目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的,难免较为晦涩,如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型的训练,在将训练好的权重转为Darknet可以识别的权重部署到实际应用中.这样就可以将算法的训练和实际部署分开! 1.将Darknet框架下的.cfg与.weights 转为Tensorflow框架下的.cpkt模型 先clone这个项目,用于darknet模型转tensorflow https://github.com/Linzmin1927/DW2TFcd 到DW2TF目

最近使用了几种不同的模型格式做人物动作的表现,记录一下优缺点   1) MD2 数据内容: 记录了所有动作顶点数据 数据格式: 二进制 动作文件: 动作文件合并在一个模型文件 文件大小: 动作多时很大 占用内存: 很多 初始化速度: 快 模型与贴图: 分离,需要人工控制贴图加载和处理   2)MD5 数据内容: 骨骼数据记录 数据格式: 字符串 动作文件: 动作文件与原始模型独立 文件大小: 动作多时很大,不过由于是字符串格式, 所以可以用zip压缩获得较大的压缩比 占用内存: 很小 初始化速度

FBX® data exchange technology is a 3D asset exchange format that facilitates higher-fidelity data exchange between 3ds Max, Maya, MotionBuilder, Mudbox and other propriety and third-party software.   官网: https://www.autodesk.com/products/fbx/overview

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1009979 tensorflow模型的格式通常支持多种,主要有CheckPoint(*.ckpt).GraphDef(*.pb).SavedModel. 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示: 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

对于模型设计师来说模型格式转换是最常见的事,但是每一款建模软件所支持的格式各有不同,模型互导操作太麻烦 为了解决这个难题,老子云平台研发了一款基于3dmax软件的模型格式转换插件,支持多种模型格式想换转换,还可以批量操作. 下载地址:https://www.laozicloud.com/helpCenter(下拉到页面底部即可看到)

项目介绍: 本科毕业选的深度学习的毕设,一开始只是学习了一下YOLOv3模型, 按照作者的指示在官网上下载下来权重,配好环境跑出来Demo,后来想着只是跑模型会不会太单薄,于是想了能不能做出来个比较实用的东西(因为模型优化做不了).于是乎做一个可以检测人体的可操控移动小车的想法就诞生了. 实现的功能:1. 控制小车行进,并实时检测人体目标. ​ 2. 作为家庭监控,可以将出现在摄像头中的人体目标通过微信发到手机上,并可以人为决定是否通过蜂鸣器发出警报. 大致的工作包括:1. YOLOv3 tin

一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow.caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单.本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 github 源码: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git  3)配置darknet编译环境: Ⅰ. 编译一直在darknet文件夹下: Ⅱ.

本次要和大家分享的是webapi的模型验证,讲解的内容可能不单单是做验证,但都是围绕模型来说明的:首先来吐槽下,今天下午老板为自己买了套新办公家具,看起来挺好说明老板有钱,不好的是我们干技术的又成了搬运工(谁叫技术部男的多呢哈哈),话说让我们搬点儿什么小座椅板凳就够了吧,为什么4大箱的家具都让我们动手,每箱东西拆分出来每件几乎需要至少4个人才能挪到的东西,而且不少呢,这是让我们搬完后不用上班的节奏吧:我很想问的是买这么贵的东西,难道不给包送和组装?行政部门就不能请点搬运工,非要节约这点钱(技术可

说明 简称FB格式,是一个简单的二进制文件打包格式. 作用是FBX.unity.js等交换的一个中间格式. 由李剑英制定,易于读取,易于扩展 相应的代码可以用svn取得 SVN:http://code.taobao.org/svn/hayabusa/trunk/fbxdumpxna 浏览器查看:http://code.taobao.org/p/hayabusa/src/trunk/fbxdumpxna/   该格式中所有的字符串.整数写入方式均为一致的 实践 我们在实践中的使用方法是,将fbxd

Three.js有一系列导入外部文件的辅助函数,是在three.js之外的,使用前需要额外下载, 在https://github.com/mrdoob/three.js/tree/master/examples/js/loaders可以找到. *.obj是最常用的模型格式,导入*.obj文件需要OBJLoader.js: 导入带*.mtl材质的*.obj文件需要MTLLoader.js以及OBJMTLLoader.js. 另有PLYLoader.js.STLLoader.js等分别对应不同格式的

目前基本实现了导入,注意只能打开含有单个模型的obj文件 四边面模型: 全三角面模型(测试单一材质,自动分了下UV): 这里介绍下obj格式: obj格式是waveFront推出的一种3D模型格式,可以存放静态模型以及一些诸如曲线的附加信息. 其格式以文本形式存放,所以解析起来比较方便,它的大体格式如下: # WaveFront *.obj file (generated by CINEMA 4D) mtllib ./test.mtl v -100.00000000000000 -100.000

我们要在Unity3D中使用上模型和动画,需要经过下面几个阶段的制作,下面以一个人形的模型开发为准来介绍. 模型制作 模型建模(Modelling) 我们的美术在建模时一般会制作一个称为T-Pose(及双臂张开)的模型. 骨骼绑定(Rigging) 在之前制作的模型上进行骨骼的绑定,我们需要注意的是骨骼数量不能少于15根,同时要遵循Unity3D的骨骼制作标准,如下: http://docs.unity3d.com/Manual/Preparingacharacterfromscratch.ht

模型編輯主要是自定義編輯物體模型構建環境,也可以將多種模型組合爲新模型等,支持外部模型導入, 需要注意的導入模型格式有相應要求,否在無法導入成功, COLLADA (dae), STereoLithography (stl), Scalable Vector Graphics (svg). 模型導入界面如下: 以Scalable Vector Graphics (svg)爲例,直接使用下面命令安裝使用: ~$ sudo apt-get install inkscape 也可以編輯組合模型: 這部

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

从网上看到了这段代码,就Copy过来了. 其实面对dae这种开放的模型格式,我们可以做很多事情,就像通常的XML文件一样. //------------------------------------------------------------------------------ // Collada auto-generated model object from schema 1.4.1 // This file was patched manually in order to be a

作为Python的一个库,gensim给了文本主题模型足够的方便,像他自己的介绍一样,topic modelling for humans 具体的tutorial可以参看他的官方网页,当然是全英文的,http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 由于这个链接打开速度太慢太慢,我决定写个中文总结:(文章参考了52nlp的博客,参看http://www.52nlp.cn) 安装就不用说了,在ubuntu环境下,sudo easy_install gensi

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

配置 Microsoft Internet 信息服务 (IIS) Web 服务器上的 ASP.NET 进程模型设置. processModel 节只能在 Machine.config 文件中进行设置,它影响服务器上运行的所有 ASP.NET 应用程序. Machine.config 文件位置在:%windir%\Microsoft.NET\Framework\framework_version\CONFIG 目录下,如下图是我本机的位置: 注意:对 processModel 元素的更改将只有在辅

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b