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RSS订阅原创 Pytorch device-side assert triggered 问题解决
好久没有博客， 遇到的问题特此记录一下， 因为同事干的好事最近在做human parsing 分割任务发现不断的重复报这个错误经过观察发现LIP（look into person)这个数据转灰度后， label的值会不超过别数20类使用np.unique能观察一张图像中的 unique的像素值， 比如[0, 3, 15, 18]而问题在于从同事拿到的图像（一共三个类别）转换之后为[0, 38, 75, 255]， 38首先就越界了（超过3）于是进行以下操作src_img = cv2.imrea
2021-03-03 19:51:11
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转载 传统算法 - 霍夫圆检测原理
以下转载自 https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52506538霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为：其中（a,b）是圆心，r是半径，也可以表述为：即所以在abr组成的三维坐标系中，一个...
2020-05-01 22:31:41
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转载 传统图像 - 霍夫直线检测原理
以下内容转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/77196434最近在看霍夫变换，觉得网上的大多文章都晦涩难懂，甚至错漏百出，所以在弄懂之后决定自己写一篇。对于直线检测来说， 所谓的霍夫变换可以理解为一种映射关系，（theta, r）与直线 y = kx + b的映射关系。且这种映射为一对一的映射。最近在看霍夫变换，觉得网上的大多文章都晦涩难懂，甚至错漏百出，所以在弄...
2020-05-01 20:23:49
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转载 欧式距离与余弦相似度的比较
該文章轉載 歐氏距離與餘弦相似度的比較在數據挖掘中，相似性度量是個基礎且重要的問題，我們經常想得知兩個個體之間存在的差異大小，藉由一個合適的度量方式，幫助我們執行分群、分類等任務。在眾多度量方式，最耳熟能詳的莫過於歐式距離、餘弦相似度，這篇文章將帶領讀者初探兩者的原理及應用場景。歐式距離歐式距離或稱歐幾里得距離，一種簡單直觀且有效的距離度量方式。回想初中計算座標(x1,y1)、(x2,y2)...
2020-04-22 14:02:03
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原创 卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第二篇
卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第二篇接下来这篇， 要从算法的角度出发了还没上车的朋友们 请从卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第一篇 务必先读过， 没有公式没有公式没有公式首先我们将上一篇太空船的例子借用一下， 还记得我们用了一个K控制器 放在测量与观察之间吗？ 也记得我们说过K是要将y与yhat之间的误差降至最小对吧？这一整个浅蓝色的部位我们可以理解为...
2020-04-13 12:52:45
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原创 卡尔曼滤波算法思想理解 Kalman filter 第一篇
卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第一篇最近在初步的理解目标跟踪的领域， 其中一个非常经典的算法卡尔曼滤波Kalman filter是需要有很好的理解才行， 由于已经脱离了学校，懂得寻找资源学习就变的非常重要， 我会先找找国内资源有没有好的视频讲解算法， 但通常一搜下来的结果不是一开始就讲公式不讲来由， 不然就是讲的太差还好意思上传的， 对于这样的资源实在不敢花时间观看， 人生短暂...
2020-04-12 23:00:20
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原创 YoloV3 TensorRT + deepsort 目标跟踪 加速
前言最近刚好需要利用目标跟踪整一些项目， 于是不太熟悉tensorflow的我找了一下torch的实现，不过找到的项目还是最基本的yolov3或者tiny的实现， 在速度上稍微慢一些， 实际在nano上实测约750ms左右的速度， 于是就启动了这个加速版本yolov3搭配deepsort的推断项目， 这篇文并不会说明完整的实现过程， 只会说明到一些实现的步骤运行环境JetsonNano，...
2020-04-12 15:31:32
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原创 Deformable ConvNet DCN 可变形卷积的理解
先声明这篇只是快速的复习用， 用词比较自我加随性，多见谅代码解说的地方很多参考了这个连结首先DCN有两个版本， 大家都知道的v1就是单纯的加了offset偏移， 另一个v2就是从v1的基础上再加上了modulation， 也就是对学习对所有位置的权重DCN v1 作用v1： 多用了一个卷积学习出偏移offset的值， 相较于原先标准的卷积在感受野上有多更多分布的采样点， 原来标准的卷积不...
2020-04-06 20:27:35
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原创 卷积参数量计算（标准卷积，分组卷积，深度可分类）
卷积参数量计算 总整理这边其实算写给我自己复习用的， 就没有用博客的口吻了 简单为主预备知识FLOPs： s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 10910^9109 FLOPs）相当于十亿次参考轻量级神经网络“巡礼”（一）—— ShuffleNetV2轻量化网络ShuffleNet MobileN...
2020-03-29 13:38:11
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转载 格拉姆矩阵 Gram Matrix 简单理解
以下转自 https://www.zhihu.com/question/49805962为了简单说明Gram Matrix需要首先说明feature map：为了学习对象的feature。所以假设我们加到100种滤波器，每种滤波器的参数不一样，表示它提出输入图像的不同特征，如：边缘、条纹等。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征，我们称之为Feature Map。所以100种卷积核就有1...
2020-03-08 19:53:14
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转载 双线性插值法 Bilinear interpolation
一、影像放大 Image Enlargement在影像處理上，對來源影像(Source Image) 做放大，一直都是很實際也很常見的需求。例如：假設你今天買了一台4K的螢幕(標準的解析度為:40962160)，但是你今天要播放的片源為Full HD(19201080)的，那麼問題就來啦~ 你的螢幕該如何顯示呢? 總不能就螢幕中間一塊有影像其他地方都黑的吧…如果這樣的話，你還不打爆這螢幕製造...
2020-03-01 16:14:33
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转载 如何隐藏C/C++编译生成的函数符号
以下内容转载自 http://hongbomin.com/2016/06/24/how-to-hide-symbols-of-c-functions/如何隐藏C/C++编译生成的二进制文件中的函数符号以及字符串，减少软件暴露出来的信息。通常，在二进制文件（静态库、动态库、可执行文件等）中包含了程序运行所需要的汇编指令、字符串、变量、导入导出的函数符号，以及一些其他的资源。其中包含的函数符号和...
2020-02-14 23:39:40
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转载 C++中的constexpr的意义与用法
以下内容转载medium， 字体为繁体， 不喜欢勿入， 无奈许多博客的介绍都写的太差， 这位台湾小哥是看过写的最清晰最棒的， 由简入深 ！内容转载https://medium.com/@tjsw/%E6%BD%AE-c-constexpr-constructor-constexpr-operator-overloading-3a11062900ffPart1近代的 C++ 中為我們傳統熟悉...
2020-01-06 10:30:58
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转载 linux 缺少动态连接库.so--cannot open shared object file: No such file or directory
error while loading shared libraries的解決方法执行行程式時，如此遇到像下列這種錯誤：./tests: error while loading shared libraries: xxx.so.0:cannot open shared object file: No such file or directory那就表示系統不知道xxx.so 放在哪個目錄下。...
2019-12-26 15:24:56
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原创 TensorRT7 + Onnx_TensorRT 安装过程记录
TensorRT + Onnx_TensorRT 安装步骤我个人是将TRT和Onnx_TensorRT安装在docker的container中， 因为云都是提供的docker环境， 实际使用起来跟一般没有区别安装TensorRT依照CUDA版本下载相对应的CUDNN下载对应cuda版本的cudnntar -xvzf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.t...
2019-12-25 19:43:58
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转载 cblas_sgemm 源码讲解
阅读Caffe源码必须理解的矩阵相乘函数以下为转载原文链接：https://blog.csdn.net/zhikangfu/article/details/782583931:函数原型：cblas_sgemm(order,transA,transB,M,N,K,ALPHA,A,LDA,B,LDB,BETA,C,LDC);函数作用：C=alphaAB+beta*Calpha =1,be...
