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原创 cuda10+cudnn7.5条件下 caffe 安装教程以及填坑，hdf5,hdf5_hl问题，opencv问题，依赖包安装（详细教程）以及caffe移植出现的问题
首先笔者由于之前用的是tensorflow，keras，pytorch框架所以我装好了cuda10以及cudnn7.5当然所有gpu的环境也配置好了就差单独装caffe了。以下安装调试都需要进行caffe的编译调试，通过在caffe的安装目录下使用make all -j8指令来进行，再次编译的时候建议使用指令make clean来清楚上次编译环境先，然后再次编译（对于新手而言）首先下...
2019-04-18 22:26:23
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原创 自己一些常用的Ubuntu操作指令
su root在安装caffe的时候，没有使用sudo 进行编译导致运行程序显示 4.vs的错误。使用su root可以获得权限sudo script screen.log该条命令可以保村运行窗口中的日志，并且会后台更新ln -s <源文件位置> <目标文件位置>软链接操作，可以链接到目标文件，创建快捷方式，在训练中可以避免数据集的重复拷贝u...
2019-04-15 19:19:04
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转载 ubuntu几种不同的下载指令（apt-get,wget,git clone,pip etc）
摘要：本文详细介绍了Ubuntu系统下apt-get、wget、git clone、pip与pip3、apt-get和pip几组概念的区别。1、apt-get参考文献：apt-get是AdvancedPackage Tool,该命令是linux命令，主要是自动从互联网软件仓库中搜索、安装、升级卸载软件或操作系统。apt-get update 更新所有软件（在修改过/etc/apt/...
2019-03-30 22:15:33
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转载 Tensorflow中dense（全连接层）各项参数
全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py.1. 全连接层 tf.layers.densedense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zer...
2018-11-09 09:38:02
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原创 Transformer各模块结构详解（附图）
参考：Transformer结构详解 - 知乎Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili
2023-12-29 18:07:31
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原创 模型部署之——ONNX模型转RKNN
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2023-12-27 14:39:43
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原创 模型部署之—yolox、yolov6等解码后处理过程
假设输入图像是640 * 640:输出三个维度的特征分别是: 80 * 80;40 * 40;20 * 20。三个特征层上的缩放8、16、32。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考首先计算20*20特征层的操作以上基本就是基于yolox的解码后处理过程。相对于v5, v7anchor-based的解码方式相对更简单一些，但是最后一步解码需要注意。yolox的x,y坐标输出没有做sigmod，w，h用的是exp来解码，类别是用的是sigmod。v5, v7则全部是用的是sigmod进行解码。
2023-12-27 12:32:57
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原创 模型部署之——yolov5、yolov7等基于anchor-based解码后处理过程
假设输入为640640的图像，经过fpn-pan结构得到2020,4040,8080三种尺度的特征图:20x20的特征层对应的anchor是[116,90],[156,198],[373,326];40x40的特征层对应的anchor是[30,61],[62,45],[59,119];80x80的特征层对应的anchor是[10,13],[16,30],[33,23];三个特征层上的缩放32、16、8。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考首先计算20*20特征层的操作。
2023-12-20 15:19:22
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原创 构造函数、析构函数、多态、虚函数、纯虚函数、虚析构函数、拷贝构造函数、protected、private、public
用来实现多态，允许基类的函数被实例化。通过在基类中声明虚函数，并在派生类中进行重写，实现了在运行时根据对象的实际类型选择合适的函数实现。
2023-06-07 19:07:17
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原创 模型部署之——解决pytorch转onnx模型出现identify
点击模型输入input的graph，可以看到使用的torch版本信息，这里是torch1.13,对应onnx是v13，解释一下onnx显示的v13版本是 torch.onnx.export函数中opset_version对应的输出版本。查询资料有些博客说identify就是f(x)=x的算子op，其实不尽然，上面转的模型是直接作为输入了，本模型中没有其他的输入，只有img。在官网模型发现其版本中本有identify的op，但应版本为pytorch1.2，opset_version为9。
2022-08-22 14:21:13
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原创 人脸检测几种模型在RK3399上推理速度对比
9条消息) 树莓派上几种人脸检测模型对比_熊叫大雄的博客-CSDN博客首先在可以参考上述博客。可知主流几款人脸检测模型MTCNN，CenterFace，RetinaFace，UltraFace-1MB，LFFD在树莓派上的运行时间。以下为结论：测试图片：Selfie.jpg分辨率：2048*1150，大小，417Kb。...
