CNN：测试一下YoloV3

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CNN：测试一下YoloV3

项目地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ mAP提升了不少,在VS上试一把 V3 的权值: https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights yolov3-voc的权值: 估计在COCO数据集上又过拟合了不少…

0.说明在Google开源该框架之后便使用真实K40m卡测试,由于生产环境是CentOS6.6的操作系统,但是该框架需要在Python2.7环境下执行,CentOS6.6下折腾了一天没搞定,后来换成CentOS7,顺利跑通 1.系统环境 python >=2.7 numpy >=1.9 gcc >=4.8.2 cuda 7.0 java >=1.8 cudnn 6.5 v2 2.安装部署 #安装依赖,kernel-devel是为了安装cuda yum -y install g…

TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集

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/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件作用 cifar10…

简单CNN 测试例

1.训练数据: import tensorflow as tf import cv2 import os import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report drop_prob = 0.4 input_imgs = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape…

yolov3和darknet opencv版编译安装及基本测试

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 一.准备工作: 安装pkg-config:sudo apt-get install pkg-config 安装opencv:sudo apt-get install libopencv-dev 二.编译darknet: 下载 darknet-master.zip:https://github.com/pjreddie/darknet,解压修改Makefile: GPU=1CUDNN=1OPENCV…

windows系统yolov3的安装教程（图文）

记于 2018-05-19 13:21:13 距离开始着手安装yolov3已经过去将近20个小时,当然我并没有装那么久啦,就是大概4,5个小时这么久,网络上教程很少,步骤也千奇百怪,这次成功装好后就想写一个教程记录一下,帮助一下后来人. 再次还是要先感谢一下我看过的教程 Yolo:Win10+Yolo环境配置+利用Yolov3训练自己的数据集最详细攻略——Jason niu Windows下 YOLOv3配置教程所需: Win10 Visual Studio 2015 CUDA 8.0(下载地…

win10//ubuntu安装tensorflow-gpu与kears，并用minist测试

WIn10 安装cuda 先安装VS,然后根据自己的版本安装CUDA. 安装完后,打开cmd命令行输入nvcc -V,检测是否安装成功安装cuDDN 安装对应版本,解压后覆盖到CUDA的地址,默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装tensorflow-gpu 创建一个新的环境 conda create -n env_name python=version 激活并进入环境中 conda ac…

深入浅出了解OCR识别票据原理

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 译者:Mr.Geek 本文翻译自dzone 中Ivan Ozhiganov所发文章Deep Dive Into OCR for Receipt Recognition 文中版权.图像代码等数据均归作者所有.为了本土化,翻译内容略作修改. 光学字符识别技术(OCR)目前被广泛利用在手写识别.打印识别及文本图像识别等相关领域.小到文档识别.银行卡身份证识别,大到广告.海报.因为OCR技术的发明,极大简化了我们处理数据的方式. 同时,机器学习(M…

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

[AI开发]深度学习如何选择GPU？

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,…

【TensorFlow-windows】(六) CNN之Alex-net的测试

主要内容: 1.CNN之Alex-net的测试 2.该实现中的函数总结平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 2012年以Alex-net为代表的…

【TensorFlow-windows】(七) CNN之VGG-net的测试

主要内容: 1.CNN之VGG-net的测试 2.该实现中的函数总结平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 牛津大学计算机视觉组(Visual G…

Win10中用yolov3训练自己的数据集全过程（VS、CUDA、CUDNN、OpenCV配置，训练和测试）

在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet…

超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN

我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集准备好了图片数据以后,就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧. 按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN构建好一个神经网络,唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片,所以第一层卷积层的输入应为3个channel.修改完毕如下: 我们准备了训练集和测试集,并构造了一个CNN.与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3 现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步: 第一步:将输入input向前…

yolov3测试自己的数据

yolov3测试自己的数据前言上一篇我已经介绍了利用yolov3预训练权重文件(只包含卷积层)并训练只需要进行如下编译: ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv. 同时会在backup文件夹下生成对应weights文件(文件会随着时间递增不断的更新),如下所示: 可执行如下代码: ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg yolov…

Hi3519 SDK搭建、问题总结及yolov3 RFCN的运行结果与测试

下面记录一下,在搭建Hi3519A SDK的注意事项与遇到的问题解决,及Hi3519A SDK环境下进行yolov3.RFCN的测试.(具体的Hi3519A的SDK环境搭建参考后面随笔-Hi3559AV100 SDK的搭建) 1.准备工作所需安装包与软件如下: Ubuntu 16.04 ,VMware 15.5,Hi3519AV100_SDK_Vx.x.x.x.tgz,交叉编译器arm-himix-linux200等. 注:其它版本例如Ubuntu20容易出现安装报错,导致安装失败. 1.1.…

CNN autoencoder 进行异常检测——TODO，使用keras进行测试

https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://www.kaggle.com/atom1231/keras-autoencoder-with-simple-cnn-kfold4-lb-1704 https://datasci…

tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp…

Keras框架下使用CNN进行CIFAR-10的识别测试

有手册,然后代码不知道看一下:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 首先是下载数据集,下载太慢了就从网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ提取码:8rr5 找到那个,cifar-10-python.tar.gz,修改名字为:cifar-10-batches-py.tar.gz,然后解压,注意解压方式到当前文件夹. 然后查看数据:in[3-5],显示图像和标签和进行MNIS…

使用CIFAR-10样本数据集测试卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)

第一次将例程跑起来了,有些兴趣. 参考的是如下URL: http://www.yidianzixun.com/article/0KNz7OX1 本来是比较Keras和Tensorflow的,我现在的水平,只能是跑通一个算一个啦. 因为要比较CPU和GPU的性能,两个DOCKER如下: tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3 tensorflow/tensorflow:1.12.0-py3 CIFAR-10的数据自已从网上下载,所以出现如下错误时,要自己更改成一个…

AI佳作解读系列(二)——目标检测AI算法集杂谈：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3

1 引言深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

从YOLOv1到YOLOv3，目标检测的进化之路

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org…

检测算法简介及其原理——fast R-CNN，faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3

1 引言深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

YOLOv1到YOLOv3的演变过程及每个算法详解

1,YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类,主要的特点是速度够快,而且准确率也很高,采用直接预测目标对象的边界框的方法,将候选区和对象识别这两个阶段合二为一, 与faster rcnn区分开来,是一刀流的检测方法. Yolo算法不再是窗口滑动了,而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块,然后通过卷积最后生产这样大小的特征图,基于上面的分析,可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块,然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标,这就是Y…

Caffe介绍与测试及相关Hi35xx平台下caffe yolox的使用参考

这一篇我大概讲讲Caffe框架下MNIST的实现与基于Hi35xx平台下caffe yolox的运用等,供大家参考 1.Caffe介绍与测试 caffe全称Caffe Convolutional Architecture For Feature Embedding,是一个兼具表达性.速度和思维模块化的深度学习框架.由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发.虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口.Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和…

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（上）

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(上) 对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3.Yolov4算法. 实际项目进行目标检测任务,比如人脸识别.多目标追踪.REID.客流统计等项目.因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分. 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 在此,大白将项目中,需要了解的Yolov3.Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总,希望和大家共同学习探讨. 文章…