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RSS订阅转载 关于读取图片自动旋转的解决方法
近期在做数据增强时，发现部分图片查看时是正常显示的，然而经过PIL读取后，显示或保存的图片是旋转了的，经过查找原因后，发现是图片查看器在处理Exif上存在着差异，解决方法为：https://cloud.tencent.com/developer/article/1523050...
2021-06-30 14:34:58
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原创 ncnn填坑记录八：将自己训练的模型打包为APK并部署到安卓端运行
上一篇：ncnn填坑记录七：examples/squeezenet.cpp代码阅读做一个分类任务，模型选取的mobilenetv3，训练好模型，并按前文依次转换为onnx、ncnn后，参考官方https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet进行修改。一. 在PC端运行ncnn/examples文件夹下：squeezenet.cpp -->mobilenetv3.cpp修改如下：#include "net.h"#include <alg
2021-06-22 18:13:11
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原创 ncnn填坑记录七：examples/squeezenet.cpp代码阅读
上一篇：ncnn填坑记录六：Android Studio打包APK#include "net.h"#include <algorithm>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <stdio.h>#include <vector>static int detect_squeezenet(const cv::Mat&
2021-06-03 15:30:39
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原创 ncnn填坑记录六：Android Studio打包APK
上一篇：ncnn填坑记录五：在安卓端运行ncnn选择APK>Next第一次需要Create newKey store path选择个地址，密码全填一样方便记，Certificate需要填一项，随便写个即可Next后，选择release，上面修改生成的apk保存地址Signature Versions 签名选择V2finish后右下角提示点击locate即可定位到生成的apk文件此处生成的apk叫com.tencent.mobilenetssdncnn-release.apk，
2021-06-01 17:47:32
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原创 ncnn填坑记录五：在安卓端运行ncnn
上一篇：ncnn填坑记录四：pytorch模型转ncnn一.安装Android Studio下载地址：https://developer.android.google.cn/参考https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/85009758#t4进行安装，因版本不同，安装界面有一点不同，基本没啥问题。android-studio/bin/中有个studio.sh，启动即可，之后点安卓图标右键锁定到启动器，以后直接点击桌面左面图标即可。在sett
2021-06-01 17:14:38
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原创 ncnn填坑记录四：pytorch模型转ncnn
上一篇：ncnn填坑记录三：在pc端运行examples以torchvision自带的resnent18为例一.pytorch模型转为onnximport torchimport torchvisionimport torch.onnx# An instance of your modelmodel = torchvision.models.resnet18()# An example input you would normally provide to your model's fo
2021-06-01 15:52:20
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原创 ncnn填坑记录三：在pc端运行examples
上一篇：ncnn填坑记录二：安装ncnn一.以squeezenet为例1.ncnn/examples内只有squeezenet的权重文件，故以此为例，打开该文件夹下的CMakeLists.txt，许多博客建议在末尾部分添加如下内容：add_executable(squeezenet squeezenet.cpp) target_link_libraries(squeezenet ncnn ${OpenCV_LIBS}) 可能是以前的版本需要这么改，新版本官方应该修改了，不需要修改，可以将末尾部分
2021-05-31 15:41:16
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原创 ncnn填坑记录二：安装ncnn
上一篇：ncnn填坑记录一：安装protobuf、cmake和opencv1.下载ncnn代码github上下载太慢，可换码云下载git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git或git clone https://gitee.com/Tencent/ncnn.git2.安装依赖项gitg++cmakeprotocol buffer (protobuf) headers files and protobuf compilervulkan he
2021-05-31 11:38:56
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原创 ncnn填坑记录一：安装protobuf、cmake和opencv
1.protobuf安装git clone https://gitee.com/arcy/protobuf.git # 网络不好才在码云下载，建议github或git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git 安装依赖项：sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip libffi-dev -y安装cd protobuf/./autoge
2021-05-31 10:37:49
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原创 安装caffe报错error This file requires compiler and library support for the ISO C++ 2011 standard
报错error: #error This file requires compiler and library support for the ISO C++ 2011 standard. This support is currently experimental, and must be enabled with the -std=c++11 or -std=gnu++11 compiler options.找了很多方法都不管用，参考https://www.edoou.com/articles/1
2021-05-20 16:31:37
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转载 无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系
