一.运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb  但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好的代码 上一个在ubuntu下可用的代码链接:https://gitee.com/bubbleit/JianDanWuTiShiBie  使用python2运行,python3可能会有问题 该代码由https…

随着机器学习的发展,很多"历史遗留"问题有了新的解决方案.这些遗留问题中,有一个是音频标签化,即如何智能地给一段音频打上标签的问题,标签包括"吉他"."男中音"."流水声"."嘻哈"."节奏慢"."重低音"等等,可以是多个标签. 一旦能正确的打上标签,特别是多个标签时,就能有效地应用于很多场景,比如分离出纯乐器的音频.聚合有男中音的音频.区分出有鸟叫的音频,等等. 本…

一.说明 笔者之前已经安装过了vs2017,对应的opencv是3.4.0版本的.但现在想体验下opencv4的改变之处,所以下载了最新的opencv4.0.1. vs2017的安装请自行搜索安装,本文章只介绍opencv4.0.1的安装和配置过程. 二.opencv4.0.1的安装和配置过程 1.首先到官网下载目前最新版的opencv,网址是https://opencv.org/releases.html. 笔者下载的是opencv4.0.1的winpack. 2.下载完就是安装,安装到自己的…

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍,然后将书看一遍.最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟.虽然与课本有很多相似之处.但自己写一遍感悟会更深 电影评论分类(二分类问题) 本节使用的是IMDB数据集,使用Jupyter作为编译器.这是我刚开始使用Jupyter,不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上,忍了.用pyCharm敲代码确实很爽,但是调试不好调试(可能我没怎么用心学),而且如果你完全不懂代码含义的话,就算你运行成功也不知道其中的含义,代码有点…

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-seri…

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL…

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv…

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet…

YOLOv4实用训练实践 准备工作 推荐使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenCV >= 2.4: https://opencv.org/releases.html cuDNN >= 7.0 for CUDA >= 10.0https://developer.nvid…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(三)  八.数据增强相关-Stylized-ImageNet 论文名称:ImageNet-trained cnns are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.12231 论文摘要 为了提高卷积神经网络分类器的性能,提出了区域下降策略.事实证明,可以有效地引导模型关注对象中不…