目录 1. 分类数据准备 2. Darknet配置 3. Darknet命令使用 4. cifar-10 使用示例 1. 分类数据准备 需要的文件列表: 1. train.list : 训练的图片的绝对路径 2. test.list : 用于测试的图片的绝对路径 3. labels.txt : 所有的类别,一行一个类 4. voc.data : darknet配置文件,记录相关位置信息 5. cifar.cfg : 网络配置文件 按照以下目录结构进行构造: VOCdevkit VOC2017 J

[目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg)进行重命名(00000X.jpg) 9 3.1.2制作图像的.xm

数据库语言 数据库的简易流程(数据库客户端软件和数据库服务软件的执行流程) 主键的概念 如何创建主键 如何创建外键 主外键关系的概念以及使用 数据库的主要类型 数据库的主要数据类型 使用SQL语句来创建数据库和表 约束分类 top的使用 Distinct的使用(去除重复数) 聚合函数 聚合函数注意事项 between and 和 in 的使用 like, not like 通配符(%,_,[],^) 空值处理:null 是什么? 排序(order by id asc / desc)(默认是哪一种

YOLO.V3-Darknet下的学习笔记 @wp20180927 [目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg

前言 之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-

ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择,其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用,一转眼数年过去现在都7.X了. 其实ElasticSearch除了提供强大的集群化搜索服务外,它提供一个aggregation功能会再一次让你受到它的强大,aggregation是一个数据统计汇总功能,表面上这功能在

这几天因为要对yolo进行重新训练,需要用到imagenet pretrain,由于网络是自己设计的网络,所以需要先在darknet上训练imagenet,由于网上都没有相关的说明教程,特别是图片路径是怎么和类别标签对应起来的,让我百思不得其解,所以最后就自己去查看了darknet的源码,发现原来作者是用了字符串匹配,来查找图片路径字符串中是否有与类别标签字符串匹配的子字符串,以此判断该类别标签的. 1.darknet对于图片分类训练.验证命令为: ./darknet classifier tr

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.

本文为本人caffe分类网络训练.结果可视化.部署及量化具体过程的心得笔记.caffe目前官方已经停止支持了,但是caffe是目前工业落地最常用的深度学习框架,用的人挺多.其实主要怕自己忘了,弄个备份,弄caffe很久了,怕不用东西都忘了,但是本文主要是讲述caffe下的分类网络.caffe默认已经配置好了,而且尽可能是linux系统,本文基于ubuntu18系统.如果有错误,希望积极指正. 1 训练 1.1 数据准备 首先在caffe/data路径建立example_data文件夹,在exam

作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/top-code-offline-browser/ 关于 左耳朵耗子在最近发了一条关于leetcode的微博: 佩服之余,想起自己两年前找工作时随手写的一个小程序:Top Coder算法题目浏览器,硬盘里翻了翻没找到,于是找师弟要了一份copy,截了几张图放到微博上. 没想到不少人表示很感兴趣,还有些同学留下邮箱索要这个算法题目浏览器--我是懒的一个个发邮箱,所以干

一.物体分类: 这里使用的是caffe官网中自带的例子,我这里主要是对代码的解释~ 首先导入一些必要的库: import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10 , 10) #显示图像的最大范围,使用plt.rcParams['savefig.dpi']得到缺省的dpi值为100,则最大的图片范围为1000*10

图片查看器,github地址:https://github.com/VaJoy/imgViewer 效果如下: 这款当初大概写了2小时,有点匆忙地赶出来的,使用的接口很简单: $.bindViewer(".viewer-item"); 它的实现其实也没啥复杂的原理,唯一觉得可说的地方是图片展开的过程 —— 从小变大动态过程的实现.主要是靠这一段代码实现的: $(this).css({"top": win_h / 2 + sroll_t, "margin-l

前言 最近在搞一个博客,是托管在github和gitcafe上的,利用Hexo生成的.之后,发现一个问题,显示的分类都是一级的.而我想要的是:能显示多级分类,层次分明`的那样. 问题 基本主题自带的分类显示都是一级的,如何显示多级? 解决方案 所以,研究了一下,找到了理想的方法,方法如下: 利用系统的list_categories([categories], [options])辅助函数生成分类列表; 利用css实现样式. 示例 说明:我使用的是jacman主题,以这个主题为例说明. 在主题文件

CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 实例 CSS 背景实例 CSS 文本实例 CSS 字体(font)实例 CSS 边框(border)实例 CSS 外边距 (margin) 实例 CSS 内边距 (padding) 实例 CSS 列表实例 CSS 表格实例 轮廓(Outline)实例 CSS 尺寸 (Dimension) 实例 CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 定位 (Positioning) 实例 CSS 伪类 (Pseudo-class

首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Kernel Training SVM with RBF Kernel 选择最优的C, sigma参数 画出边界线 线性keneral实现 C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); visualizeBoundaryLinear(

今天有网友出了道题: 给出如下的父子结构(你可以用你所用语言的类似结构来描述,第一列是父,第二列是子),将其梳理成类似如图的层次父子结构. origin = [('A112', 'A1122'), ('A', 'A1'), ('A', 'A2'), ('A1', 'A11'), ('A2', 'A21'), ('A2', 'A22'), ('A', 'A3'), ('A22', 'A221'), ('A11', 'A111'), ('A21', 'A211'), ('A11', 'A112'),

一.htop 简介 This is htop, an interactive process viewer for Linux. It is a text-mode application (for console or X terminals) and requires ncurses. Comparison between htop and top In 'htop' you can scroll the list vertically and horizontally to see all

linux top命令中各cpu占用率含义 [尊重原创文章摘自:http://www.iteye.com/topic/1137848]0.3% us 用户空间占用CPU百分比 1.0% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 98.7% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0.0% hi 硬中断 0.0% si 软中断 ==========================================

Orchard分类和标签都实现对内容的分类管理,两者区别是分类的子项之间是具有级别(同级.上下级)关系,而标签是很随意的,子项之间可以有关系也可以没有,今天给大家分享分类的使用方法. 一.环境说明 Orchard版本1.9.2,主题默认TheThemeMachine 二.建立分类 打开Orchard,切换到Dashboard,在左侧菜单栏找到Taxonomies并单击,在页面右击找到“Add a Taxonomiy”并单击,由于分类本身也是个类型,所以不支持中文,我们先建一个Subject,保存

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