攒一台自己的深度学习主机本来早就有组一台深度学习主机的打算了，刚好趁着这个星期事情不是很多，就终于把这个事情搞定了。整个过程分为几个部分，首先是自己根据需求来列出配置单，然后根据配置单去各种渠道比价，最后收货之后开始组装。先来看看我最后买到的配置单配件型号价格渠道主板z490技嘉小雕1300咸鱼CPUi7 107002090淘宝显卡RTX2070 华硕2500咸鱼硬盘1T m.2 西数蓝盘711京东内存条64G asgr
2020-08-11 10:59:17
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原创 YOLOV5目标检测----上手
YOLOV5目标检测----上手2020年4月23日，YOLOV4开源2020年6月10日，YOLOV5开源这两个日子，可是把CV类公众号的运营者忙坏了，各大公众号都在忙着抢“首发”当然，YOLOV4是货真价实的YOLO系列的第四个版本，虽然J.R大神宣布了“退役”，但是v4依然是其团队的研究成果，是具有正宗YOLO血统的对于YOLOV5，其作者显然不是YOLO团队的，但是v5的作者也是yolo系列忠实粉丝。ultralytics团队实现的pytorch版本的yoloV3，广受好评，在githu
2020-07-07 16:21:28
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原创 Xavier使用SDK_Manager刷机
拿到Xavier之后，默认系统开机就和电脑上重装系统之后一样的。设置用户名，设置密码，设置语言，设置时区。进入系统之后，就是找不到cuda和opencv。OK，Xavier原厂默认系统是不包含cuda，cudnn的，甚至于连opencv都没有。所以需要自己动手重新刷机一、准备下载工具现在NVIDIA提供了SDKManeger的工具，相比于之前的Jetpack界面更加友好SDKManager下载官方参考教程我这里下载的是SDK manager1.1.0版本sudo dpkg -i sdkma
2020-05-27 17:00:48
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原创 部署官方tensorflow版本EfficientDet
Docker部署官方tensorflow版本EfficientDet官方版本EfficientDet依赖环境为tensorflow2.1.0，python版本为3；而tensorflow2.1.0gpu版本又依赖于cuda10.1，为了不对本机环境产生影响，所以采用docker部署一、官方镜像下载在tensorflow官方镜像地址copy下载命令，复制到host机器的终端运行如果pull过程很慢，那就更换国内docker镜像源vim /etc/docker/daemon.json编辑dae
2020-05-19 13:44:49
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原创 yoloV4文章精读
YOLOV4yolov4在Tesla V100硬件和coco数据集下达到43.5%AP/65FPS的成绩v4这篇文章更像是很多种trick的一种集成，实验做着做着就变成了SOTA了。在研究v4的文章过程中，最有趣的就是可以看到一个小trick如何被验证有效，然后被修改，最后被集成到算法中。这篇论文学习了很久，把里面出现的reference尽量地去搞清楚了，所有的pdf都已经下载到本地了，可以公众号回复“20”，打包下载1、BackBone为了提升精度，主干网络经常被设计的很深，一方面增强模型的表
2020-05-09 19:04:17
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原创 EfficientDet文章精读
EfficientDet真可谓猛，一骑绝尘！在比YoloV3少28倍浮点预算量的前提下，精度还可以与之持平！Google Brain 牛逼！一、EfficientDet 关键词—EfficientEfficient这个词对于目前的目标检测领域来说非常关键，为啥这么说？目前刷榜的SOTA的算法很多，在COCO上数据很漂亮，但是在实际工程部署的时候，时间消耗没法忍受。所以对于目前目标检测...
2020-04-21 09:34:24
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原创 口罩人脸检测
口罩人脸检测“口罩”在目前可谓是热门话题，由于目前疫情影响，口罩对于视觉安防领域来说可谓是一个大挑战。据说业界已经搞定了口罩下的人脸识别。早在年前已经初步整理了一些口罩相关的检测，因为年前一直做DMS相关算法，口罩和墨镜下的人脸问题，也是需要实际解决的一个比较困难的问题。在深度学习技术为背景下的解决方案，其实都可以归结于数据问题。这里介绍下，口罩人脸检测算法数据集目前的算法，数据集...