使用sudo apt-get install 时出现提示无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。可以换个命令sudo aptitude install ，因为aptitude会自动把所有依赖的库都帮你顺着找到，并下载好。而apt-get下载某个包中它的所有依赖项都必须存在，这就是为什么我们每次执行apt-get的时候都需要先apt-get update的更新软件包的原因。如果提示找不到aptitude，可以先使用sudo apt-get install aptit
2021-05-17 09:22:48
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原创 mmdetection初步运行
1.安装conda虚拟环境时，按照官方说明一次就正常安装好了；2.需要提前下载模型权重，运行时会自动下载resnet等模型的预训练权重，可以提前下载好后放进对应的隐藏文件夹内；3.运行推理代码：python demo/image_demo.py 'demo/demo.jpg' 'configs/detectors/detectors_cascade_rcnn_r50_1x_coco.py' 'checkpoints/detectors_cascade_rcnn_r50_1x_coco-32a10ba0
2021-04-12 10:59:13
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原创 numpy ndarray与matrix互相转换及转换时维度的变换
由于需要求数组的逆，而numpy.ndarray不能直接求逆，需要先转换为numpy.matrix类型。ndarray转matrix：x = np.mat(x)matrix转ndarray:x = x.A需要注意的是，matrix 只能表示二维数据，用其他维度的ndarray转换为matrix后，再进行维度的变换。顺便附上矩阵求逆：x = x.T矩阵转置x = x.I...
2021-03-26 11:36:26
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原创 使用numpy和pandas读取含有中文及字母的csv文件
正常读取会报格式错误p = r'hw1_data/train.csv'f = np.loadtxt(p, dtype=str, delimiter=',')print(f)numpy读取csv文件时，dtype默认为float，有字母时，需要改为str，但是当文件中有中文时，依然报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa4 in position 0: invalid start byte。改变编码格式：f = np.l
2021-01-19 17:37:13
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原创 初探PaddlePaddle的静态图与动态图
最近学习paddle的分割框架，使用了paddle的动态图，自己实现了一遍，发现和pytorch的结构很相似，再把静态图也实现了遍，果然又和tensorflow相似。下面是mnist的两种实现，顺便把paddle的优化器和学习率调整也学习了，paddle支持动态图和静态图的转换，下次再尝试。静态图：import paddleimport numpy as npimport paddle.fluid as fluidepoch_num = 10BATCH_SIZE = 64train_read
2020-10-26 09:29:04
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原创 YOLOv5代码阅读笔记
本来想先总结yolov5的各种知识点，但是看了一位大佬发的博客，瞬间就跪了，链接放上：[深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解]。(https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/107852353)代码看完一遍后，感觉理解还不够深刻，决定近期再把代码过一遍，顺便写个阅读笔记加深记忆。看代码建议从推理部分开始看。一、detect.py由于以前就是用的v5团队写的pytorch版yolov3，detect.py跟v3的代码基本一样，
2020-10-09 13:52:01
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原创 百度飞桨AIStudio平台持久化安装环境
每次在AIStudio上重启项目都要在再安装一次环境，这是因为默认的安装位置在重启后还原了，只需在项目下新建个文件夹存放安装环境即可。# 如果需要进行持久化安装, 需要使用持久化路径, 如下方代码示例:# If a persistence installation is required, you need to use the persistence path as the following:!mkdir /home/aistudio/external-libraries!pip install
2020-10-04 11:31:57
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原创 深度学习中遇到的一些tricks
1. 在推理时使用torch.backends.cudnn.benchmark = true，可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。一般来讲，应该遵循以下准则：如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率；如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话，会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置，这样反而会降低运行效率
2020-08-04 09:45:47
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转载 Pytorch在训练过程中常见的问题
1 Input type (CUDAFloatTensor) and weight type (CPUFloatTensor) should be the same仔细看错误信息，CUDA和CPU，输入数据x和模型中的权重值类型不一样，一般来说是因为模型的参数不在GPU中，而输入数据在GPU中，通过添加model.cuda()将模型转移到GPU上以解决这个问题。2 Input type (CUDADoubleTensor) and weight type (CUDAFloatTensor) should
2020-06-15 15:45:08
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原创 yolov3，yolov3-spp转onnx再转tensorrt填坑记录
1.官方代码使用python2转的onnx，比如这份代码：https://github.com/Cw-zero/TensorRT_yolo3_module这里有份使用python3转onnx的代码：https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos2.报错ERROR: ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)yolov3.cfg文件使用官方提供的，有两点需注意：一.两层之间至少有1条空线
2020-06-05 16:54:24
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原创 安装torch2trt 和TensorRT 踩坑记录
以前一直以为pytorch模型转tensorrt的话，需要先转onnx才行，突然发现还有torch2trt这个东东，可以直接转torch模型为tensorrt。安装torch2trttorch2trt下载地址：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trtreadme上有安装说明，按他说的干就是，安装中出了一个问题，在执行sudo python setu...
