做deep-sort多目标跟踪需要结合yolo_v3进行检测行人 由于我的项目中需要对人脸进行检测,所以需要训练针对人脸的模型 训练样本是来自WIDER-FACE人脸库.(有3w+的图片和标注框) deep-sort结合yolo-v3的博客分享 https://blog.csdn.net/weixin_42755375/article/details/85723239 分享一篇博客(按照博客要求 可以完美训练自己的人脸模型) https://blog.csdn.net/caroline_wend…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强…

1. 下载训练.验证.测试数据和 VOCdevkit,下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.ta…

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自…

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是…

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro…

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步…

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho…

在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测. 调用单个预训练好的模型请点击此处 弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章.我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,分别进行预测即可. import tensorflow as tf import numpy as np # 建立两个 graph g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() # 为每…

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt…

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py…

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph…

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke…

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步…

数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练:htt…

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔). 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosi…

1.OpenFace 是 卡耐基梅陇(CMU)大学的一个图像+机器学习项目,整体程序包含:人脸发现,特征提取,特征神经网络训练,人脸识别这四部分. github   https://github.com/cmusatyalab/openface/ API文档  http://openface-api.readthedocs.io/en/latest/index.html website  http://cmusatyalab.github.io/openface/ 2.安装 官方安装说明    …

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变. 正文: 一.流程 1)准备数据集  2)数据转换为lmdb格式  3)计算均值并保存(非必需) 4)创建模型并编写配置文件 5)训练和测试 二.实施 (一)准备数据集 在深度学习中,数据集准备往往是最难的事情,因为数据涉及隐私.商业等各方面,获取难度很大,不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集,我们可以在网上下载.还有一种获取的途径是论文,查阅国内外相关的论文,看他们…

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

caffe刚刚安装配置结束,乘热打铁! (一)环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服务器上搭建的,其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂.其实,第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成,还没有编译python接口,那么下面我们一起搞定吧! 首先请读者再回过头去看我的<Ubuntu16.04安装配置Caffe>( http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ) 在这篇博文的结尾,我们再增加…

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6646924501018fqc.html 主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% Mo…

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性…

谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip 下载完解压后,得到几个文件: 其中的classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-v3模型. imagenet_synset_to_human_label…

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下…