yogdgoy-CSDN博客

原创 Pytorch. How does pin_memory works in Dataloader?

https://stackoverflow.com/questions/55563376/pytorch-how-does-pin-memory-works-in-dataloaderhttps://devblogs.nvidia.com/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/

2019-10-08 15:28:19 280

原创 CNN经典网络和结构

LeNet：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862AlexNet：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1633143GoogLeNet：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819

2019-09-09 16:05:25 346

原创优化算法

http://spytensor.com/index.php/archives/32/?ymhgxc=8zxxvhttps://sgugger.github.io/how-do-you-find-a-good-learning-rate.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details/83589441https://githu...

2019-09-09 16:05:07 379

原创数据标注

ffmpeg基础使用精灵标注助手.AppImage运行将子文件夹中图片复制到外面并重新命名。import globimport osimport shutildirs = glob.glob('./*/')if not os.path.exists('tanks'): os.mkdir('tanks')d = 2401for dir in dirs: ...

2019-06-24 23:39:19 937

原创 Ubuntu

设置内存文件挂载点，提高数据集加载速度 sudo mount -t tmpfs -o size=xxG tmpfs /your_path# 注意：挂载时原先数据会丢失，请另设目录并复制数据进来;关机后数据消失，需重新复制;# 显示已有挂载点df -h# 卸载挂载点sudo umount /home/ai/data/coco_tmp...

2019-06-12 21:48:44 187

原创 Pytorch

Apex：Pytorch分布式数据并行DDP [另一种官方实现] python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS main_amp.py args... pytorch使用torch.utils.bottleneck预测程序瓶颈 torch.utils.bottleneck是一个可以用作调试程序瓶颈...

2019-06-11 09:31:24 1818

原创 Numpy笔记

np.spacing(1)==np.finfo(np.float64).eps numpy.spacing(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'spacing'>返回x和最近...

2019-06-03 00:31:10 3346

原创 Code records

Python OpenCV# resize image to model input# (height, width, 3): shape of matrix read from w*h image# (x, y): points in OpenCV/PIL/COCO, x is the width-index, y is the height-index to left-up orig...

2019-05-21 18:03:53 183

翻译 [论文精读翻译]Associative Embedding: End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping

关联嵌入：联合检测和分组的端到端学习Alejandro Newell, Zhiao Huang, Jia Deng参考文献https://simochen.github.io/2017/12/25/associative-embedding/摘要本文介绍了一种用于检测和分组任务的监督卷积神经网络方法--联合嵌入associative embedding。以这种方式可...

2019-05-17 14:13:22 4055

原创 [神经网络]计算量GFLOPS和参数量#Params以及感受野计算

FLOPS：floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。衡量硬件性能的指标。FLOPs：floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。衡量算法/模型的复杂度。假设采用滑动窗实现卷积且忽略非线性计算开销，则卷积核的FLOPs为，其中、和分别为输入特征图（就是输入图...

2019-05-13 11:06:23 9116

原创 OKS指标详解

参考网站http://cocodataset.org/#keypoints-evalhttps://blog.csdn.net/u014734886/article/details/78837961Keypoint Evaluation本篇描述了COCO数据集的 Keypoint估计的度量方法，提供的估计代码可以用于获得公共验证集的估计结果，但是测试集的真实标注是隐藏的，要想...

2019-05-13 11:03:54 9489 4

原创 [References]Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

[References]Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation[1] M. Andriluka, U. Iqbal, A. Milan, E. Insafutdinov, L. Pishchulin, J. Gall, and B. Schiele. Posetrack: A bench- ...

2019-05-12 20:00:19 1361

原创 HRNet论文笔记

HRNet：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation[github]（CVPR2019）这是一篇state-of-the-art级别的论文；本文为精读翻译稿，其中也会有些知识点讲解和笔记跳转。

2019-05-12 18:20:26 10155 4

原创 [编程题] 有趣的数字

时间限制：1秒空间限制：32768K小Q今天在上厕所时想到了这个问题：有n个数，两两组成二元组，相差最小的有多少对呢？相差最大呢？输入描述:输入包含多组测试数据。对于每组测试数据：N - 本组测试数据有n个数a1,a2...an - 需要计算的数据保证:1<=N<=100000,0<=ai<=INT_MAX.输出描述:对于每组数据，输出两个...

2019-05-05 16:26:49 548

原创 [编程题] 算法基础-字符移位

时间限制：1秒空间限制：32768K小Q最近遇到了一个难题：把一个字符串的大写字母放到字符串的后面，各个字符的相对位置不变，且不能申请额外的空间。你能帮帮小Q吗？输入描述:输入数据有多组，每组包含一个字符串s，且保证:1<=s.length<=1000.输出描述:对于每组数据，输出移位后的字符串。输入例子1:AkleBiCeilD输出例子1:...