2020-05-08 16:43:20
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原创 darknet yolov4 在ubuntu下的编译安装
以前用的yolov3是pytorch版本的，yolov4刚出来，各位大佬的tf和pytorch版本都还没发布，就只有先用daknent的版本来尝哈鲜。Darknet是一个比较小众的深度学习框架，我也不准备学这个框架，直接编译走起。下载github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet，手动下载或者git clone https://github.com/...
2020-04-28 15:48:36
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原创 解决 ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file
遇到这个问题整了一上午,按网上说的换了很多个tf版本,然并卵,中间也加了很多骚操作,最后把版本又换回推荐的版本,总算解决了.个人环境是Ubuntu 18.04.2 LTS , python3.6, cuda10.0.130, cudnn:7.4.2, 最后安装的tensorflow版本为tensorflow-gpu==1.13.1中间试了很多方法,具体是哪个方法解决了问题我也不知道了(换了tf...
2019-07-19 11:36:31
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转载 准确率（accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall）和综合评价指标（F1-Measure ）
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用...
2018-12-24 17:25:36
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原创 深度学习5：TensorFlow数据保存于恢复
保存import tensorflow as tfimport numpy as npw = tf.Variable([[11,12,13],[22,23,25]],dtype=tf.float32,name=&amp;amp;amp;amp;quot;weights&amp;amp;amp;amp;quot;)b = tf.Variable([[7,8,9]],dtype=tf.float32,name=&amp;amp;amp;amp;quot;
2018-12-22 22:03:28
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原创 深度学习４：全连接ＭＬＰ（mnist）
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets(&amp;amp;quot;MNIST_data/&amp;amp;quot;,one_hot=True)import numpy as npclass MLPNet: def __init__(self): self...
2018-12-22 21:41:09
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原创 深度学习3：归一化和去均值化
归一化进行归一化的原因是把各个特征的尺度控制在相同的范围内，这样可以便于找到最优解，不进行归一化时如左图，进行归一化后如右图，可发现能提高收敛效率，省事多了。 一种是最值归一化，比如把最大值归一化成1，最小值归一化成-1；或把最大值归一化成1，最小值归一化成0。适用于本来就分布在有限范围内的数据。另一种是均值方差归一化，一般是把均值归一化成0，方差归一化成1。适用于...
2018-12-22 21:31:46
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原创 深度学习２：激活函数
激活函数的作用提供非线性能力激活函数的性质1、处处可微分2、增强鲁棒性3、值域是-1到1或者0到1，定义域负无穷到正无穷。定义域在-1到1之间的函数图像梯度很大，而在其他地方梯度很小常见激活函数(1) sigmoid函数 sigmoid 可处理二分类问题 优点：1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，...
2018-12-22 21:04:23
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转载 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 &lt;/div&gt; &lt;div id="content_views" class="markdown_views prism-atom-one-dark...
2018-12-22 17:28:23
173
空空如也
mtcnn检测人脸时把手掌也当成人脸了
2019-03-04
pytorch 的Cross Entropy Loss 输入怎么填？
2019-01-24
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