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原创 TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy.

TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

2021-12-25 23:22:19 4229 2

原创 [CenterNet_Lite]使用自己的数据集训练CenterNet_Lite,从安装到使用

1、安装CenterNet_Lite1.1 环境配置先给出源码git地址:https://github.com/yjh0410/CenterNet-Lite我的服务器的环境:ubuntu16.04 、CUDA Version 9.0.176、CUDNN 7.5.0我使用了py3.6,pytorch==1.2.0 与之匹配的torchvision==0.4.0首先创建了一个新的虚拟环境:conda create -n CenterNetLite python=3.6source.

2020-11-30 20:21:40 2583 12

原创 [YOLO V5]使用自己的数据集训练YOLO V5,从安装到使用

1. 安装yolo v51.1 clone代码到自己的文件夹下cd $INSTALL_DIRgit clone https://github.com/ultralytics/yolov5.githttps://github.com/ultralytics/yolov51.2 根据requirements.txt安装依赖博主自己的环境是ubuntu 16.04,Driver Version: 430.50 ,CUDA Version: 10.1

2020-08-05 23:56:57 2951

原创 [YOLO V5] 官方预训练权重

一.YOLO V5官方代码https://github.com/ultralytics/yolov5二.预训练权重文件博主用网盘分享出来,便于没有梯子的同学使用https://pan.baidu.com/s/1yytOWpcV8SwUSYWMAFELmAdv17内容包括:

2020-07-27 10:44:32 8636 3

原创 [数据集处理]数据增强2

在[数据集处理]数据增强1方法上的提升,灵感来自yolo4的马赛克图像拼接方法的数据增强,该数据增强方法带来了以下优点:(1)变相增加了bach_size;(2)增加了背景复杂度;(3)获得了多尺度的目标;。。。。。。import cv2import osimport sysimport reimport xml.etree.ElementTree as ETfrom PIL import Imageimgreadpath = './img/'imgwritepath

2020-06-19 17:58:38 763 3

原创 [数据集处理]数据增强1

工欲善其事,必先利其器记录一个标注过的图片水平翻转,对应的xml标注信息也同步的原创小脚本import cv2import osimport sysimport reimport xml.etree.ElementTree as ETfrom PIL import Imageimgreadpath = './img/'imgwritepath = './f_img/'xmlreadpath = './xml/'xmlwritepath = './f_xml/'def

2020-06-01 00:09:32 3262

原创 C++ 10种排序方法代码汇总

// 1、冒泡 稳定 O(n^2) [ O(n), O(n^2) ]#include <vector>using namespace std;void bubbleSort(vector<int>& nums){ int n = nums.size(); for(int i = 0; i < n - 1; ++i){ for(int j = 0; j < n - 1 - i; ++j){ if(nums[j] > nums[j + ..

2021-07-18 17:03:36 386

原创 树莓派系统配置wlan0静态ip

1.设置静态IPsudo nano /etc/dhcpcd.confinterface wlan0static ip_address=192.168.124.3/24static routers=192.168.124.1static domain_name_servers=114.114.114.114wlan0是无线配置ip_address就是你要给当前设备配置的静态IP , 后面要接/24routers是网关static domain_name_serve..

2020-07-23 15:13:50 1136

原创 ps aux命令显示的状态中D、R、S 等是什么意思

ps aux命令显示的状态列中的D 不可中断 Uninterruptible sleep (usually IO)R 正在运行,或在队列中的进程S 处于休眠状态< 高优先级N 低优先级L 有些页被锁进内存s 包含子进程+ 位于后台的进程组;l 多线程,克隆线程 multi-threaded (using CLONE_THREAD, like NPTL pthreads do)T 停止或被追踪Z 僵尸进程W 进入内存交换(从内核2.6开始无效)X 死掉的进程UID.

