LabelImg是一个图形图像注释工具. 它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面. 注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式.Besdies,它也支持YOLO格式 LabelImg Win&Linux版 下载 https://tzutalin.github.io/labelImg/ LabelImg 操作描述 https://github.com/tzutalin/labelImg Steps (YOLO): (注意不同的网络标注形式可能不相同,…

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成 包括原始图片和标签图片,如下.   然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t…

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png…

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集…

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的測试. 网络训练 solver文件生成 事实上我认为用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有非常多反复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次所有样本的迭代数) mom…

上期给大家介绍了YOLO模型的检测系统和具体实现,YOLO是如何进行目标定位和目标分类的,这期主要给大家介绍YOLO是如何进行网络训练的,话不多说,马上开始! 前言: 输入图片首先被分成S*S个网格cell,每个网格会预测B个边界框bbox,这B个边界框来定位目标,每个边界框又包含5个预测:x,y,w,h和置信度confidence.那这取值有什么约束嘛?如下图所示: 黄色的圆圈代表了中间这个网格的中心点,红色的圆圈代表了这个红色方框的中心点,则x,y的取值是两个中心的偏移量和 cell 本身宽…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络…

GIF图片合集(用于网络请求图片用)…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043…

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor…

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟…

Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架,专为点击率(CTR)估计训练而设计. OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络(WDL).OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新,在8卡12G TitanV的服务器上实现支持超过4亿的词表大小,而且性能没有损失与小词表性能相当. 本文介绍如何使用OneFlow-WDL网络进行训练,以及一些训练结果及分析. 环境和准备 运行OneFlow-WDL需要有安…

1.进入labelImg-master文件夹,在空白处使用 “Shift+鼠标右键” ,选择在此处打开命令窗口,依次输入下面语句即可打开软件. pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py 2.使用方法 - 修改XML文件保存位置,使用快捷键 “Ctrl+R” ,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存. - 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,可以修改默认…

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,…

该工作的主要目的是为了练习运用pycaffe来进行神经网络一站式训练,并从多个角度来分析对应的结果. 目标: python的运用训练 pycaffe的接口熟悉 卷积网络(CNN)和全连接网络(DNN)的效果差异性 学会从多个角度来分析分类结果 哪些图片被分类错误并进行可视化? 为什么被分错? 每一类是否同等机会被分错? 在迭代过程中,每一类的错误几率如何变化? 是否开始被正确识别后来又被错误识别了? 测试数据集:mnist 代码:https://github.com/TiBAiL/Pycaffe…

作为一个小白中的小白,多折腾总是有好处的,看了入门书和往上一些教程,很多TF的教程都是从MNIST数据集入手教小白入TF的大门,都是直接import MNIST,然后直接构建网络,定义loss和optimizer,设置超参数,之后就直接sess.run()了,虽然操作流程看上去很简单,但如果直接给自己一堆图片,如何让tensorflow读取,如何喂入网络进行训练,这些都不清楚,所以作为小白,先从最简单的CNN——VGGnet入手吧,在网上随便下载了个数据集——GTSRB(因为这个数据集最小,下载…

最近在跑一些网络时发现,训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响.这种现象跟以往自己所想象的有些出入,于是出于好奇,各种搜博客,大致得出了自己想要的答案,现写一篇博客记录一下. 在训练过程中,一般有三种方式来从数据集中抽取数据,更新参数.一种是取所有的样本算出梯度(Full Batch Learning),另一种是每次迭代只取一个样本进行更新,也即在线学习(Online Learning),取Batch_Size = 1,还有一种是批梯度下降法(Mini-batche…

https://blog.csdn.net/helloworld1213800/article/details/79749359 https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ https://nanfei.ink/2018/04/15/YOLOv3%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%8F%8A%E8%B0%83%E5%8F%82/ 详细的训练过程参考:h…

Fork版本项目地址:SSD 作者使用了分布式训练的写法,这使得训练部分代码异常臃肿,我给出了部分注释.我对于多机分布式并不很熟,而且不是重点,所以不过多介绍,简单的给出一点训练中作者的优化手段,包含优化器选择之类的. 一.滑动平均 # =================================================================== # # Configure the moving averages. # ==========================…

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

VGG是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名,相比当年的冠军GoogleNet在可扩展性方面更胜一筹,此外,它也是从图像中提取特征的CNN首选算法,VGG的各种网络模型结构如下: 今天代码的原型是基于VGG13,也就是上图的B类,可以看到它的参数量是很可观的. 因为设备和时间问题,网络并没有训练完成,但是已经看到参数变化的效果.(毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还训练了2-3周,虽然当今显卡性能已经有了明显的提升,但是只能CPU训练的小可怜实在不敢继续下去了) 直接上代码吧…

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 :cd caffe 3,git checkout ssd 主要参考 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 获取SSD的代码,下载完成后有一个caffe文件夹 git clone https://github…

说明:现在基本是PxCook最好用,其余都是收费的,并且支持Android标注dp,主要是用于App开发时坐标定位,求到比例等等. 下载: (链接: https://pan.baidu.com/s/1pLR1A4r 密码: pc2s)…

https://github.com/tornadomeet/ResNet 图片地址: data/trian/cifar10_cifar10.rec data/train/cifar10_val.rec 看情况,可能要强转一下uits[i] - 1 为 int 型 整个代码还是很高质量的(垃圾代码,真香),不过是原生的mxnet写的,要看一下原生mxnet 的写法…

IplImage* pstImg; HI_CHAR as8Title[25];CvFont stTimeFont;//字体信息cvInitFont(&stTimeFont,CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,0.5f,0.5f,0,1,8);  sprintf_s(as8Title,"GMM:%d",g_u32FrameNum);cvPutText(pstImg,as8Title,cvPoint(0,15),&stTimeFont,CV_RGB(255,0,…

http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/40679085…

先占个地方,有空再写 ` import os Dir = './coco_class_6/Annotations/val2014' ImageDir = './coco_class_6/images/val2014' cnt = 0 for i, file_name in enumerate(os.listdir(Dir)): fsize = os.path.getsize(os.path.join(Dir,file_name)) if fsize == 410: print('removing…

概述 对于计算机视觉的应用现在是非常广泛的,但是它背后的原理其实非常简单,就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中,然后让这个神经网络去学习这个模型,最后去应用这个模型就可以了.听起来是不是很简单,其实如果大家深入研究的话,这里面还是有很多内容去学习的,例如:咱们的图片大小可能不一样,同一张图片不同的旋转角度可到的结果可能不一样,如何给咱们的本地图片来label(实际中并不是所有的数据都想mnist那样,谷歌都给咱们label好了,拿来用就行),等等这些问题咱们在实际中肯定都是要用到的.…

00-classification 主要讲的是如何利用caffenet(与Alex-net稍稍不同的模型)对一张图片进行分类(基于imagenet的1000个类别) 先说说教程到底在哪(反正我是找了半天也没发现...) 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb: 等等一些列 ipython notebook文件,里面就是一些examp…