DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的

概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t

一.预处理数据部分 1.创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py) 模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord.但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入到一个 tfrecord 文件里,而 tf 没有对 tif 格式的图片的解码,因此不能直接使用原来的 build_data.py. 先用 osgeo 里的 gdal 读取 tif 文件,得到大 tif 的 np

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

https://blog.csdn.net/malvas/article/details/90776327

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测.我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用.如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成opencv的源代码,(Cmake真是个很方便的东西,之前做交叉编译用Automake来弄,差点累的半死). 首先我来介绍一下几个主要使用的工具.分别在opencv库路径下的,build/x64/vc

在准备预备作业02之前,我参考娄老师的提示,阅读了<[做中学(Learning By Doing)]之乒乓球刻意训练一年总结>一文. 在文章描述的字里行间,给予我的印象是系统.负责,娄老师重拾乒乓技能的经历让我联想到了自己. 以下分享我进行足球运动的经验和反思. · 背景简介 在初中二年级的某个下午,我在学校操场上接触到了足球,并且很快的喜欢上了这项运动. 作为一名爱好者,这一项竞技体育,让我感受到了运动的快乐. 很快,球场上技术的缺陷让我明白了训练的重要性,当然,课余训练也局限倒脚和射门.但

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

P1813 [JSOI2008]海战训练 时间: 1000ms / 空间: 131072KiB / Java类名: Main 描述 为了准备高层峰会,元首命令武装部队必须处于高度戒备.警察将监视每一条大街,军队将保卫建筑物,领空将布满了JS-2008飞机.此外,巡洋船只和舰队将被派去保护海岸线. 但不幸的是因为种种原因,海军部仅有很少的几位军官能指挥大型海战.因此,他们考虑培养一些新的海军指挥官,为此选择了“海战”这一游戏来帮助训练. 在这个著名的游戏中,一个方形的盘上放置了固定数量和形状的船只

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow

之前我们在Linux上安装了dlib(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8318602.html),也成功的完成了之前的人脸检测程序, 今天我们来一起学习怎样使用dlib创建属于自己的简单的物体识别器(这里以手的检测为例,特别感谢https://handmap.github.io/dlib-classifier-for-object-detection/) imglab的介绍与安装 imglab是dlib提供的个工具,位于github dlib开源项目的t

摘要 BLSTM解码时,解码器需要等待整个音频到达后才开始解码,因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息.BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别.context-sensitive-chunk BLSTM(CSC-LSTM)和latency-controlled BLSTM(LC-BLSTM,延时控制-双向LSTM)都将整句切分为数个chunks.通过在每个chunk中添加左右上下文帧,并以chunk为单位进行前向计算,BLSTM的延迟可以控制为一个chunk左右的时长,并且与传统BL

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev

神经网络构建好,训练不出好的效果怎么办?明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么?可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/),说好的足够多的数据(https://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor),仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的),怎么感觉不出来呢? 很直观,因为神经网络可以随意设计,先验假设较少,参数多,超参数更多,那模型的自由度就非常高了,精心设计对于新手就