Step 1 使用训练好的模型检测图片: build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt /home/daisida/ssd/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel /home/daisida/ssd/list.txt  --out_file tmp/out…

利用caffe生成 lmdb 格式的文件,并对网络进行FineTuning 数据的组织格式为: 首先,所需要的脚本指令路径为: /home/wangxiao/Downloads/caffe-master/examples/imagenet/ 其中,生成lmdb的文件为: create_imagenet.sh 接下来的主要任务就是修改自己的data的存放路径了. #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the p…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法 先回顾一下 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 …

参考文章:http://blog.csdn.net/hua_007/article/details/45368607 使用OpenCV进行人脸识别时,使用 casecade.detectMultiScale 函数,可输出每个检测框的置信度 代码段: const int numReserve = 4; std::vector<  int > rejLevel; std::vector<double>   levelW; cascade.detectMultiScale( smallI…

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072…

要训练ssd基本都是在liu wei框架下改,生成lmdb这一关照葫芦画瓢总遇坑,记录之: 1. labelmap_voc.prototxt要根据自己的分类修改,比如人脸检测改成这样: item { name: "none_of_the_above" label: display_name: "background" } item { name: "face" label: display_name: "face" } 这里只…

参考日志: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53529028 http://blog.csdn.net/lishanlu136/article/details/51491301 修改caffe-master\src\caffe文件夹下的common.cpp文件,或者用vs打开caffe解决方案. 编译common.cpp文件. 添加头文件 #include <boost/date_time.hpp> #include…

目前遇到的弹框有两种,一种是alert,一种是div,如果遇到div模拟的弹框,在用alert就不行了. 1. public static Alert getAlert(WebDriver dr) { try{ Alert alert = dr.switchTo().alert(); return alert; }catch(NoAlertPresentException e) { System.out.println("alert not Exist"); return null;…

参考: http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/52682479 以caffe工程自带的mnist数据集,lenet网络为例: 将lenet_train_test.prototxt文件进行一些修改即可得到lenet.prototxt文件 头部: 去除训练用的输入数据层, layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label&q…

# 坐标顺序: 上->左->下->右 def draw_bounding_box_on_image(image, ymin, xmin, ymax, xmax, color='red', thickness=4, display_str_list=(), use_normalized_coordinates=True): """ Args: image: a cv2 object. ymin: ymin of bounding box. xmin: xmin…