【CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【三、标注工具的使用】】的更多相关文章

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【一、翻译】（未完）

一.CocoStuff简介 CocoStuff是一款为deeplab设计的,运行在Matlab中的语义标定工具,其标定结果和结合Deeplab训练出的结果均为mat文件格式,该项目源码已在github上进行开源. 二.说明 本文为系列博客第一篇,主要对项目readme进行简单的翻译,主要是为了自己在学习踩坑过程中方便查阅说明,如果能帮到大家便是极好的. *注:未完,部分只是先扔上来,将来会继续完善. 笔者在探索之前并未在网上搜索到关于CocoStuff的相关中文博客,所以这可能是第一篇,有那里不…

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【二、用已提供的标注数据跑通项目】

一.说明 本文为系列博客第二篇,主要讲述笔者在使用该团队提供已经标注好的COCO数据集进行训练的过程. 由于在windows中编译Caffe和Deeplab特别的麻烦,笔者并没有去探索,后续可能会去尝试.所以整个过程都可以在linux系统中运行的,但为了标注方便,笔者采用服务器(linux)完成训练过程+windows完成标注过程的方式,并且此方式也十分有利于协同标注. 二.准备工作 安装软件:Matlab 建议到Matlab官网进行下载,安装过程应该不会有什么问题,笔者使用的版本为R2017,…

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【三、标注工具的使用】

一.说明 本文为系列博客第三篇,主要展示COCO-Stuff 10K标注工具的使用过程及效果. 本文叙述的步骤默认在完成系列文章[二]的一些下载数据集.生成超像素处理文件的步骤,如果过程中有提示缺少那些文件的,请参照上一篇文章. 占坑.因笔者做实验的服务器出了些许问题,暂时不能进行系统性的截图,先放一些占坑,后续补齐. 二.配置任务 -可以直接在Matlab打开项目目录后,输入startup()进入环境,再输入CocoStuffAnnotator()即可打开标注工具界面. 三.标注整理 -标注好…

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【五、训练成果分析】

一.说明 本文为系列博客第五篇,主要展示训练的结果,以及对训练进行分析. *注:暂未进行大量的数据训练以及IoU测算,目前只做到使用Matlab将训练结果的mat文件可视化. 二. *占坑…

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【四、用该工具标定个人数据】

一.说明 本文为系列博客第四篇,主要讲述笔者在正式使用该工具使用自定义标签标注自己的图片的过程. 二.数据整理 相信大家已经在 *占坑…

基于IPv6的数据包分析(第三组)

一.实验拓扑 二.配置过程 本处提供R1.R2.R4的详细配置过程(包含静态路由的配置) 1)      R1: R1(config)#int e1/0 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:85:1::1/64 R1(config-if)#no shutdown R1(config-if)#exi R1(config)#int e1/1 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:85:2::1/64 R1(config-if)#n…

基于 K8S 构建数据中心操作系统

在 12 月 22 日 ECUG 的下午场 ,七牛云容器计算部技术总监袁晓沛为大家带来了主题为<基于 K8S 的 DCOS 之路>的精彩分享,向大家介绍了七牛容器云目前 K8S 的状况和产品思考. 同时,他在会上讲述了如何通过七牛公有云业务容器化的操作实践,组建 K8S 翻译团队,对<Kubernetes in Action>这本书进行落地的翻译. 以下是演讲内容的实录整理. 大家下午好!我是七牛云容器计算部技术总监袁晓沛, 我今天想分享的是七牛云基于 K8S 的 DCOS 之路,…

Win10下数据增强及标注工具安装

Win10下数据增强及标注工具安装 一．   数据增强利器—Augmentor 1.安装 只需在控制台输入:pip install Augmentor 2.简介 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作.其包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.Crop 裁剪类等等. 包含的操作有:旋转rotate.裁            剪crop.透视perspective skewing.shearing.弹性形变Elastic…

基于 PHP 的数据爬取（QueryList）

基于PHP的数据爬取 官方网站站点 简单. 灵活.强大的PHP采集工具,让采集更简单一点. 简介: QueryList使用jQuery选择器来做采集,让你告别复杂的正则表达式:QueryList具有jQuery一样的DOM操作能力.Http网络操作能力.乱码解决能力.内容过滤能力以及可扩展能力:可以轻松实现诸如:模拟登陆.伪造浏览器.HTTP代理等意复杂的网络请求:拥有丰富的插件,支持多线程采集以及使用PhantomJS采集JavaScript动态渲染的页面. 安装 通过Composer安装:…

基于word2vec训练词向量(二)

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训…