2022-08-03 16:24:05
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原创 ubuntu安装多版本opencv并存（解决ncnn编译出现“*“ is not member of cv）
最近搞人脸部署，其中涉及仿射变换，并且使用cv::estimateRigidTransform函数计算仿射矩阵一直报错 is not member of问题。猜测是否是调用opencv出现的问题。cmake的时候发现ncnn默认调用的opencv4.2.0，并且是在/usr下面找的，不对啊，我明明是在/usr/local/下面安装的4.0.1。为啥出现这个问题？最后发现在/etc/ld.so.conf.d里面查到信息如下深入到/ld.so.conf.d文件夹，发现结构如下.
2022-04-01 16:39:38
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原创 NCNN和OPENCV 数据互相转换
ncnn::Mat 转 cv::Matncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(a.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, a.cols, a.rows);cv::Mat 转ncnn::Mat//You may need to call in.substract_mean_normalize() first to scale values from 0..1 to 0..255// ncnn::Mat in(w, h, 3);c
2022-03-01 15:23:16
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原创 PNNX Pytorch torch.jit.trace( ) 用法(pth转pt模型)
import torchfrom * import mymodelfrom data import cfg_mnet, cfg_re50def check_keys(model, pretrained_state_dict): ckpt_keys = set(pretrained_state_dict.keys()) model_keys = set(model.state_dict().keys()) used_pretrained_keys = model_keys &.
2022-01-24 17:45:24
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原创 对训练测试推理BN层的理解（总结）
参考：1、https://blog.csdn.net/qq_36867398/article/details/1033087532、模型推理加速技巧：融合BN和Conv层 - 知乎一、训练 训练的时候BN层是以每个channel来计算均值和方差，比如是如的是64*32*32*3，3代表channel，当前假如是rgb，64是batchsize。首先在r，g，b上分别求出当前图像所有像素点的均值和方差，然后在batch上求平均，得到该组batch数据的局部数据均值和方差。然后引入bn层中...
2022-01-10 15:55:32
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转载 Pytorch 模型通过转为ncnn移植android
模型转换pytorch转onnximport torch.utils.datafrom torch.autograd import Variablefrom squeezenet import squeezenet1_2import onnxruntimeimport numpy as npfrom onnxruntime.datasets import get_exampleimport cv2import onnxmodel_file = '/home/bbt/qinghua
2021-12-29 16:20:48
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原创 pytorch model.load_state_dict报错
pytorch加载模型的时候如果模型里边使用了一些判断，判断作为选择执行条件，但是也保存到模型里面了，但是调用的时候不选择判断条件里边的网络并且使用load_state_dict，会报错，有些算子找不到名称。如：if backbone == "mobilenet": self.backbone = mobilenet() flat_shape = 1024 elif backbone == "inception_resnetv1": self.backbone = ..
2021-12-22 10:48:07
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原创 python 调用onnxruntime 实现单输入多输出
做模型部署的时候需要将模型转换为onnx，转换好之后需要将图像传入验证对比原来的pth看输出参数是否一致。我的模型输出有三部分，直接贴出代码了，注释那部分可以实现指定输出部分。import onnxruntime as ortort_session = ort.InferenceSession('./RetinaFace.onnx') #加载模型并且初始化input_name = ort_session.get_inputs()[0].name # outputs_1 = ort...
2021-12-22 10:33:35
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原创 将生成的dark模型转为caffe模型，并且测试性能
新建convert.pyimport syssys.path.append('caffe-master/python')import caffeimport numpy as npfrom collections import OrderedDictDEBUG = Truedef parse_cfg(cfgfile): def erase_comment(line):...
2020-01-17 11:54:36
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原创 测试darknet的map以及注意事项
./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3-voc_final.weights -out "" -gpu 0 -thresh .5##其中检测起来要是性能不是很好的话可以thresh 调小一点需要新建results文件夹，不然会报错。执行完之后会在./results/里面生成<类别>.tx...
2020-01-15 10:37:22
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原创 Linux内核Makefile原理
https://blog.csdn.net/fy198796/article/details/87915763https://www.cnblogs.com/Cysan/p/4384158.htmlhttp://www.sohu.com/a/190067455_777180
2020-01-13 10:39:02
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原创 Darknet使用coco2017数据集训练yolov3（亲测可用）
在此之前需要首先安装pycocotools，网上很多人说直接sudo pip install安装不了，要去git上下载coco的api然后编译python的接口，然而我按照这样的方式出现问题了。最后确实是先安装cython然后通过sudo pip install pycocotools这种方式安装好的（对了，听说win不支持，然而我也没有试过所以不知道），这里大家可以自行查阅一下pycocoto...
