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原创 Colab 使用中的一些记录
挂载目录!mkdir -p drivefrom google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')切换目录import ospath = "/content/drive/MyDrive/AnimeGANv2_pytorch"os.chdir(path)建立软连接，方便目录查找!mkdir -p /data!ln -s /content/drive/MyDrive/dataset /data/datasets...
2022-05-23 09:12:00
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原创 根据点击率优化排序算法
文章查询过程https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45286.pdfLearning to Rank withselection bias in personal search该论文提出了一种可以利用CTR数据进行排序优化的流程
2021-04-01 23:38:11
488
原创 xavier 安装scipy 必备依赖库
安装之前需要先安装一下sudo apt-get install gcc gfortran python3-dev libopenblas-dev liblapack-dev cython3 libfreetype6-dev pybind11
2020-12-11 11:49:41
493
1
原创 dockerfile中使用miniconda
dockerfile中使用miniconda无conda not foundRUN wget --quiet https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \ /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \ rm ~/miniconda.sh && \
2020-12-11 11:31:57
3342
原创 ipm 将点重新投影回原图像
矩阵求逆M_inv = np.linalg.inv(M)blank_array = np.ones((3,len(t.x_list)))blank_array[1,:] = self.y_listblank_array[0,:] = np.array(t.x_list)points = np.dot(self.M_inv,blank_array)points[0,:] = points[0,:] / points[2,:]points[1,:] = points[1,:] / points.
2020-07-02 10:52:16
409
原创 Basler 根据ip读相机
问题来源同时连接了多个摄像头，因此连接时需要区分不同ip的摄像头代码 ip_address = '192.168.1.51' info = pylon.DeviceInfo() info.SetPropertyValue('IpAddress', ip_address) camera = pylon.InstantCamera(pylon.TlFactory.G...
2020-01-21 10:58:24
889
2
原创 numpy写入二进制文件,读出，并转换为numpy
原因使用二进制文件写入是因为我们的设备为xavier，cv2视频直接写入，编码耗时，占用cpu，因此，考虑直接将numpy矩阵写入，减少程序运行时的耗时工作。写入和其他文件写入一样，直接写入import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('night.jpg')print(img[:10,0,0])writer = open("a.bin"...
2019-12-01 18:24:33
6737
1
原创 cv2 旋转
正常旋转angle为角度，而不是弧度，此时得到的是(2,3)矩阵，对应[[cosa,-sina,0],[sina,cosa,0]]M = cv2.getRotationMatrix2D(((width-1)/2.0,(height-1)/2.0),angle,1)而旋转时，可以直接使用numpy.matmul来计算binary = cv2.warpAffine(binary,M,(w...
2019-11-25 09:47:17
930
原创 Tensorrt使用时遇到的一些坑
数据传输tensorrt并不能消除gpu到cpu的数据传输问题，所以数据拷贝依然比较慢。所以要对传出的数据进行压缩才可以节省时间数据类型pycuda 给的例子支持np.float32比较好，传到kernel以后直接使用float *input即可对内存进行操作。而int 则需要将变量转换为np.int32才能正确的读到...
2019-09-08 15:16:42
5193
1
原创 Xavier使用时遇到的一些坑
SDK刷机先按住中间recovery键,然后按开机键,此时屏幕是黑色的,xavier也不怎么发热,此时从SDK宿主机上命令lsusb,查看是否有设备即 nvidia字样.可以从SDK上面filter log,只查看error log, 如果xavier没在recovery mode, 会有相应错误log报出来.Tensorrt 安装现在时间是19年9月2号,所以所说的版本问题,版本对应如下...
2019-09-03 10:34:06
3805
原创 onnx-tensorrt安装时遇到的问题
我使用的docker镜像是 nvcr.io/nvidia/tensorrt 19.03-py3 6053535b43bc下载onnx-tensorrt最新master分支,使用cmake命令如下:cmake -DCUDA_INCLUDE_DIRS=/usr/local/cuda/include -DTENSORRT_ROOT=/opt/tensorrt .. -DGPU_ARCHS="61...
2019-07-15 09:15:13
1691
原创 CenterNet: Objects as points 算法及作者代码walk through
相信论文的大体意思大家都有看过很多介绍，论文通过预测目标中心点和目标w和h来得到检测框，而且经过测试，该算法的框预测明显优于Yolov3，结果就不贴了。Loss上面是总的Loss ,分别包含Lk中心点heatmap预测loss，Lsize：object size Loss，Loff: 由于下采样导致的离散化错误，因此增加了中心点的offset预测，论文中解释如下：To recover t...
