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RSS订阅原创 训练自己的目标检测模型：tensorflow+win7
1.安装标注工具要使用自己的数据来训练模型，首先得先作数据标注，也就是先要告诉机器图像里面有什么物体、物体在位置在哪里，有了这些信息后才能来训练模型。（1）标注数据文件目前流行的数据标注文件格式主要有VOC_2007、VOC_2012，该文本格式来源于Pascal VOC标准数据集，这是衡量图像分类识别能力的重要基准之一。本文采用VOC_2007数据格式文件，以xml格式存储，如下：...
2019-04-02 20:35:30
2012
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转载 TensorBoard-PROJECTOR-高维向量可视化
TensorBoard-PROJECTOR-高维向量可视化 PROJECTOR用于将高维向量进行可视化，通过PCA，T-SNE等方法将高维向量投影到三维坐标系。具体操作和解释见代码和注释：import tensorflow as tfimport mnist_inferenceimport osfrom tensorflow.contrib.tensorboard.plu...
2018-10-25 16:43:51
1471
转载 caffe单张图片分类
# sudo ./build/examples/cpp_classification/classification.bin \ models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt \ models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \ data/ilsvrc12...
2018-10-22 15:38:13
471
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原创 Tensorflow Slim微调模型
一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc...
2018-09-20 11:57:44
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原创 Windows 7 下Vs2013调用tensorflow表情识别模型
在Windows下安装tensorflow-gpu,可参考windows+tensorflow-gpu+anaconda3+cuda8.0+cudnn安装指南https://blog.csdn.net/hdd0411/article/details/71305931?locationNum=8&fps=1。2.1具体调用指南：新建vs2013工程，复制anaconda3文件夹...
2018-07-04 15:46:59
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原创 safeNet sentinel 加密狗远程更改简单配置（时间和使用次数等）
加密狗远程更改简单配置（时间和使用次数等）一、用户端和开发端分别安装safeNet sentinel 软件包二、第一次加密开发端电脑分别插上developer key和sentinel key。1、在Tools工具栏选择，Quick CodeCover选项，在右边面板中选中“protect my application with the licensing limit I choose from ...
2018-05-22 09:52:02
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原创 tensorflow_二分类之cnn-svm
import datasetimport tensorflow as tfimport timefrom datetime import timedeltaimport mathimport randomimport numpy as npimport os#Adding Seed so that random initialization is consistentfrom numpy.rand...
2018-05-17 11:56:31
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原创 tensorflow_二分类之tensorboard可视化
import datasetimport tensorflow as tfimport timefrom datetime import timedeltaimport mathimport randomimport numpy as npimport os#Adding Seed so that random initialization is consistentfrom numpy.rand...
2018-05-15 11:19:46
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原创 tensorflow_二分类之多张图片分类
在单张图片分类的基础上文章进一步研究多张图片的分类：1）新建predictmultipy.py,输入以下内容import tensorflow as tfimport numpy as npimport os,glob,cv2import sys,argparsefrom utils.copy import get_file_list# First, pass the path of the im...
2018-05-15 10:25:05
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原创 tensorflow_二分类模型之单张图片测试
在上一篇博客中，已经训练好对应的分类模型，那么如何调用这个模型，分类其他图片呢？本文将对该过程进行解析。新建1）predict.py输入以下内容：import tensorflow as tfimport numpy as npimport os,glob,cv2import sys,argparse# First, pass the path of the imagedir_path = os....
2018-05-15 10:19:35
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原创 tensorflow学习之训练自己的CNN模型（简单二分类）
本文借鉴已有cat-vs-dog模型，在此模型上进行修改。该模型可在以下网址下载，后续将对模型进行解析及进一步修改。https://download.csdn.net/download/twinkle_star1314/10414568。今天先对模型进行分析：...
2018-05-15 09:16:53
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原创 ubuntu14.04安装图片标注工具labelImg
ubuntu14.04下安装labelImg一、PyQt4配置安装1、安装SIP从http://www.riverbankcomputing.co.uk/software/sip/download 下载压缩包解压，切换到当前目录下执行以下命令。sudo python3 configure.pymakesudo make install 2、安装依赖库sudo apt-get install lib...
