看了好多博客,踩了很多坑,终于把FDDB数据集的ROC曲线绘制出来了.记录一下. 环境:ubuntu18.04 1.数据集准备 去FDDB官网:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/ 1.1 下载原始的FDDB人脸数据集 images:下面是存在2002和2003文件夹下的图片. annotations:FDDB-folds文件下是含有人脸数据的标注 FDDB-flod-%d.txt等文件名存放着图片路径名,FDDB-fold-%d-ellipseList.txt等文

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获取文件夹内全部图像的名称: find ./1 -name '*.png'>1.txt //此时的1.txt文件中的图像名称包括路劲信息,要把前面的路径信息去掉. $ sudo sed -i "s/.\/1\///g" 1.txt          //(\表示转义,所以这里用双引号而

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Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地

机器学习 数据挖掘 数据集划分 训练集 验证集 测试集 Q:如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集? A:three ways: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数: 默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集. 2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation) k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集. 交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果. 3

我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复的事情,因此答案肯定是已经有轮子了. 我们先来介绍一个数据集,ImageNet.这就不得不提一个大名鼎鼎的华裔 AI 科学家李飞飞. 2005 年左右,李飞飞结束了他的博士生涯,开始了他的学术研究不就她就意识到了一个问题,在此之前,人们都尽可能优化算法,认为无论数据如何,只要算法够好,就能做出更好的决策,李飞飞意识到了这

上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法,特征提取,今天我们讨论另外一种方法,微调模型,这也是迁移学习的一种方法. 微调模型 为什么需要微调模型?我们猜测和之前的实验,我们有这样的共识,数据量越少,网络的特征节点越多,会越容易导致过拟合,这当然不是我们所希望的,但对于那些预先训练好的模型,还有可能最终无法很好的完成所要做的工作,因此我们还需要对其更改,基于此原因,我们需要做的就是拿来一个训练好的模型,更改其中更加抽象的层,即网络后面的层,然后再采用新的分类器,这样可以比较好的解决上面所提出

初始神经网络 这里要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28 像素 x28 像素)划分到 10 个类别中(0~9).我们将使用 MINST 数据集,它是机器学习领域的一个经典数据集,其历史几乎和这个领域一样长,而且已被人们深入研究.这个数据集包含 60000 张训练图像和 10000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即 MINIST 中的 NIST)在 20 世纪 80 年代收集得到.你可以将"

如何利用 Chrome 来模拟移动网络来高度 FastAdmin 网站 因为目前大多数都在开发移动类的网页,所以客户端的速度下载速度要也考虑. 虽然都已经 4G 了,但还是要看看在网络质量很差的情况 下是什么样的现象. 还好 Chrome 有提供一个测试环境. 以下图所示,可以将 Chrome 设置为一个移动设备,并将网络质量调为不同情况,用来做测试.

要实现射频最大的功率传输,必须使负载阻抗与源阻抗相匹配(即信号源阻抗与负载阻抗共轭相等),实现匹配的通常做法是在源和负载之间插入一个匹配网络,该网络不仅仅为减少功率损耗而设计,还可减少噪声干扰.提高功率容量和提高频率响应的线性度等(通常认为,匹配网络的用途就是实现阻抗变换,将给定的阻抗值变换成其他更合适的阻抗值). 利用Smith圆图作为匹配网络的图解设计工具不需要复杂的计算,对初步设计也比较省时.对于在复数负载连接一个电抗元件(电感或电容)的效果,在Smith图上有如下特性: 1. 电抗元件与

利用 Docker 搭建 IPFS 私有网络 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/40630.html 下载项目 项目地址:https://github.com/Sitoi/private-network-ipfs 环境 两台 Linux 设备,分别配置他们的ip地址为 192.168.1.244 和 192.168.1.246 步骤 修改挂载目录 通过 docker 创建 IPFS 容器 确保配置 IPFS API 以允许跨源(CORS)请求 生成并分发一个共享 key

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何"使用自己的数据"创建"网络数据集"的文章. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的,就是没有告诉我怎么用自己的线数据生成网络数据集并应用的. 我靠网上的文章和官方的例子一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. [软件准备] 本人使用ArcGIS for Desktop 10.4下的Arc

1. OSError: [Error 12] Cannot allocate memory 解决办法: 出现这个错误时我是绝望的...因为我看了别人的解决办法,要加内存条才能解决...但是我不甘心,想了很久--发现了一个解决办法:将 DataLoader 中的 num_workers设置为1.缺点:数据加载必然变得很慢,可怜我的内存条只有 8 个G 2. RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 解决办法: 检查类别数目设置是否

1. 引言 因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr