darknet本来最开始学的是https://github.com/pjreddie/darknet yolo3作者自己开发的,但是它很久不更新了而且mAP值不好观察,于是另外有个https://github.com/AlexeyAB/darknet fork了它,然后在它上面给出了更精彩的实现,比如支持windows,还有改了一些bug,以及最重要支持训练时候mAP图形化观察 我的远程服务器操作系统是Linux 1. git clone https://github.com/AlexeyAB/…

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl…

使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型 使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合 第一步:定义生成随机验证码图片 number = ['] # alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z…

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai…

参考:Running Locally 1.检查数据.config文件是否配置好 可参考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准备数据生成TFRecord 2.训练模型 PIPELINE_CONFIG_PATH=/data/zxx/models/research/date/VOCdevkit/faster_rcnn_resnet101_voc07.config MODEL_…

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…

How to train (Pascal VOC Data): Download pre-trained weights for the convolutional layers (154 MB): http://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74and put to the directory build\darknet\x64 Download The Pascal VOC Data and unpack it to directory bu…

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m…

一.卷积神经网络(CNN) 1.常见的CNN结构有:LeNet-5.AlexNet.ZFNet.VGGNet.ResNet等.目前效率最高的是ResNet. 2.主要的层次: 数据输入层:Input Layer 卷积计算层:CONV Layer ReLU激励层:ReLU Incentive Layer(功能就是和激活函数一样,具有非线性的能力) 池化层:Pooling Layer(压缩形式,降低复杂度) 全联接层: FC Layer 备注 :Batch Normalization Layer 3…

之前的博文中已经将卷积层.下採样层进行了分析.在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类(全连接层)进行分析: 一.卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分,负责对网络终于输出的特征进行分类预測,得出分类结果: LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接,该层的终于输出结果即为预測标签,比如这里我们须要对MNIST数据库中的数据进行分类预測,当中的数据一共同拥有10类(数字0~9),因此全全连接层的终于输出就是一个10…