2018-04-12 11:29:45
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转载 利用tensorflow训练自己的图片数据（2）——输入图片处理
一. 说明在上一博客，利用tensorflow训练自己的图片数据（1）中，我们已经得到了后续训练需要的图片的指定shape大小；接下来我们需要做的就是对指定大小的生成图片进行sample与label分类制作，获得神经网络输入的get_files文件，同时为了方便网络的训练，输入数据进行batch处理。二. 编程实现[python] view plain
2017-12-14 10:12:22
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转载 利用tensorflow训练自己的图片数据（1）——预处理
一. 准备原始数据首先，我们需要准备训练的原始数据，本次训练为图像分类识别，因而一开始，笔者从网上随机的下载了Dog的四种类别：husky，jiwawa，poodle，qiutian。每种类别30种，一共120张图片。在训练之前，需要做的就是进行图像的预处理，即将这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape。下载的原始图片分别放到同一文件的不同文件夹下，如：
2017-12-14 10:08:46
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转载 tensorflow 安装
本文首发于我的微信公众号：赛克分享君，未经允许，不得随意转载。文末附有公众号二维码，感兴趣的话可以试着关注一下，关注了不喜欢欢迎随时取消，可以的话取关的时候告诉我原因，以让我改进，谢谢：）。今天来说一下机器学习库 TensorFlow 的在 Ubuntu14.04 64位下的安装。什么是 TensorFlow关于什么是 TensorFlow ，这里引用一下官网的介绍：
2017-09-10 15:18:45
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原创 神经网络调试经验汇编
1.没有归一化数据；2.没有检查结果；3.没有预处理数据；4.没有使用任何调整；5.使用了太大的batch size;6. 使用了不正确的学习率；7.最后一层使用了不正确的学习率；8.网络包含错误的梯度；9.初始化的网络权重不对；10.网络太深；11.使用了错误的隐藏单元；
2017-09-06 09:54:55
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转载 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks程序(Python)配置问题总结
标签： python图像处理卷积神经网络CNN图像分类2015-12-21 19:00 12471人阅读 评论(68) 收藏 举报 分类：研发（9） 图像识别（16） 深度学习（22） 版权声明：本文为LEE Jiajun原创文章，转载请注明出处http://blog.csdn.net/jiajunlee。目录(?)[+]
2017-09-01 20:44:53
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转载 视频行为识别相关资料
行为识别相关资料行为识别调研一、介绍、背景 二、难点1.类内和类间数据的差异。对于很多动作，本身就具有很大的差异性，例如不同人不同时刻的行走动作在速度或步长上就具有差异性。不同动作之间又可能具有很大的相似性2.场景和视频的采集条件。背景是动态变化的或者光照、摄像头晃动等会影响结果。 三、数据集1.Weizman-包含10种动作(走路、快跑、向前跳、测试跳
2017-08-29 17:22:12
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转载 C3D使用指南
1. C3D特征提取1.1 命令参数介绍官方GitHub项目上同时提供了C3D-v1.0和C3D-v1.1两个版本，以下方法适用于v1.0官方提供的特征提取demo路径为~/C3D-master/C3D-v1.0/examples/c3d_feature_extraction在这个路径下，执行c3d_sport1m_feature_extraction_video.
2017-08-28 14:53:42
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转载 Action Recognition(2)
基于3D卷积神经网络的人体行为理解（论文笔记） 最近看Deep Learning的论文，看到这篇论文：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition。比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的，所以就看看。这篇论文发表在TPAMI2013。它基本上没有公式的，论文倾于从论述角度描述它
2017-08-25 18:49:11
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转载 Action Recognition
Video Analysis相关领域解读之Action Recognition(行为识别)林天威4 个月前本文投稿于极视角公众号@极视角 ，微信链接为 Video Analysis相关领域介绍之Action Recognition。此前一直在CSDN上写论文笔记（我的博客地址为Will Lin的博客，欢迎关注），之后的论文笔记应该两边都发。希望能坚持写下去。
2017-08-25 15:57:49
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转载 Deep Image Harmonization 文章相关代码信息
emo code of the paper: "Deep Image Harmonization", Y.-H. Tsai, X. Shen, Z. Lin, K. Sunkavalli, X. Lu and M.-H. Yang, CVPR 2017 28 commits 1 branch 0 releases 1 contributor
2017-08-17 16:25:27
1255
转载 深度学习caffe实战验证码识别
深度学习caffe实战验证码识别标签： 验证码识别深度学习caffe2017-02-22 17:26 3844人阅读 评论(24) 收藏 举报 分类：caffe（7） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。狭义上讲验证码识别是将验证码图像转化成字符串值，传统方法常常先对验证码图像进行字符分割，再对验证码进行识
2017-08-16 17:09:01
2077
原创 摄像头视频存储
#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(int argc, char** argv) {cvNamedWindow("win");CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(0);IplImage* frame =
2017-07-25 10:39:32
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原创 Microsoft c++ Speech SDK 读文字生成.wav文件
#include "stdafx.h"#include #include #pragma comment(lib,"ole32.lib")#pragma comment(lib,"sapi.lib")int main(int argc, char* argv[]){ISpVoice * pVoice = NULL;if (FAILED(::C
2017-07-19 15:09:46
1234
原创 Microsoft c++ Speech 识别接口快速入门
安装microsoft speech sdk:1.下载路径：http://download.csdn.net/detail/michaelliang12/9510691；2.安装直接执行安装3. VC环境配置包含目录设置speech sdk的include的路径。包含库目录设置speech sdk的lib路径4.hello world文字生成语音示例：// spee
2017-07-19 11:09:02
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转载 Video Analysis 相关领域解读之Video Captioning
Video Analysis 相关领域解读之Video Captioning(视频to文字描述)类别标签 技术博客424 阅读 30 赞 发表于 2017-05-05“video captioning的任务是给视频生成文字描述,和image captioning有点像，区别主要在于视频还包含了时序的信息。”之前两次分别介绍了video analysis中的act
2017-07-17 17:24:28
2845
转载 深度学习助力实现智能行为分析和事件识别
深度学习助力实现智能行为分析和事件识别类别标签 技术博客507 阅读 13 赞 发表于 2017-07-06“近年来，深度摄像技术的发展使得人体运动的深度图像序列变得容易获取，结合高精度的骨架估计算法，能够进一步提取人体骨架运动序列。”作者：赵放、杜勇、王洪松、吴子丰行为识别是指通过分析视频、深度传感器等数据，利用特定的算法，对行人的行为进行识别、分析的
2017-07-17 17:22:17
14169
原创 计算机视觉之分类器
基于近邻法的非参数分类器对一个类别未知的样本，可以假设其类别是在特征空间中距离这个样本最近的训练样本的类别，在大多数情况下，这个假设是合理的。近邻法正是基于这一假设来构造分类器。可以用在特征空间中距离待识别样本最近的训练样本所属的类别作为分类结果；也可以在特征空间中找出距离待识别样本最近的几个，然后用这几个训练样本的类别进行投票，以确定待识别样本最终的类别。交叉验证评估分类器性能交叉验