2020-03-23 01:33:06
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原创 2000FPS的人脸检测算法，开源了！
2000FPS的人脸检测算法，开源了！2019年，南方科技大学的余仕琪老师开源了一个当时有史以来最快的人脸检测算法，影响颇大。前天，这个项目更新了，添加了5点的landmark输出，并且开源了其训练方法。先来看一组数据，在i7-1065G7 CPU上可以直接干到近2000fps于老师团队表示，由于疫情在家，疯狂尝试了很多想法，大部分都失败了，但是最后一个成功了，成功了就直接给发出来了，...
2020-03-23 01:28:58
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原创 EyeGaze_CNN
DMS技术–EyeGaze据调查显示，全世界发生的交通事故中有80%的碰撞事故是由于驾驶员分心导致的，如果在车上有人能够提示驾驶员分神了，发生事故的概率可以降低30%~43%EyeGaze Estimation，就是使用计算机视觉技术来实时监控司机是否走神的一种手段。系统可以实时地知道驾驶员的注意力在哪里，如下图所示，系统实时捕捉驾驶员的视线，图片来自于EyeSight。EyeGaze...
2020-03-23 01:24:43
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原创 DMS技术详解 一
DMS技术详解DMS(Driver Monitor System)——驾驶员监控系统DMS概述DMS系统最开始的应用是监控驾驶员的状态，以防止驾驶员疲劳，分神等危害驾驶过程的行为发生。随着计算机视觉技术的发展，现在DMS系统基本涵盖了整个车载视觉解决方案。传统DMS功能分为：1、疲劳驾驶检测2、分心驾驶检测当前车厂提出的需求：1、司机视线检测2、手势识别（与车机交互）3、人脸识...
2020-02-17 23:24:27
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原创 我们真的需要模型压缩吗
我们真的需要模型压缩吗本文是译文，略有修改，原文链接模型压缩是一种可以减小神经网络计算开销的技术，被压缩的模型在使用少量计算资源的同时，其性能通常与原始模型相似。在实际应用中，其应用瓶颈在于训练原始的大型神经网络为什么要进行模型压缩？神经网络往往是过参数化的，存在很多参数冗余，不利于移动端部署大算力的计算平台往往非常贵，模型压缩可以直接节省硬件成本适当参数化的模型（Appropriat...
2020-02-17 23:03:53
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原创 2019全球AI发展报告分析
本人目前从事自动驾驶视觉感知工作，2019年整体行业遇冷，资本撤离，感受非常明显。加上最近有很多圈内做cv的学生跟我交流，问现在计算机视觉行情如何，和NLP对比有哪些优劣所以，我查找了一些资料，结合了本人的工作经历，谈谈自己的看法文中数据全部来自于以下调查报告报告pdf原文，可以关注公众号，后台回复“11”，直接获取下载链接全文分为几下几个部分报告阅读总结行业趋势AI人才就业和...
2020-01-13 10:50:52
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原创 值得跟进的最新目标检测算法
聊一聊最新的目标检测算法公众号： 卡本特后台回复 “09” 获取打包文章上一篇文章写了现在目标检测还有哪些东西可以做，然后有读者就问了目前有哪些值得工程部署去应用的算法，所以今天来聊一聊值得去跟进的一些目标检测算法。上面这张图是2015年到2019年的SOAT的算法在coco上的box AP指标变化折线图，从这张图里面可以看出目前最好的成绩是53.3，其方法还是Cascade Mask...
2020-01-10 09:04:32
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原创 深度学习目标检测--anchor
目标检测算法–anchor给目标检测算法分类，可以从好几个维度去看。例如我们常见的One-Stage和Two-Stage，这是从网络Stage数量上来分的。今天总结的方法，是根据是否有anchor来区分，所以在这个维度上，目标检测算法可以分为anchor based和anchor free，其实归根结底，都被称为Proposal Generation。其实anchor-free并不是一个新概念，...