2019-05-05 14:50:02 146

原创 Associative Embedding: End-to-end Learning for Joint Detection and Grouping

某古老代码其中源码编译cuda函数，需要Pytorch 1.0以下版本(实测0.4可以，0.4.1就不行gcc报错)和Python 3.6。首先源码编译安装Python 3.6解压源码后，到其目录下./configuremake && make install结果无法使用pip，显示ssl模块未安装。按照网上方法./configure --with-ssl完全不...

2019-04-23 21:21:45 384 1

原创 [Leetcode]只出现一次的数字

题目给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？示例 1:输入: [2,2,1]输出: 1示例2:输入: [4,1,2,1,2]输出: 4分析题目中的重点要求：　　1、线性时间复杂度：要求我们的代码时间复杂度最...

2019-04-22 08:43:14 106

转载 [转载]公钥，私钥和数字签名这样最好理解

一、公钥加密假设一下，我找了两个数字，一个是1，一个是2。我喜欢2这个数字，就保留起来，不告诉你们(私钥），然后我告诉大家，1是我的公钥。我有一个文件，不能让别人看，我就用1加密了。别人找到了这个文件，但是他不知道2就是解密的私钥啊，所以他解不开，只有我可以用数字2，就是我的私钥，来解密。这样我就可以保护数据了。我的好朋友x用我的公钥1加密了字符a，加密后成了b，放在网上。别人偷到了这个文件...

2019-04-22 08:14:59 102

原创 [完美弥补TeamViewer检测为商业用途的免费方案]Ubuntu局域网的NVC远程访问+SFTP文件传输+SSH终端

很烦！！！很流氓！近期实验室的TeamViewer总是被检测为商用行为，只能试用5分钟，其中国代理马戈丁(谐音)太流氓太恶心了，坚决抵制。于是，本人便花费了些许时间钻研下Ubuntu系统下的远程连接功能，搭建了完美替代TV功能的免费方案，并且其远程响应速度和稳定性比TV好到不知多少了呢。为了拯救同处马戈丁资本丑恶下的同胞们，我于是乎满腔怒火地举起键盘(滑稽)写下了这篇博文。声明：本人能...

2019-04-18 22:50:40 764 1

转载 [转]Git 大全

一、Git GUI 客户端 Git 客户端下载（Windows）TortoiseGit 客户端下载（Windows）Sourcetree 客户端下载（Windows、Mac）Git Extensions 客户端下载（Windows、Mac、Linux）SmartGit 客户端下载（Windows、Mac、Linux）GitEye 客户端下载（Windows、Mac、L...

2019-02-18 10:09:31 237

原创 [神器大集合]Trace Python Codes / UML in Pycharm

https://blog.csdn.net/qq_28660035/article/details/80688427https://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/9490233https://blog.csdn.net/panda1234lee/article/details/83473471https://blog.csdn.net/...

2019-01-19 04:46:42 614

原创【最全装机实测记录】Win10和Ubuntu18.04下配置深度学习环境CUDA10+休眠无法唤醒

本文主要是记录自己装机过程，之前一直在用Ubuntu 16.041. Ubuntu18.04安装和配置利用rufs软件配置Ubuntu18.04启动盘(强烈建议，其他的如UltraISO/Universal USB Installer会有些问题)；按照默认流程，fat32格式化并制作ubuntu启动优盘；设置BIOS(开机时按BackSpace/Delete/F10/F12等键)，...

2019-01-15 13:03:31 1259 3

原创 Python小机制

collections.defaultdict()的使用 https://blog.csdn.net/yangsong95/article/details/82319675 time.time() vs. time.clock() time.time()记录系统时间， time.clock()记录当前进程的CPU时间(至少Unix是如此)。前者可分析GPU阻塞/IO阻塞，后者只是...

2019-01-11 14:53:15 149

转载深度学习如何用于计算机图形学？这一份八个主题700页PPT《图形深度学习》为你讲解

https://cloud.tencent.com/developer/news/368385

2018-12-11 15:21:04 567

转载 [转]如何提升深度学习性能？数据、算法、模型一个都不能少

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247484967&idx=1&sn=4c618266d9cc2ef5fc48f7e7d791ef1f&chksm=96f37473a184fd655a8f23d71093b2d92aff44f7802375bac507c0ed9eb5f5270682d0c...

2018-12-11 15:18:42 171

原创 Ubuntu安装有道词典youdao-dict时，[dpkg：处理软件包youdao-dict（时出错）：依赖关系问题 - 仍未被配置]问题的解决方案：下载此deb安装即可;

Ubuntu16.04顺利安装有道词典，两个办法，没有区别，只是一个需要费劲的去改deb文件，一个取我之巧直接下载我改好的youdao-dict.deb文件去安装;Ubuntu 16.04 办法一下载Ubuntu版本的有道词典;（可不用下载这个，直接跳转到第四步开始）用dpkg(Debian Package)命令将youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd...