2020-01-07 16:46:05
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原创 yolov3-caffe 生成 detectnet执行文件时出现的问题及解决
编译caffe，添加新的上采样层，操作请查阅。没有问题的情况下你的caffe可以使用上采样，然后按照要求使用脚本转化darknet 里边的cfg和weight文件为caffe里变得model以及prototxt。查阅这里。然后训练的模型得到了就可以进行测试。在chen大神给的caffe代码里面进行reference的时候，（这里的相当于有两个caffe，一个用来生成常规操作比如训练层也有很多，另外...
2019-12-26 13:55:03
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原创 No implementation found for long org.tensorflow.contrib.android.RunStats.allocate()报错
平板是32位的，生成模型是64位的，所以报错
2019-10-23 14:47:01
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原创 一种可以尝试用tensorflow生成tflite的方法
通过以下代码得到固化后的pb文件from tensorflow.python.framework import graph_util···inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ···], name='inputs') ···prediction = tf.nn.softmax(logits, name='predicti...
2019-10-22 10:11:57
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原创 Darknet
https://www.aiuai.cn/aifarm1097.htmlhttps://blog.csdn.net/z0n1l2/article/details/80740083、https://blog.csdn.net/weixin_42754237/article/details/86548262参数介绍：很重要https://blog.csdn.net/qiu93...
2019-10-14 15:30:50
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原创 sudo chmod 777 根目录恢复
https://segmentfault.com/a/1190000006246645最近在跟进一个项目，服务器的根目录被sudo chmod 777 了，因此造成了系统的很多超级权限被chmod 777 给冲走了。关于chmod 777 可以参考，这里。补救措施可参考，这里。chmod 777 千万不可在根目录下乱用，否则将会覆盖很多权限，哦我们这服务器上出现了cuda的问题，难受。...
2019-10-12 18:29:59
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转载 ubuntu中环境变量文件/etc/profile、.profile、.bashrc、/etc/bash.bashrc之间的区别和联系
ubuntu中环境变量文件/etc/profile、.profile、.bashrc、/etc/bash.bashrc之间的区别和联系写在前面：不同的发行版里面文件的命名可能有所不同，如有的发行版etc目录下有bashrc，有的发行版下面是bash.bashrc。这个根据每个人不同的发行版注意下具体的文件名称。/etc/profile:此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登...
2019-10-12 18:21:22
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原创 caffe在别人修改的层中，加入了个全连接层，并且设置为共享参数，训练出的模型中只有该层的名称，没有具体的tensor
问题描述：在caffe中，做的是强化学习image caption，想要实现在网络中多加一个全连接层（一共三个net要加，训练baseline的net，训练强化学习的scstnet，以及两者共用的decode_net）。在训练baseline的时候加入了全连接层。网络可以训练出加入那层的参数，并且decode的时候也能产生结果。但是在训练强化学习的scstnet训练能够训练处模型，不会报错。但是在...
2019-08-20 11:28:02
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原创 caffe，SCST强化学习网络中，在修改网络的时候显示报错，调用的（共享）参数维度不匹配（笔记）
问题如下：I0807 22:23:04.734895 29440 net.cpp:465] Sharing parameters 'predict_param_0' owned by layer 'beam', param index 7F0807 22:23:04.734915 29440 net.cpp:484] Check failed: this_blob->shape() ...
2019-08-07 23:10:55
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原创 ubuntu18.04关机重启后NVIDIA-SMI has failed 问题解决
问题描述：注：以下解决办法只针对电脑更新重启后导致内核改变（升级）的问题。如果内核能匹配显卡驱动但是还是无法连接那么建议重新安装驱动。电脑重启打开nvidia-smi出现：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver第一步 为了验证是否属于内核改变或者升级...
2019-08-06 15:32:21
2695
原创 笔记
layer { name: "concat1_t3" type: "Concat" bottom: "lstm0_hidden3" bottom: "fc8_3" bottom: "lstm1_hidden2" bottom: "lstm1_hidden0" top: "concat1_t3"}layer { name: "reshape_t3" type...
2019-08-06 10:40:49
93
转载 Beamsearch和Greedysearch算法
转知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36029811?group_id=972420376412762112博客：https://www.cnblogs.com/taolusi/archive/2018/07/03/9258406.html
2019-07-19 11:02:41
187
原创 caffe的一些层的功能
附上常用的修改train_val.prototxt训练网络为deploy.prototxt测试网络的链接：点击这里附上一些常用的且较为详述的链接：点击这里Slice层：用来将输入张量按照维度进行切分layer { name: "slice" type: "Slice" bottom: "input" #假设维度：N×5×H*W top: "output...
2019-07-19 10:47:32
426
翻译 666
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2019-05-12 10:11:54
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