2019-12-27 15:07:59
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原创 目标检测算法 CNN主干网络
目标检测算法 CNN主干网络在深度学习目标检测算法中很重要的一个部分就是特征提取,用来提取特征的就是CNN中的backbone，Backbone的复杂度很大程度上决定了目标检测算法的耗时。例如我们常说的SSD算法就是Backbone为VGG16的SSD，后来由于工程化场景限制，衍生出一系列兼顾适应场景精度和速度的网络。例如MobileNet-SSD，Resnet-SSD，RefineDet-...
2019-12-26 16:26:08
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原创 好用的局域网文件共享工具
在公司或者学校实验室，经常会遇到要互相传文件的情况，或者往服务器上发文件的情况，下面就这种应用场景，推荐一下好用的工具情景一： windows和windows互传直接使用飞秋[1]，这种情况最普遍。解决方案也很多。情景二： Linux和Linux互传直接使用SFTP，命令行就可以直接操作。例如我的数据服务器是ubuntu的，用户名是carpenter，服务器局域网IP是192.168.11...
2019-12-25 14:55:14
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原创 深度学习目标检测最全综述
本篇文章是精读了三篇目标检测综述文章之后，结合落地项目经验总结而成。文章内容很多，本文的目的是划重点，写核心，使刚入门的同学对目标检测有从感性到理性的认识。文章中出现的论文，全部打包整理，需要仔细研读的同学，关注公众号，后台回复 “ 05 ”领取文章大礼包；后台回复 “04”，加我微信，讨论技术问题。文章主要包含以下几个方面。目标检测的发展过程(时间轴顺序)传统检测算法V.J...
2019-12-22 13:53:47
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原创 深度学习入门
深度学习入门–资源篇从2016年开始，深度学习开始崛起，最近几年见证了cv算法从机器学习到深度学习的大转变。这篇文章主要以分享资源为主，从机器学习到深度学习的入门资料。理论方面机器学习视频，吴恩达斯坦福coursera机器学习课程深度学习书籍，书名《深度学习》，因为封面是使用深度学习生成的花的图片，所以江湖人称 “花书”，此书可谓深度学习的圣经，AI的葵花宝典。这里是深度学习中文版PD...
2019-12-17 18:33:10
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原创 下一站挤不挤？智能系统告诉你！
下一站挤不挤？智能系统告诉你！刚刚看到新闻，上海公交站已经开始了一个新的智能系统的试运行。这个智能系统可以提示乘客下一辆车的拥挤程度，这个可是比只能提示下一辆车还有多久到的系统智能多了。刚看到这个新闻我就在想，这个是基于什么原理做的呢？什么样的方案才能成本最小？ 脑海里第一个出来的就是图像，只有基于图像做，每辆车的成本就只需要控制在几个摄像头的价格内，妥妥的可以大力推广的方案。经过查看进一步...
2019-12-17 18:28:21
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原创 MTCNN应用详解
MTCNN应用详解很多人应该是读过MTCNN这篇文章的，所以这里没有简单的流程介绍，如果只是简单地算法介绍，百度上已经有很多了。开始之前，先确认以下几个问题为什么要做图像金字塔，图像金字塔在MTCNN中带来的优势和劣势分别是什么？MTCNN为什么可以接受任意尺寸的图片输入？检测最小人脸尺寸ninSize为什么是12？缩放因子factor为什么是0.709？什么是边框回归？为什么ON...
2019-12-08 23:54:50
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原创 海思3559a从零开始做计算机视觉
海思3559a从零开始做计算机视觉第一天从英伟达系列的板卡过渡到海思的平台，还没开始之前我觉得肯定也就那么回事，无非就是移植的问题，后来证明我还是太年轻在英伟达的平台上做了很久，从tk1到tx1，再到tx2，最后到Xavier。无非就是从ubuntu14.04到16.04再到18.04，随之变化的就是gcc的版本，其实这些个平台和PC端没有太大的区别，有时候PC端的代码直接拷贝上来就可以运行...
