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原创 ubantu系统命令
将光标移动到要插入的位置，按键盘上insert键开始输入（可以使用右键的粘贴功能），输入完成后直接输入(:wq命令)保存并退出。，按下 ESC 键以后终端坐下角的“插入”字样就会消失，此时你就不能在输入任何文本了。我们需要从 VIM 现在的输入模式切换到指令模式，方式就是按下键盘的。若文件属性为只读时，强制写入该文档。:q 不保存并强制退出。
2023-05-07 23:34:02
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原创 anaconda 安装卸载虚拟环境
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda的设计理念conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。1.安装Anaconda。打开命令行输入conda -V检验是否安装及
2020-12-17 11:05:29
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原创 开集检测（open set detection）
由于Zero-shot learning和Few-shot learning两个领域是2015年左右提出的，因此发展速度还比较快，也有一些比较成熟的模型了，但Open set recognition是2020年之后才提出来的，虽然有一些算法已经开始出现，终究还是处于起步阶段，所以我期望看到开集识别有更成熟的方案被提出，我也会持续关注。然而开集识别要实现的是训练集和测试集的类别可以有一样，也可以有不一样的，但模型最终能在不提供任何辅助信息的情况下区分出已知类别，同时也能分辨出未知类别并作相应处理。
2023-04-23 00:03:55
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原创 零样本学习（zero shot learning）
举个例子（如图），训练集包括horse、donkey、hyena、tiger、penguin、panda六个类别，这六个类别中每两个类别有一些相同特征，比如tiger和hyena都有条纹，模型训练完后便会将这些特征量化。测试集只有斑马这一个类别，因此也只有一个类别描述——Zebra Descriptions（horse-like，stripe，black&white），每个描述会包含几个特征，此时当我们输入斑马的图片时，模型会把图片与测试集中所有的类别描述一一比对，符合描述所有特征的即为正确分类。
2023-04-23 00:02:19
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原创 小样本学习(few shot learning)
Support Set指支撑集，支撑集的类别与训练集的类别不一样，同时每个类别提供的样本数量可以很少，甚至等于1（如图），这便是小样本学习名称的由来；举个例子，训练集有Husky、Elephant、Tiger、Macaw和Car五种类别，支撑集有Fox、Squirrel、Rabbit、Hamster、Otter和Beaver六种类别，训练集和支撑集的类别完全不一样，注意，训练后的模型只能区分支撑集里的类别，因为该模型学习的是如何区分两个图片中的物体（即比较相似度）。
2023-04-23 00:00:13
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原创 CPICS-LBP: a novel gradient Feature descriptor
此论文是本人2019年发表在IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 上的一篇文章，为了帮助大家理解此处公布代码。
2023-04-22 23:46:14
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原创 Predicted boxes or scores contain Inf/NaN. Training has diverged
这个问题是detectron的版本不对，需要切换版本。
2023-03-30 17:54:37
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原创 狄利克雷损失函数实现（Dilichlet-evidential deep learning loss）
置信度深度学习，狄利克雷分布，不确定度，开集识别与检测
2023-02-13 18:04:01
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原创 画狄利克雷分布图（Dirichlet distribution）（三元分布）
画狄利克雷分布图（Dirichlet distribution），三元分布
2023-02-10 16:56:47
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原创 【推荐研究方向（1）】小样本开集目标检测(few-shot open-set object detection)
小样本开集目标检测，使用少量已知类样本训练模型，使得模型既能够检测小样本已知类又能够检测未知类物体。
2023-02-05 09:07:01
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原创 如何下载中国专利？
查询下载专利通过一下四步即可：1、搜索“国家知识产权局”2、依次点击“服务”-“公共服务”3、点击“专利检索及分析系统-进入系统” （没有账号须首先注册账号）4、输入专利名或者专利编号即可查询。
2022-09-22 16:02:52
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原创 small-code: 目标检测将xml转化为csv
目标检测将xml转化为csv:import osimport globimport pandas as pdimport xml.etree.ElementTree as ETimport shutildef xml_to_csv(path): ### path存放xml文件路径 xml_list = [] for xml_file in glob.glob(path + '/*.xml'): print(xml_file) xml_lis
2022-05-13 15:44:26
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原创 small-code: txt检测结果转化为csv
Kaggle竞赛，将txt检测结果转化为csv用于结果提交：import osimport globimport pandas as pddef txt_to_csv(path): ### path存放xml文件路径 txt_list = [] for txt_file in glob.glob(path + '/*.txt'): print(txt_file) id = os.path.basename(txt_file).split('.
2022-05-13 15:40:35
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原创 随笔一：运用数学思维解决实际问题
一、发现关键问题开集目标检测：通过已知类训练模型，测试时既要检测已知类，又要检测未知类。如何检测并区分未知类？如何生成未知类数据？二、将关键问题转化为数学问题 通过最大似然估计算法估计异常点（未知类）的均值和方差，再由多元高斯概率模型生成满足特定条件的异常点。三、运用数学知识解决问题...
