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RSS订阅原创 cmake practice学习记录
1. 初识cmakecmake特点：开源，跨平台，管理大型项目，简化编译构建过程，可扩展。cmake缺点：并不那么简单；cmake编写过程实际上是编程过程，每个目录都需要有CMakeLists.txt；和已有体系配合并不理想。建议：只有有需求，实践才能学好，读过几天后就忘记了；工程只有几个文件，建议直接编写MakeFile；如果使用的语言不是C/C++/Java，不要使用cmake。2. 安装cmake3. 初试cmake（hello world）Cmake自动生成MakeFile。#
2022-01-25 15:21:52
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原创 实践论：论认识和实践的关系
实践论：论认识和实践的关系1. 人类的生产活动2. 人类的实践和认识3. 总结1. 人类的生产活动人类的生产活动：是最基本的实践活动，是决定其他一切活动的东西。人的认识：主要地依赖于物质的生产活动，逐渐地了解自然的现象、自然的性质、自然的规律性、人和自然的关系。经过生产活动，也在各种不同程度上逐渐地认识了人和人的一定的相互关系。人的认识发展的基本来源：在没有阶级的社会中：每个人以社会一员的资格，同其他社会成员协力，结成一定的生产关系，从事生产活动，以解决人类物质生活问题。在各种阶级的社会中
2021-07-04 16:48:32
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原创 PaddlePaddle目标检测训练营-YOLO实战
1. 说明本文是关于《百度AIStudio_目标检测7日打卡营》，作业三 YOLO系列模型baseline得分低的解决方案。2. 提升方法问题：训练图像比较大，目标又比较小，baseline的图像输入太小；增大输入图像尺寸效果会不会好一些。怎么设置anchor？聚类命令参数意义。关于问题1： 训练图像横纵分辨率都在2000-3000左右，按照yml配置文件中的608的输入尺寸训练时很难达到0.6。通过改变训练尺寸输入、评估尺寸和测试尺寸可以很容易将分数提高到0.6以上。 具体设置为：
2020-09-27 18:09:21
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原创 YOLO系列——V1-V3
YOLO V1——YOLO V51. YOLO V11.1 模型介绍1.2 效果对比2. YOLO V21. YOLO V1论文地址: http://arxiv.org/abs/1506.02640.亮点：将目标检测作为一个回归问题（与将分类问题应用到检测问题不同），可以直接对检测性能进行端到端的优化。速度快，基础模型能达到45 FPS，Fast YOLO 155 FPS。缺点：与其它检测器相比定位不准。1.1 模型介绍检测原理：图像经过一个神经网络后，产生的特征直接预测出b
2020-08-27 09:24:42
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原创 高效而准确的场景文字检测 EAST
1. 介绍EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.03155v2本文使用单个神经网络直接预测任意方向的四边形的单词和文本行，消除了不必要的中间步骤（如：候选区域聚合 和 单词分区）。本文提出的基础架构可以集中精力设计损失函数和神经网络。在ICDAR2015的数据集上，此方法在Titan-X GPU上，获得了0.782的F-score，和13.2的FPS。2. 模型介
2020-08-18 12:02:28
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原创 常见的损失函数
1. 均方误差损失函数一般加上sigmoid激活函数规范到0-1。MSE=1n∑i=1n(yi^−yi)2MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(\hat{y_i}-y_i)^2MSE=n1i=1∑n(yi^−yi)2torch.nn.MSELoss(reduction='mean')2. 交叉熵损失函数多分类任务中，经常采用softmax激活函数 + 交叉熵损失函数，交叉熵损失函数描述了两个概率分布的差异。H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi)
2020-08-11 09:05:54
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原创 优化算法_梯度下降（SGD, AdaGrad, RMSProp, Adam）
1. 梯度下降和随机梯度下降1.1 一阶梯度下降一维函数泰勒展开为：f(x+ϵ)≈f(x)+ϵf′(x) f(x+\epsilon) \approx f(x)+\epsilon f^\prime(x)f(x+ϵ)≈f(x)+ϵf′(x)将ϵ\epsilonϵ 替换为−ηf′(x)-\eta f^\prime(x)−ηf′(x)得到：f(x−ηf′(x))≈f(x)−ηf′(x)2 f(x - \eta f^\prime(x)) \approx f(x)-\eta f^\prime(x)^2f(x−
2020-08-07 17:39:10
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原创 色差计算
python计算色差参考：https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/77345166def rgb2xyz(x,y,z): x = x/255.0 y = y/255.0 z = z/255.0 xnew = 0.4124564*x + 0.3575761*y + 0.1804375*z ynew = 0.2126729*x + 0.7151522*y + 0.0721750*z znew = 0.01933
2020-05-12 15:31:49
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原创 opencv中与split()与merge()的问题
opencv文档中的core，“与opencv1同时使用“的例程，运行时报内存访问冲突的错误。 如图：原因是由于vectorplanes;容器planes为空，与I_YUV不符合，可以改为Mat planes[3]。改后marge需要输入三个参数，输入矩阵，输入矩阵个数，输出矩阵即：把merge(planes, I_YUV);改为merge(planes,3, I_YUV);
2015-12-25 11:02:51
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空空如也
空空如也
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