2019-12-06 17:03:48
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原创 faster-rcnn在ubuntu16.04环境下的超级详细的配置
首先，下载好必须要的安装包。为了方便，我已经全部上传在了百度云。- ubuntu16.04系统 链接：http://pan.baidu.com/s/1geU8piz密码：25mk- cuda8.0，cudnnV5 链接：http://pan.baidu.com/s/1bpN5dtd密码：igxv- mkl 链接：http://pan.baidu.co...
2019-12-06 17:03:08
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原创 人脸检测算法落地详解
人脸检测 Face Detection目标：人脸检测的目的是找出一张图片中的所有人脸的位置信息人脸检测是人脸其他应用的基础，只有获取到了是否有人脸和人脸的精确的位置信息，其它的应用才能继续开展，所以说人脸检测是一个基础且重要的一个技术。本篇文章包含内容：人脸检测工程应用中面临的问题人脸检测算法的发展过程工程中常用的人脸检测算法人脸检测算法案例详细说明一、人脸检测工程应用中面临...
2019-12-06 15:47:39
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原创 Deepin 15.11 配置深度学习环境
Deepin 15.11 配置深度学习环境一、安装deepin15.11 系统1、在DeepIn官网下载iso文件http://cdimage.deepin.com/releases/15.11/deepin-15.11-amd64.iso2、下载制作upan启动工具Deepin官方给的深度U盘启动工具，我这里在win7上启动不了，放弃了。还是使用rufus来制作。3、安装系统在BI...
2019-12-05 13:58:29
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原创 海思3559a从零开始做计算机视觉4
第四天准备先将海思给的SSD的nnie的例子跑起来SSD是原版的vgg16作为主干网络的例子，官方给出的wk文件是已经经过转化之后的但是给的例子中读取图片是加载的bgr文件，这样测试起来非常不方便，所以用opencv 重新写了读图片的接口。 IplImage *imgSrc = 0; imgSrc = cvLoadImage(pcSrcFile, 1); if (...
2019-06-18 14:05:05
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原创 海思3559a从零开始做计算机视觉3
第三天nnie移植失败了暂时先放着吧，既然硬核跑不了，先试一下软核，使用ncnn框架来部署目标检测模型1、交叉编译opencvTarget Root选择交叉编译工具链的bin目录就行其余的默认然后开始编译，肯定会出错undefined reference to `pthread_mutexattr_destroy`修改编译目录下的 CMakeCache.txt 文件，找到 ...
2019-06-11 09:50:34
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原创 海思3559a从零开始做计算机视觉2
第二天暂时先把显示搞出来了，虽然是测试例子，但是改一改代码应该可以显示调试结果，所以先放着，搞一搞模型移植吧。目标：移植自己训练的Resnet18-SSD的模型到3559上1、按照文档配置SDK环境我觉得文档太长，直接看的这个https://github.com/zhfeing/setup-HI3559A-tutorial2、配置交叉编译工具链3、配置如意工具最近墙也翻不了了，清...
2019-06-11 09:43:00
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原创 ubuntu下的beyond compare破解
the license key has been revoked昨天还用的好好的，突然今天就不行了，出现上面字样！解决步骤:cd ~/.config/bcompare#直接删除所有的东西rm *然后重新启动bcompare然后选择 enter key,输入所有内容，包括“ — ”两行--- BEGIN LICENSE KEY ---GXN1eh9FbDiX1ACdd7XKMV7...
2019-02-20 11:28:36
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原创 macbook pro升级SSD
macbook pro 自己升级硬盘我的电脑是macbook pro 13寸 2015early 128g准备工作：1、购买容量比较大的硬盘2、购买转接卡3、制作U盘启动盘4、拆机工具关于硬盘选型有很多网友已经成功了升级了，我所知道的硬盘型号有：三星SM951、三星SM951a、三星970evo、intel660p、东芝xx。我选择的是intel660P 500G，因为便宜，500...
2019-01-23 16:57:06
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原创 深度学习视觉目标检测
###深度学习视觉目标检测整体思路一、先搭建视觉目标检测算法二、根据实际的硬件平台和实现效果来优化算法。深度学习网络结构卷积、池化、全连接卷积（深度可分离卷积、空洞卷积、反卷积）backbone(vgg、resnet、mobileNet)framework(SSD、YOLO)非线性如果没有非线性单元，不管多少层的神经网络都是简单的线性叠加。只有加入了非线性单元，才能...