2017-07-17 16:36:46
845
原创 计算机视觉之基于聚类的分割方法（2）
相似性度量1.基于距离的相似性：一旦距离超过某一个阈值，相似性应该随距离增加急剧下降。2.基于亮度的相似性：当亮度值接近时相似性大，如果亮度值之差变大，则相似性减小。3.基于颜色的相似性：需要一个均衡的颜色度量来构造有意义的颜色相似性函数。使用一个均匀分布的颜色空间是个很好的办法，但是使用RGB空间并不好4.使用纹理的相似性：对于相似的纹理，相似性应该大；随着差别的增加，相似性变小
2017-07-17 14:46:08
422
原创 计算机视觉之基于聚类的分割方法
分割：假设要识别一幅图像中的物体。如果逐个处理每一个像素，那么需要处理的像素就太多了，因此，我们希望有一些简明扼要的表示形式。至于具体表示的细节应该由具体的任务来决定，不过这些表示仍然应该有一些共同的特点。首先，由典型图片所得到的表示中的组成应该相对较少（不多于后来的算法能处理的），其次，这些组成都应该是富有启发性的。对于典型的图像，通过这些组成，明显地启示我们要寻找的物体是否出现在其中。
2017-07-17 11:18:15
3603
原创 计算机视觉之边缘检测和纹理
图像中亮度明显而急剧变化的点通常称为边缘或边缘点。噪声：边缘检测中一个主要的问题就是图像噪声。这是因为边缘检测器是为了响应急剧变化而构造的；但是在图像中获得急剧变化的方法就是在像素上添加噪声（因为在每一个像素点上的噪声值通常是无关联的，或者说有可能相差很大）。噪声这个术语通常表示无法获取信息的图像度量或者与图像中所包含的无关信息的图像度量，其余的则都是信号。纹理处理中的三个基本问题
2017-07-16 20:57:33
4067
原创 计算机视觉之线性滤波
折叠失真：采样中会有信息的丢失。采样过慢的信号会显示错误结果，原始信号中的高频空间元素在采样信号中会变现为低频元素-----这种效应成为折叠失真。检测手：Freeman, Anderson等人1998年研制了一套能空手遥控开电视的界面，该系统之所以是鲁邦的，是因为系统需要做的只是确定视野中是否存在一只手。而用户通过抬起手臂张开手进行操作。因为用户一般在距离摄像机较远处操作---收的尺寸是大体知
2017-07-16 16:14:03
381
原创 计算机视觉学习之摄像机的几何标定
摄像机：CCD摄像机：1970年推出，采用敷设在薄硅片上组成矩形网格的电荷收集晶格，来记录到达每个晶格的光能总量的某种度量。每个晶格是通过在硅片上生长一层二氧化硅，然后再二氧化硅上渗入导电门结构的方式组成的。大部分CCD摄像机的数字输出在内部先转换成模拟电视信号，再送到图像帧采集卡中，才构成最后的数字图像。摄像机的内外参数估计问题（称为几何标定），假设摄像机观察到的特征（点或线）都在世界坐
2017-07-14 15:46:27
1704
原创 计算机视觉学习（导读）
为什么要研究视觉 计算机视觉的诀窍在于从图像或图像序列中获取对世界的描述。可用于：三维模型构建、图像的描述，摄像机运动规律，移动机器人控制（根据机器人上的摄像机的运动信息确定机器人的位置。），医学图像处理与理解，检验人们对物体拍摄的图像，确定是否符合规定，卫星图像的理解，对收集的图片加以组织与结构化。如知道如何去搜索与浏览图书馆的文本（尽管这仍然是具有未解决难题的课题）。参考文
2017-07-14 11:21:17
300
转载 观点|如何做好计算机视觉的研究？
简单说一下这篇文章的背景：从我去年（2015年）回到微软亚洲研究院之后接触到很多聪明的实习生。一方面感受到他们对计算机视觉研究的热情，另方面也有感于他们对计算机视觉研究认知的局限性，或者说大一点，是基本研究方法和思路上的局限性，就有想法要对如何做好计算机视觉的研究写点什么，但一直也没有找到合适的机会。最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表了一篇关于计算视觉的三个起源和人工智
2017-07-14 10:53:18
428
转载 什么是知识图谱
什么是知识图谱，我们可以把它理解成一张由知识点相互连接而成的语义网络。图1--什么是知识图谱任何一种网络都是由节点和节点关系构成。为了直观理解这个概念，拿小孩子玩的磁力棒举例，节点是钢珠，节点关系是磁力棒。图2 -- 节点和关系很多的钢珠(节点)和磁力棒(关系)相互关联，就构成了一张网络图3 -- 由节点和关系
2017-07-14 10:09:45
845
原创 MOOC公众号阅读文章
《STEM教师教学反思日志分析研究》 http://mp.weixin.qq.com/s/HFUvmLgN5n4KDYb6rcnr8QSTEM:科学素养、技术素养、工程素养与数学素养。背景：教育部《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工程的知道意见（征求意见稿）》明确要求“有效利用信息技术推进‘’重创空间”建设，探索STEAM教育、创客教育等新教育模式，使学习者具有较强的信
2017-07-14 10:04:31
1060
原创 视频雪花故障检测
雪花噪声检测原理：雪花屏为大量无规则运动的噪点，在画面中“闪烁”。具有特性：纹理深，并且有规律可循，“闪烁点”像素灰度值剧烈变化，幅值波动较大。本博客从像素值入手，直接用数学的模型来检测视频中出现的雪花噪声。检测思路：正常图像像素的灰度值变化一般都平缓，方差较小，而雪花的“闪烁点”像素灰度值剧烈变化，灰度值跳跃性大，计算方差也偏大。窗口领域也正是把图像细分，不漏过可能的异常像素点。所以检测雪花
2017-07-09 14:35:51
5464
2
CUDA 入门手册
2016-04-29
声纹识别C++技术实现代码
2017-02-20
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