2020-07-19 10:27:27 2256

原创 [爬个图]从某度图片获取数据

爬个某度的图片,没啥说的,直接用吧import requestsimport reimport timeimport osimport urllib.parseimport json# 要爬的页数page_num=1 photo_dir="C:\\Users\\hp\\Desktop\\getBaiduImg\\"def getThumbImage(word): num=0 url = "http://image.baidu.com/search/flip?tn=

2020-06-08 13:35:58 184

原创 [人脸数据集] 数据集处理:将wider_face人脸数据集的.txt标注格式转化为.xml格式

一. 数据集分析1.1 解压wider_face数据集和 官方的标注文件我将数据集文件结构整理为:(1) wider_face/ 为官方的数据集:(2) wider_face_split/ 为官方的标注内容:(3)wider_xml/ 为自己创建的存转化后的xml 文件的位置:二. txt 2 xml官方的标注示例:0--Parade/0_Parade_marchingband_1_849.jpg1449 330 122 149 0 ...

2020-05-20 17:21:29 1706 1

原创 [人脸数据集] 数据集处理:将MAFA人脸数据集的.mat标注格式转为.xml格式

一. 数据集分析1.1解压从官方下载的MAFA数据集后,文件结构:train_images/test_images/LabelTrainAll.matLabelTestAll.matreadme-test.txtreadme-train.txt可用看看这个txt文件,解释了标注规范,重点!这个数据集的训练集标注出了有遮挡的人类面部,而没有遮挡的面部没有标出,测试集中,将面部分成了 { 没遮挡的脸、遮挡的脸、 invalid 脸}二. mat 2 xmltrain 和

2020-05-19 18:30:37 3833 18

原创 解决PyTorch报错:RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatT

1. 问题描述1.1 在使用pytorch0.4推理pyramidbox 或者SSD时,发生一下报错:在pytorch0.3上面应该时不报错的,改成0.4之后发生报错。Traceback (most recent call last): File "test.py", line 241, in <module> det0 = detect_face(image...

2020-05-06 23:18:32 1144 1

一份简短的深度学习笔记.pdf

深度学习 大神精简笔记 巩固强化基础 面试神器 各种基础知识强化 推理步骤 大神学习笔记 作者 朱鉴

2020-05-03

iview本地文档.zip

iview的离线文档,官方文档的内容可以下载到本地,没有网络也可以用来作为开发参考。

2020-01-02

Towards High Performance Video Object Detection

面向高性能视频对象检测 Towards High Performance Video Object Detection 近年来,图像目标检测有了显著的进展。然而,视频对象检测虽然在实际场景中更具挑战性和重要性,但是很少受到关注。我们的方法扩展了已有的三种新技术,并将性能包络(速度精度折衷)稳步推进到高性能视频对象检测。

2018-11-21

Object Detectionin Videos by High Quality Object Linking

Object Detectionin Videos by High Quality Object Linking 视频对象的高质量对象链接检测

2018-11-21

CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints

CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints CornerNet作为配对关键点检测对象 提出了CornerNet,一个新的对象检测方法在检测物体的包围盒作为一对特征点,左上角和右下角,使用一个单一的卷积神经网络,通过检测对象作为配对关键点,我们消除了设计一组在先前的单级检测器中常用的锚箱的需要。

2018-11-21

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection, 现代基于cnn的目标检测器依赖于包围盒回归和非最大抑制来定位对象。类标签的概率自然反映了分类的可信度,而本土化置信度却是不存在的。这使得适当的本地化包围盒在迭代回归过程中退化,甚至在NMS期间被抑制。在本文中,我们提出了IOU-网络学习来预测每个检测到的边界盒与匹配的地面真相之间的IOU。网络获得了定位的可信度,通过保持精确的定域包围盒,进一步改进了nms过程,提出了一种基于优化的包围盒细化方法,该方法将预测的loo描述为在ms-coco数据集上进行的有效实验,以及它与几种先进的目标探测器的兼容性和适应性。

2018-11-21

Faster R-CNN

IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE 本文描述了Faster R-CNN的运行原理及框架,实验数据及结论

2018-01-31

Fast R-CNN

来自2015 IEEE International Conference on Computer Vision 该论文详细描述了快速卷积神经网络的运行原理,框架构成,以及实际实验数据和结论

2018-01-31

空空如也

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