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RSS订阅原创 ubuntu 18.04 mmdetection 训练mask_rcnn
目录Git数据集准备配置修改coco.py修改class_names.py修改coco_instance.py修改schedules_1x.py修改default_runtime.py修改mask_rcnn_r50_fpn.py训练测试训练其他网络的建议Git官网安装教程以及数据集准备，可以根据自己想要跑的网络准备。下面记录一下这次跑mask_rcnn的过程。数据集准备这次在数据上面花了很多时间，一开始自己使用精灵标注助手标注，但是感觉后续处理很麻烦。后来借鉴了一下别人做数据集的方式，采用labe
2020-09-17 11:34:30
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原创 C++利用mongoose搭建http服务端和客户端
服务端与客户端常用函数服务端http_server_sampleev_handler(事件处理函数)常用函数客户端官网官网有详细的说明和丰富的例子，有兴趣的可以去看看。服务端http_server_sample#include "mongoose.h"static const char *s_http_port = "8000";static void ev_handler(struct mg_connection *c, int ev, void *p) { if (ev == MG
2020-08-18 16:01:07
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原创 Yolov4训练自己的数据集
Yolov4论文：链接：https://pan.baidu.com/s/1cMtCneweOumFb1KoEFPBWg提取码：49r6代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet环境：Ubuntu 18.04Python3.7(anoconda)cuda10.0,cudnn7.3.4编译：原文作者的代码中，已经将所有的东西包装好了，因此根据自己的需求，修改makefile的参数，make即可。参数如下（原文作者代码中的README.md文件，有详细的介绍）：
2020-07-23 11:25:59
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原创 MTCNN的测试
IOUIOU就是两个图形面积的交并比。IOU的作用就是计算两个图像的面积重合度，如果两个图像有交集，那么就使用两个图像的交集除以并集，就可以得到重复面积的值，也就是IOU值，很显然，这个值的范围在0~1之间，两个图像完全不重合IOU值为0，完全重合，IOU值为1.另外一种嵌套框的IOU计算，是根据交集除以最小面积计算。 大框套小框 IOU=1NMS(非极大值抑制)非极大值抑制，主要用于检测中提取置信度分数最高的窗口。NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标追踪、数据挖掘、3D重建、目标
2020-06-11 14:28:29
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原创 MTCNN的训练
MTCNN简介MTCNN使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐。包含三个网络，分别是P-Net、R-Net、O-Net。三个网络可以分开训练，但是在使用时，是串行使用的，P-Net输入大小不受限制，当图片输入后，P-Net会通过12*12的窗口找到不同尺寸图片下（图像金字塔）人脸的建议框，之后将建议框所框出的区域转正R-Net的输入大小（图片转正方形），传入R-Net精细化建议框，同理，将建议框所框出的区域转正O-Net的输入大小（图片转正方形），传入O-Net输出最终结果，包括人脸框以及关键点。
2020-06-10 20:33:44
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原创 简单数据集分享
LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1y3Sn9sPHNKt0AdNM7X7MIg提取码：sewnCartoon face链接：https://pan.baidu.com/s/1pTTWl0uBV777BFS1t891IQ提取码：opodVOCtrainval_11-May-2012（迅雷下载）http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.t
2020-06-09 19:07:25
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空空如也
空空如也
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