2019-11-18 11:20:39
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原创 深度学习中的NVIDIA CUDA平行运算 / 并行运算 基础原理及简单实践
学习DL的过程是“一定”， “务必”， “必须” 要理解关于CUDA的相关知识就算你走的方向不是CUDA平行相关编程技术的， 也必须要能理解其原理所有的产品要深得用户喜欢并且赢过其他人的产品， 运行速度能赢别人毫秒也是赢 ！那么我们来了解一下为什么需要平行运算(Parallel computing)?什么是平行运算？平行运算我们可以理解为透过多重的计算单元同时间运作来解决单一问题或者是...
2019-10-30 17:39:28
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原创 完整学习 ResNet 家族 ResNext, SEResNet, SEResNext 代码实现- part2
我的更新一向缓慢因为实在太忙碌了， 然后写这些笔记主要也是希望要自己以及看的人都能学到东西， 我写的文章只要你认真的从头看到尾一定有收获， 每个知识点能讲齐的一定会说明白，要是不行， 也会找个链接补充的好了屁话少说这篇延续上一篇介绍的ResNet， 来说一下ResNext吧ResNext主要从ResNet的网络做了一些变化， 老样子先从理论在从代码上说会更清楚如果不清楚ResNet的结构...
2019-10-13 18:15:04
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原创 VOC 数据集 转 COCO 数据集 可以很简单
近期刚好跑CenterNet有这个需求但是手动将VOC转成COCO是一件麻烦的过程, 网上的教程零零落落的即使你这次转成功了， 下次如果还有需求， 估计又得找教程于是就整合了一些开源的代码编成一份可以几乎是一条指令就快速生成转成COCO数据集的目前只有for目标检测转换的部分， 其余的任务我尚未接触过在这边安利一下VOC_to_COCO使用文档如下VOC_to_COCOupd...
2019-10-06 17:30:18
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原创 完整学习 ResNet 家族 ResNext, SEResNet, SEResNext 代码实现- part1
ResNet一直都是非常卓越的性能级网络从 2015年诞生的原型ResNet一直到最近后续加了squeeze-and-excitation 模块的SEResNet， 因为残差机制使得网络层能够不断的加深并且有效的防止性能退化的问题今天老样子先说原理后上代码和大家一起了解ResNet的理论和实际代码中的架构， 之后再说到其他变种解决的问题深度网络造成的问题1.梯度消失，爆炸2.网络性能退...
2019-09-24 22:11:09
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原创 FocalLoss 对样本不平衡的权重调节和减低损失值
最近因为在做图像分类考虑到一些样本不平均的问题所以有机会尝试了一下FocalLoss这个损失函数（由Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár提出）也重新的理解了一次这个损失函数是如何运作首先我们要知道FocalLoss诞生的原由，要解决什么样的问题？解决问题针对one-stage的目标检测框架（例...
2019-09-11 16:21:41
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原创 用商汤的mmdetection 学习目标检测中的 Recalls, Precisions, AP, mAP 算法 Part2
还没看part1 的请移步 用商汤的mmdetection 学习目标检测中的 Recalls, Precisions, AP, mAP 算法 Part1好的，在part1 中·我们已经求的了TP 以及 FP， 也就是检测出的所有可能（无论是对的还是错的）我们先整理一下求到的值， 一共是两类 label1 和 label2 人和汽车类第一类 label 1 ： 人还记得我们对于第一类总共检测...
2019-08-21 17:31:51
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原创 用商汤的mmdetection 学习目标检测中的 Recalls, Precisions, AP, mAP 算法 Part1
学习目标检测一定少不了的评测方式， 就是透过recalls, precisions, 来计算出类别的AP， 以及最后所有AP的平均值 mAP（mean Average Precision) 也就是我们最关心的数值这边先简单的了解一下confusion matrix， 也就是所谓的混肴矩阵， 我个人不觉得这是一个很好的翻译， 最好记得英文就行， 在分类任务中这是一个非常重要的评测指标下图是一个基...