2018-12-10 22:11:07 4843 8

转载 10 款 Linux 平台上最好的 LaTeX 编辑器 | Linux 中国

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ4MjYwMQ==&mid=2664610267&idx=1&sn=bfef8cd9217dfd29bd56de390c1d6e23&chksm=bdce829d8ab90b8bfe2b7c79daf0ec9caad6636f64901d5f9ad403cc081f01724c9e376...

2018-12-10 16:38:07 679

转载死磕论文前，不如先找齐一套好用的工具

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650751922&idx=3&sn=9a8ed840b0ea68f78e4705d23777a84a&chksm=871a87ccb06d0edaa62dcec9df293398f2689d9aa67a69f57a1c4da1a612502364fc0ee...

2018-12-10 15:48:22 229

原创 Ubuntu的专业版Pycharm破解配置

将JetbrainsCrack-release-enc.jar(或JetbrainsIdesCrack-3.4-release-enc.jar，优先前者)拷贝到pycharm安装的目录bin下，例如：/home/【user】/【pycharm-2018.3】/bin，【】内根据自己情况而定。 #优先使用11.JetbrainsCrack-release-enc.jar文件下载链接: ...

2018-12-07 14:34:14 1749

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记——第六章将机器学习带入生产环境

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境6.1 利用DCGAN构建一个图像矫正系统6.1.1 构建图像矫正系统的关键6.1.2 在生产环境部署模型的挑战6.2 利用容器的微服务架构6.2.1 单体...

2018-11-26 16:25:09 603 1

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记——第五章利用多种生成模型生成图像

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境5.1 迁移学习介绍深度 | 迁移学习全面概述：从基本概念到相关研究5.1.1 迁移学习的目的应用场景：小数据集少量的资源5.1.2 多种利用预训练模...

2018-11-26 16:11:59 609

原创人体姿态估计资源大列表（Human Pose Estimation）

基础：Human Pose Estimation人体姿态估计综述调研人体姿态估计数据集整理（Pose Estimation/Keypoint）姿态估计的两个数据集COCO和MPII的认识 Human Pose Estimation 101 ：https://github.com/cbsudux/Human-Pose-Estimation-101 https://g...

2018-11-21 14:51:47 5633

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记——第四章从文本构建逼真的图像

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境4.1 StackGAN介绍StackGAN:Text to Photo realistic Image Synthesis with Stacked Generati...

2018-11-16 17:01:58 1162

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记第三章图像风格跨域转换

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境3.1 弥补监督学习和无监督学习之间的空隙GAN采用监督学习的方法来做无监督学习任务，使用分类判别器监督学习，但最终使用生成器实现了解真实数据分布或密度的预估从而根据学...

2018-11-16 16:40:10 4630

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记第二章无监督学习GAN

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境2 无监督学习GAN2.1.1 GAN的目的（学习生成模型的理由）生成样本; 训练并不包含最大似然估计; 由于生成器看不到训练数据，过拟合风险更低; GA...

2018-11-15 16:59:09 5171 1

转载 ICCV 2017:训练GAN的16个技巧

# 1：规范化输入将输入图像规范化为-1到1之间生成器最后一层的输出使用tanh函数（或其他bounds normalization） #2：修改损失函数（经典GAN）在GAN论文里人们通常用 min (log 1-D) 这个损失函数来优化G，但在实际训练的时候可以用max log D -因为第一个公式早期有梯度消失的问题 ...

2018-11-15 16:40:39 2371

原创《GAN实战生成对抗网络》笔记第一章：深度学习概述

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境1 深度学习概述一点经验：你可以从ReLU函数开始，如果ReLU函数没有提供最优结果，再尝试其他激活函数。1）深度学习往往需要大量时间来处理大量数据，模型的...

2018-11-14 14:33:34 3671 1

原创机器学习中的范数规则化

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。现在我们来分析下这个价值一个亿的问题：为什么L1范数会使权值稀疏？有人可能会这样给你回答“它是L0范数的最优凸近似”。实...

2018-08-07 10:06:53 229

转载 [知乎]机器学习中使用正则化来防止过拟合是什么原理？

Alan Huang我们相当于是给模型参数w 添加了一个协方差为1/alpha 的零均值高斯分布先验。对于alpha =0，也就是不添加正则化约束，则相当于参数的高斯先验分布有着无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练数据，w可以变得任意大不稳定。alpha越大，表明先验的高斯协方差越小，模型约稳定，相对的variance也越小。作者：Alan H...

2018-08-07 09:59:36 799

转载 [知乎]防止过拟合

1. 获取更多数据从数据源头获取更多数据; 根据当前数据集估计数据分布，使用该分布生产更多数据; 数据增强;2. 使用合适的模型2.1 网络结构 2.2 训练时间-->Early stopping2.3 权重衰减(Weight-decay)/正则化(Regularization) 2.4 增加噪声Noise 2.4.1 在输入中加噪声 2.4.2 在权重上加噪...

2018-08-07 09:52:04 379

《GAN实战生成对抗网络》代码

空空如也