using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Diagnostics; using System.Reflection; using System.Runtime.InteropServices; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication4 { public class MultiRunChecker{…

luo@luo-ThinkPad-W540:TensorflowProject$ source activate flappbird (flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:TensorflowProject$ (flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:TensorflowProject$ (flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:TensorflowProject$ (flappbird) luo@luo-Thin…

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--…

互斥进程(程序), 简单点说,就是在系统中只能有该程序的一个实例运行. 现在很多软件都有这功能,如Maxthon 可以设置为"只允许打开一个窗体",还有Bitcomet等. 我也是看到这些软件的这个功能才来研究这个问题的.  要实现程序的互斥,通常有三中方式,下面用 C#  语言来实现: 实现方式一: 使用线程互斥变量. 通过定义互斥变量来判断是否已运行实例.C#实现如下: 把program.cs文件里的Main()函数改为如下代码: static void Main()       …

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud…

Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址:https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后,用PyCharm打开(前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Keras),打开以后可以看到项目的结构: 修改requirements.txt,设置Keras到已安装的版本,如 Keras==2.0.8 建议版本不要太高,否则会出现错误: TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'a…

记pytorch版faster rcnn配置运行中的一些坑 项目地址 https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 一般安装配置参考README.md文件 配置详情 Python3.6 pytorch1.0 GPURTX2080 CUDA10.0 参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_43380510/article/details/83004127 1. 分支爬取错误 git clone -b pytorch-1.0…

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第三篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--…

解惑:在Ubuntu18.04.2的idea上运行Scala支持的spark程序遇到的问题 一.前言 最近在做一点小的实验,用到了Scala,spark这些东西,于是在Linux平台上来完成,结果一个最简单的入门程序搞了一两天,出了汗颜之外,对于这些工具的难用性也有了深刻的认知,难怪Hadoop的几个公司会渐渐走向衰落. 二.解惑 如果大家看过我之前的博客就知道,我是用过Hadoop,spark的,当时就遇到了非常多的麻烦,这些产品迭代的比较快,每个版本对于之前的兼容性可以说是微乎其微,因此版本…

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 faster rcnn的基本结构 Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps.该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层. Region Proposal Networks.RPN网络用于生成region proposa…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. <img…

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994…

Mask R-CNN实例分割通用框架,检测,分割和特征点定位一次搞定(多图)   导语:Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展形式,能够有效地检测图像中的目标,同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码. 对Facebook而言,想要提高用户体验,就得在图像识别上做足功夫. 雷锋网此前报道<Facebook AML实验室负责人:将AI技术落地的N种方法>(上 ,下篇)就提到,做好图像识别,不仅能让Facebook的用户更精准搜索到想要的图片,为盲人读出图片中包含的信息,还能帮助用…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置.SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈.在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能.RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位…

本文假设你已经完成了安装,并可以运行demo.py 不会安装且用PASCAL VOC数据集的请看另来两篇博客. caffe学习一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效,记录经历两天的吐血经历) https://www.cnblogs.com/elitphil/p/11527732.html caffe学习二:py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end-VGG_CNN_M_1024 (Ubuntu16.04)…

兜兜转转,兜兜转转; 一次有一次,这次终于把Faster R-CNN 跑通了. 重要提示1:在开始跑Faster R-CNN之前一定要搞清楚用的是Python2 还是Python3. 不然你会无限次陷入一下错误: from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_…

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:…

注意:本文主要是学习用,发现了一个在faster rcnn训练流程写的比较详细的博客. 大部分内容来自以下博客连接:https://blog.csdn.net/weixin_37203756/article/details/79926543 以下为正文: 第一点:首先要明白faster rcnn目录下都有哪些文件夹,都有什么用处. 文件夹: data ----------------> 存放的是用于训练的数据集,一般我们用的都是voc2007的数据集,还有一个很重要的文件夹是imagenet_w…

前言 学习深度学习和计算机视觉,特别是目标检测方向的学习者,一定听说过Faster Rcnn:在目标检测领域,Faster Rcnn表现出了极强的生命力,被大量的学习者学习,研究和工程应用.网上有很多版本的Faster RCNN的源码,但是很多版本代码太过于庞大,对新入门的学习者学习起来很不友好,在网上苦苦寻找了一番后终于找到了一个适合源码学习的Faster Rcnn的pytorch版本代码. 根据该版本的作者讲该代码除去注释只有两千行左右,并且经过小编的一番学习之后,发现该版本的代码真的是非常…

感谢知乎大神的分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. Faster RCNN其实可以分为4个主要…

https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字数 5820 阅读 1897评论 2喜欢 24 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 1 概述 在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础,这在日新月异的深度学习领域十分难得.…

论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region  Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCNN 的GitHub地址:https://gith…

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt…

在我们经常使用的软件中,当我们已经打开后,再次打开时,有的软件不会出现两个.例如有道词典,会将上次的界面显示出来,或者提示我们“该程序已经运行...”.我通过一个简单的C# WPF例子来说明. 首先我们要了解一下线程中的互斥体(Mutex),引用MSDN官方文档解释,这是一个同步基元,可以用于进程间同步.请参考下面的代码: public App() { bool isNewInstance; string appName = System.Reflection.Assembly.GetExecu…

堆和栈的内存管理 栈的内存管理是顺序分配的,而且定长,不存在内存回收问题:而堆 则是随机分配内存,不定长度,存在内存分配和回收的问题:堆内存和栈内存的区别可以用如下的比喻来看出:使用堆内存就象是自己动手做喜欢吃的菜肴,比较麻烦,但是比较符合自己的口味,而且自由度大.使用栈内存就象我们去饭馆里吃饭,只管点菜(发出申请).付钱和吃(使用),吃饱了就走,不必理会切菜.洗菜等准备工作和洗碗.刷锅等扫尾工作,他的好处是快捷,但是自由度小.操作系统中所说的堆内存和栈内存,在操作上有上述的特点,这里的堆内存实…

学习<Windows程序设计>记录 概念贴士: 1. 每个进程都有赋予它自己的私有地址空间.当进程内的线程运行时,该线程仅仅能够访问属于它的进程的内存,而属于其他进程的内存被屏蔽了起来,不能被该线程访问. PS:进程A在其地址空间的0x12345678地址处能够有一个数据结构,而进程B能够在其地址空间的0x12345678处存储一个完全不同的数据.彼此不能访问. 2. 在大多数系统中,Windows将地址空间的一半(4GB的前一半,0x00000000-0x7FFFFFFF)留给进程作为私有存…

这段时间一直在学习陆其明老师的<DirectShow开发指南>一书,书中对DirectShow的很多细节讲解清晰,但是却容易让人缺少对全局的把握.在学习过程中,整理了关于DirectShow程序运行过程的内容,希望会对上手学习DirectShow的人有所帮助. DirectShow是微软公司提供的一套在Windows平台上进行流媒体处理的开发包,与DirectX开发包一起发布.对于DirectShow的使用除妖是为了对多媒体流的捕捉和回放提供支持,以及对获取的数据进行后期的处理和存储. 在介绍…

如何才能将Faster R-CNN训练起来? 首先进入 Faster RCNN 的官网啦,即:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛... 按照官网安装教程,安装基本需求. Installation (sufficient for the demo) Clone the Faster R-CNN repository # Make…