2019-08-20 18:52:10
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原创 mmdetection 商汤开源库 FasterRCNN 训练自己的数据集 VOC2007, 結果可視化 2019
目前為止玩过了兩個目标检测库一個是陈云大神的simple-faster-rcnn一个就是商汤科技的mmdetection这篇主要讲一下商汤的 mmdetection 如何训练自己的数据集个人认为必须要养成看官方文档的习惯， 尤其开始学习一个新的库的时候步骤将分为安装库配置数据集调整训练文件结果可视化数据集格式： VOC2007为主第一步 安装mmdetection...
2019-08-11 22:13:57
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原创 Pytorch 1.01 Grad-CAM实现CNN可视化 与 原理 热力图
CNN卷积一直都是一个神秘的过程过去一直被以黑盒来形容能够窥探CNN是一件很有趣的事情， 特别是还能够帮助我们在进行一些任务的时候了解模型判别目标物的过程是不是出了什么问题而Grad-CAM就是一个很好的可视化选择因为能够生成高分辨率的图并叠加在原图上， 让我们在研究一些模型判别错误的时候， 有个更直观的了解那么具体是如何生成Grad CAM的呢？老规矩先上图， 说明流程一定要配图...
2019-08-07 00:02:12
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原创 RoI Pooling 到底是如何运作的？轻松理解
鉴于网上博客许许多多的例子都写的让人难以理解我觉得既然分享了就要让人看的懂那我就自己写一个能让初入目标检测的小伙伴都能懂的呗借用一张图来表示整个RoI Pooling的架构ps.为了比照原来设定比例， 我把32改成16首先我们从左手边开始看起， 我们都知道Faster RCNN最一开始就是输入一张原图那么这个例子中的原图就是800*800大小的接着经过骨干网络VGG16的extra...
2019-07-24 22:17:41
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原创 Faster-RCNN anchor box Pytorch 锚点生成 （含代码）
Faster RCNN 的anchor box 是如何生成的？简单科普一下anchor box 在Faster RCNN 中就是像以下这样的框框可以分成3种长宽比，3种缩放比， 以这样的配置来组合成一组anchor框组那么可以很容易的看出一组就是3x3(也就是9个)个anchor box所组成那么这9个anchor box是如果画在图像上的呢？可以透过自定义的px, py 中心点来计算...
2019-07-06 23:42:51
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原创 Bias偏差 and Variance方差 概念简单理解
Bias偏差 and Variance方差以下内容依照原文有修改一些， 加上一些自己的理解让初学更好去记忆中间有夹杂原文与中文，是想说这些专有的名词最好也要熟悉， 毕竟论文都还是以英文为主的， 有时候英语确实能更直观的感受到意思正文我们要如何得知一个模型的跑出来的效果好不好？就取决于模型的预测能力以及在测试集上的泛化能力假如今天我们要预测一下中国人喜欢复联4的人多还是喜欢玩具总动员4的人...
2019-06-21 16:01:04
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原创 vim 插件 YouCompleteMe 代码补全 Linux 最新2019
vim - YouCompleteMe 代码补全插件 2019vim的插件安装过程其实并不复杂， 只要有照着正确的步骤， 一定能安装到位安装将分为两大项首先安装Vundle 插件管理器， 这是套插件管理器， 在安装及卸载插件上都有很大的帮助PS. 如果已经安装请忽略Vundle 插件管理器以下分两步install终端中执行以下指令git clone https://git...
2019-06-14 16:45:40
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原创 EfficientNet B0 训练 Standford 汽车图片分类（对比ResNet34)
EfficientNet B0 训练 汽车图片分类（对比ResNet34）近期google发布了新的model，不仅让整个参数量大幅的降低， 主要利用同时调整模型的width， depth， resolution来让训练过程跟结果达到比较高效的目的， 大概也是为什么model直接叫做Efficient Net吧？（笑）详细的参数公式在论文里面有介绍， 有兴趣可以自行参考研究，我是数学傻帽环境...
2019-06-07 16:46:42
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