2019-07-05 13:44:48
3211
4
原创 语义分割 Attention模块 CVPR2019
Dual Attention Network for Scene Segmentation该论文提出在spatial和channel维度分别进行attention操作，个人理解attention就是训练出来的Mask，代表每个point的重要性，网络图如下，代码：https://github.com/junfu1115/DANetBiSeNet: Bilateral Segmentation...
2019-07-04 18:27:13
4605
原创 pytorch中语义分割最终的one hot结果转为color image
1.首先我们需要生成一个color list，例如下面所示，表示2个颜色[[255,0,0], [0,255,0]]生成的代码如下，从google的deeplabv3+代码里面找出来的def bit_get(val, idx): """Gets the bit value. Args: val: Input value, int or numpy int ar...
2019-06-27 10:25:58
2703
3
原创 dell inspiron 15-5577 ubuntu 16.04 安装及nvidia driver安装
系统按照优盘启动和安装完系统启动会卡在启动界面，据网友反映是因为1050显卡和nouveau冲突造成的开机进入grub界面，如果进不去，就在闪过bios之后按esc选中启动项，并按e进入编辑选项使用nomodeset 替换原来的quite splash —即可进入系统，进入系统后再禁用nouveau。sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau....
2019-06-03 11:58:50
1427
原创 pytorch loading参数 迁移学习
多gpu训练存储的参数经常会在load的时候由于多了module而错误，因此可以用下面代码去掉 from collections import OrderedDict pretrained_dict = torch.load(pretraind) new_state_dict = OrderedDict() for k, v in...
2019-05-20 16:51:23
257
原创 ubuntu pinyin input method
There are ibus and fcitx almost people used for chinese pinyin input method.ibus which I think more quick introduced firstYou can avoid install ibus if there has been installed on ubuntusudo apt-g...
2019-05-12 13:38:29
1285
原创 ubuntu cuda install
forbiden nouveau which is the driver of ubuntu’s1.添加conf 文件：cat /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confblacklist nouveauoptions nouveau modeset=0重新生成 kernel initramfs:sudo update-initramfs -u重启：su...
2019-05-12 11:54:39
153
原创 pytorch Load部分weights
我们从网上down下来的模型与我们的模型可能就存在一个层的差异，此时我们就需要重新训练所有的参数是不合理的。因此我们可以加载相同的参数，而忽略不同的参数，代码如下： pretrained_dict = torch.load(“model.pth”) model_dict = et.state_dict() pretrained_dict = {k:...
2019-05-09 14:19:59
3293
2
原创 ubuntu无需建立smb服务器即可利用sftp协议打开远程硬盘
打开ubuntu的文件管理系统导航栏有Home, Desktop等，在最下面有Connect to Server，这个既可以连接smb服务器，也可以连接其它协议，自然包括sftp这个神奇的协议。pycharm就是利用该协议进行文件同步的。点击Connect to Serve打开对话框输入Server Address, sftp 协议格式如下：sftp://[email protected]...
2019-05-09 12:18:48
493
原创 2019新cv paper
参考文章CVPR2019GA-RPNGA-RPN（Guided Anchoring）是一种新的anchor 生成方法，即通过图像特征来指导anchor 的生成。通过CNN预测 anchor 的位置和形状，生成稀疏而且形状任意的 anchor，并且设计Feature Adaption 模块来修正特征图使之与 anchor精确匹配。GA-RPN相比RPN减少90%的anchor，并且提高9.1%的...
2019-03-16 18:00:00
1082
原创 vgg resnet inception xception densnet学习笔记
resnet使得网络层数加深，通过shortcut完成梯度回传，减少梯度消失问题inception加宽网络，实现多个feature map的线性组合，实现跨通道的信息整合。
2019-03-06 14:20:30
396
原创 RCNN系列笔记
Rcnn总体流程图selected search + alexnet + lstm + l-svm + bounding box regression + nmsselected search合并相邻像素值，合并依据为相似度，度量标准有纹理、梯度、颜色等。当合并到一定比例之后，求每个像素块的最大外接矩形，该矩形即为生成的候选框.Alexnet去掉最后一层1000层的全连接输出，并从im...