2018-12-28 18:07:11
1810
原创 关于tensorRT中遇到的几个问题
关于tensorRT中遇到的几个问题一、运行同一个程序，前后两次的运行结果不一样例如运行tensorRT-SSD代码，同样的测试图片，检测出来的目标框会有轻微的抖动，但是目标还是能检测出来，不会影响精度。二、相同的代码，相同的模型，相同的测试图片，在不同的平台上结果不一样我在pc上的gtx1080显卡运行tensorRT代码，全部调试通过之后移植到tx2平台上运行，却发现在tx2平台上的检...
2018-10-24 20:56:02
3688
1
原创 mobileNet-ssd使用tensorRT部署
rennet-ssd使用tensorRT部署一，将deploy.prototxt改写为deploy_plugin.prototxt1,convolution层的param{}全部去掉，convolution_param中的weight_filter{}去掉，bias_filter{}去掉2,将自定义层的名字改写为IPlugin，自定义层的参数写在新写的class里面3,ssd的detect...
2018-10-08 18:38:08
8052
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原创 自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD 2.md
自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD <2>这次的博客准备接着上次的结果来写的，但是结果非常的不好，那这里就当作是上次的总结吧mobileNet-ssd 在BDD数据集上训练收敛不了，尝试了很多方法，loss一直在7.0左右，降不下去。可能的原因：1,BDD数据集中存在dirty的数据，需要进行数据清洗。例如BDD中夜间的标注，很多人眼根本分辨不出来是什么东西的标...
2018-09-26 09:42:09
1455
原创 自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD <1>
自动驾驶数据集BDD训练mobileNet-SSD <1>一、组织训练样本1、json文件转换为xml文件原始bdd数据集是json格式的标注文件，由于我使用caffe训练，所以必须要将其转化为 VOC的xml格式的标注文件。所以直接使用Python脚本将其转化为xml。bdd数据集中包含有10个类别，包括bus,light,sign,person,bike,truc...
2018-08-29 17:46:30
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原创 笔试题
C++ 1,手写重新实现String类，实现自己用过的功能2,用C++实现NMS算法3，lambda表达式4，虚函数和纯虚函数5，向量点乘和向量叉乘自己使用C++实现一个String类常见功能：普通构造函数，拷贝构造函数，析构函数，运算符“+”重载，运算符“=”重载，字符串“==”重载，获取字符串长度，获取制定字符在字符串中位置#include <iost...
2018-07-30 17:37:22
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原创 一个本科生去面试算法工程师自取其辱的故事
2018年1月，我准备好了简历，在拉勾上往该公司投递了一份简历。 半小时后收到回复，表示不符合公司的要求，被拒绝了。 经过半年的积累，无意间又发现这家公司有更新招聘信息，我觉得这家公司挺不错的，于是很有诚意的给人事部写了一封求职信，内容大概如下：人事部领导您好，我是在拉勾招聘平台上投递过贵公司“视觉算法研发工程师”岗位的一名求职者，我叫XXX。目前拉勾上的状态是“待沟通”，这个状态已经有...
2018-07-26 00:21:03
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原创 caffe-ssd中在代码中修改detection_out层的参数
由于caffe-ssd的最后一层detection_out中有用到nms，并且是可以再gpu中实现的，这样就比在cpu上做快很多。为了将ssd工程化，需要设计一个接口，能直接设置detection_out中的nms阈值和confidence阈值。在caffe中提供了修改每一层参数的代码//net.hpp 215行const shared_ptr<Layer<Dtype&g...
2018-06-24 11:38:54
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原创 tx2远程桌面
ubuntu16.04 desktop提供了VNC server的服务，在Desktop sharing可以直接打开 1、打开desktop sharing，启动 2、勾选 Allow other users to view your desktop Allow other users to ocntrol your desktop 3、勾选完成之后直接关闭，然后安装dcon
2018-05-02 13:47:10
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