2022-05-11 16:52:11
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原创 Small-code: 计算xml格式数据集中每一类的数量
该代码用于计算VOC格式数据集中每一类标注框的数量：# -*- coding:utf-8 -*-import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport numpy as np# np.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)import matplotlibfrom PIL import Imagedef parse_obj(xml_path, filename): tre
2022-04-18 22:40:44
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原创 全球最大光伏电池缺陷异常检测数据集PVELAD【发布】
下载地址 1：GitHub - binyisu/PVEL-AD下载地址 2：http://aihebut.com/col.jsp?id=118下载地址 3：NAVEDownload竞赛测试系统：Photovoltaic cell anomaly detection | Kaggle一、简介 PVEL-AD 数据集又叫做EL2021数据集是用于对光伏电池异常缺陷检测方法进行基准测试的数据集，重点是光伏电池工业检测。PVEL-AD包含 36,543 张具有各种内部缺陷和异构背...
2022-03-26 16:08:31
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原创 torch编程-加载预训练权重-模型冻结-解耦-梯度不反传
1）加载预训练权重net = torchvision.models.resnet50(pretrained=False) # 构建模型pretrained_model = torch.load(path+'*.pth') # 导入预训练权重net.load_state_dict(pretrained_model, strict=False) # 将与训练权重载入模型2) 模型冻结3) 梯度不反传pytorch局部范围内禁用梯度计算，no_grad、enable_grad、set_g
2022-03-26 15:45:40
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原创 python获取当前工作路径、保存路径
python获取当前工作路径：import osprint os.getcwd() #获取当前工作目录路径print os.path.abspath('.') #获取当前工作目录路径print os.path.abspath('test.txt') #获取当前目录文件下的工作目录路径print os.path.abspath('..') #获取当前工作的父目录 ！注意是父目录路径print os.path.abspath(os.curdir) #获取当前工作目录路径Python添加系统
2022-03-25 10:13:14
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原创 目标检测AP计算
一、查全率和召回率计算针对目标检测查全率和召回率计算：其中GT表示ground truth的数量。二、AP计算 假如目标类别为Dog，有5张照片，共包含7只Dog，也即GT（GroundTruth）数量为7，经模型预测，得到了Dog的10个预测结果，选定IoU_threshold=0.5，然后按confidence从高到低排序，如下图。其中，BB表示BoundingBox序号，GT=1表示有GT与所预测的BoundingBox的IoU>=IoU_threshold，...
2022-01-12 22:13:46
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原创 linux相关命令
1. 建立文件链接ln是linux中又一个非常重要命令，它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步的链接.当我们需要在不同的目录，用到相同的文件时，我们不需要在每一个需要的目录下都放一个必须相同的文件，我们只要在某个固定的目录，放上该文件，然后在 其它的目录下用ln命令链接（link）它就可以，不必重复的占用磁盘空间。这个命令最常用的参数是-s,具体用法是：ln -s 源文件 目标文件。当 我们需要在不同的目录，用到相同的文件时，我们不需要在每一个需要的目录下都放一个必须相同的文件，我们只要在某个
2021-11-24 11:29:33
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原创 Benchmark和baseline的理解
Benchmark是一个过程，包含三部分：experimentalsetup,experimentalresults，andanalysis.Baseline比较提出算法的优点，包含于benchmark的第二三阶段。
2021-10-09 20:45:38
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原创 VOC数据集上自己训练FSOD: Few shot object detection
问题汇总：1、BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe这个问题我直接将torch.utils.data.dataloader lines:185中的self.num_workers强制设置成12、FloatingPointError: Predicted boxes or scores contain Inf/NaN. Training has diverged.batch_size调大解决此问题。...
2021-10-04 20:22:04
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原创 在自己的图像数据集上训练测试ViT-B16模型，以及position-embdding可视化-亲测可用
ViT在图像分类、检测、分割上已经取得了很大的成功！
2021-09-18 11:23:07
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原创 YOLOv5手机andriod9.0成功部署-亲测可用
官方YOLOv代码：https://github.com/ultralytics/yolov5andriod手机不能直接使用pytorch训练的pt模型文件，因此需要转化为tflite模型。因为google针对移动端手机开发了tensorflow-Lite版。一、模型转化 pt>tflite1.下载zldrobit提供的转化代码：https://github.com/zldrobit/yolov5/tree/tf-android2. 创建虚拟环境 conda create -n yo.
2021-07-02 11:25:26
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vit-pytorch-pretrained-weights-master.zip
2021-09-18
CUDA11.1中的ptxas.exe
2020-12-24
cpicslbp.zip
2019-05-25
json文件批量转化test.bat
2019-01-21
非监督学习FCM识别光伏电池片缺陷
2018-03-14
小样本开集目标检测面临的挑战性问题
2023-02-13
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