2019-03-05 20:26:12
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原创 Faster Rcnn中的RPN网络与anchor如何结合生成proposals
首先放出RPN示意图和网络图anchor是RPN的核心：假设我们现在得到的feature map为W * H * C(13 * 13 * 256就是feature map的width=13,height=13,channel=256)，我们如何产生网络需要的proposals呢？我们在feature map使用滑动窗口的操作方式（stride=1,padding=1）,当前滑窗的中心在原像素空...
2019-03-04 20:07:22
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原创 yolov1
下面引用来自知乎<机器爱学习>YOLO v1深入理解对于yolov1的理解非常清晰① 一张图片最多可以检测出49个对象每个30维向量中只有一组（20个）对象分类的概率，也就只能预测出一个对象。所以输出的 77=49个 30维向量，最多表示出49个对象。② 总共有 492=98 个候选区（bounding box）每个30维向量中有2组bounding box，所以总共是98...
2019-03-04 18:09:52
273
原创 C++ 虚函数和纯虚函数
引用自定义一个函数为虚函数，不代表函数为不被实现的函数。定义他为虚函数是为了允许用基类的指针来调用子类的这个函数。定义一个函数为纯虚函数，才代表函数没有被实现。定义纯虚函数是为了实现一个接口，起到一个规范的作用，规范继承这个类的程序员必须实现这个函数。虚函数是为了实现多态，不同派生类使用同一个函数纯虚函数定义抽象类，强制派生类进行重写...
2019-03-03 12:08:28
136
原创 C++继承后可访问性
3类数据成员的可访问性public属性成员对外可见，对内可见private属性成员对外不可见，对内可见protected属性成员对外不可见，对内可见，且对派生类是可见的。公有型派生继承方法：class A :public BB父类中的public数据成员，派生类中依然是public，但B中的private成员和函数，派生类是无法直接访问的，仍然是private。私有型派生继承方法：...
2019-03-03 11:13:23
473
原创 c++ 练习代码
以下代码都是按照C++从入门到精通中写的list 代码#include &amp;lt;iostream&amp;gt;#include &amp;lt;vector&amp;gt;#include &amp;lt;deque&amp;gt;#include &amp;lt;list&amp;gt;using namespace std;int main(){
2019-03-03 10:47:11
4261
原创 模型压缩deep compression
论文名称Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding参考博客：深度神经网络压缩参考视频讲解：深度学习课程中的模型压缩小节手下把论文的方法结构图放置如下：1：剪枝：其中第一步，将模型中作用不大的参数进行去除，例如参数接近0的。...
2019-02-23 18:07:48
205
原创 快排算法 and 二分查找
解释可以查看以下地址博客白话快排另外参考博客如下：C语言快速排序算法及代码极客学院具体代码如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define N 6int partition(int s[],int low,int high){ int key; key = s[low]; ...
2019-02-23 11:30:47
141
原创 卷积神经网络输出尺寸计算
正常情况：output size = [(n+2p-f)/s]+1n: input size, p:padding, f: filter size, s: stride 有时输入图片无法被stride整除，例如：n = 10, p = 2, f = 3, s =2此时 (10+2-3)/2无法整除，查看博客，发现tensorflow中遇到此情况会padding其中一侧，而不是padd...
2019-02-20 20:21:27
1693
原创 FCN和deeplab系列中用到Output stride，那和input stride有什么区别呢
从stackoverflow中查到如下内容，翻译如下：input stride为我们正常进行卷积时候设置的stride值，output stride为该矩阵经过多次卷积pooling操作后，尺寸缩小的值，例如：input image为224224，经过多次卷积pooling操作后，feature map为77，那么output stride为224/7 = 32.Input stride...
2019-02-13 10:51:42
5037
原创 卷积神经网络中的add和concatnate区别
使用DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作，而ResNet更多采用的add操作。concatenate为横向或纵向空间上的叠加，而add为简单的像素叠加。add使用keras中源码容易看到，是像素的叠加def _merge_function(self, inputs): output = inputs[0] for i in rang...
2019-02-12 17:58:51
5330
转载 pooling池化的作用
作者：谢志宁链接：https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492来源：知乎个人觉得主要是两个作用：1.invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)2.保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力(1)...
2019-02-01 13:52:36
2701
原创 deeplabv3+ 中crop size参数
deeplabv3+ 中crop size参数deeplabv3+中train.py的输入参数如下：python -u "${WORK_DIR}"/train.py \ --logtostderr \ --num_clones=8 \ --train_split="train" \ --model_variant="xception_65" \ --atrous_rates...
2019-01-25 15:07:59
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