前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

2018/9/18更新  感觉tensorboardX插件更好用,已转用https://github.com/lanpa/tensorboardX 更新:新版visdom0.1.7安装方式为:conda install -c srivasv visdom pytorch下可采用visidom作为可视化工具 1. 安装 pip install visdomconda install visdom 启动 python -m visdom.server 在浏览器输入:http://localhost:

SpringBoot微服务架构下的MVC模型产生的原因: 微服务概念改变着软件开发领域,传统的开源框架结构开发,由于其繁琐的配置流程 , 复杂的设置行为,为项目的开发增加了繁重的工作量,微服务致力于解决除业务逻辑以外的开发工作量的精简与废除,集约化的改善开发环境和开发成本: SpringBoot 作为 Spring 项目组的微服务产品,正在大规模的占领软件市场,其简化的应用开发搭建过程,使得开发人员从繁琐的配置文件中解脱出来,大量的精力投入到项目逻辑研发当中,其致力于成为快速应用开发领域的领导者

在探索Windows操作系统的过程中,发现很多有意思 的东西. Windows下的访问控制模型也是我在Github上浏览代码时,无意中发现的. 项目地址 https://github.com/Krutonium/Windows-10-Login-Background-Changer 当我们登陆Windows操作系统时,系统会认证当前用户的用户名和密码,登陆成功后,便会生成一个访问令牌(Access Token).所有用户进程都会拥有这个令牌的副本. 当前正在运行的用户进程 令牌包含了用户权限和用

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下

1.linux文件系统和缓存 文件系统接口 文件系统-一种把数据组织成文件和目录的存储方式,提供了基于文件的存取接口,并通过文件权限控制访问. 存储层次 文件系统缓存 主存(通常时DRAM)的一块区域,用来缓存文件系统的内容,包含各种数据和元数据. 2.深入Linux文件IO机制 标准文件访问方式 标准文件IO流程图 直接IO 实现方式 open + O_DIRECT = 绕过内核缓冲区的直接访问,便有效避免了CPU和内存的多余时间开销. 直接绕过IO绕过缓存,不会出现write成功数据丢失的情

Windows10下yolov8 tensorrt模型加速部署[实战] TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速,支持win10.linux,在2023年已经更新模型:YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet. 关注仓库<TensorRT-Alpha>:https://github.com/Fei

Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署[实战] TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速,支持win10.linux,在2023年已经更新模型:YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet. 关注仓库<TensorRT-Alpha>:https://github.com/FeiYull

论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 源码地址:http://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境1:torch1.9.0+CPU 环境2:torch1.8.1+cu102.torchvision0.9.1+cu102 1. StopIteration.Batch_size设置32,训练至60次报错,训练中断:Batch_size改成8训练至240次报错. 报错原因及解决方法:train.py第165行: # 修改之前 im

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch  (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文.这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助. 本文通过序列网络的这种简单而强大的思想来实现的,其中包括两个循环神经网络一起工作以将一个序列转换为另一个序列. 编码器网络(Enc

pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等) (注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等) 优化器对象Optimizer也有一个state_dict,它包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr, momentum,weight_decay等) 备注: 1) state_dict是在定义了model或optimiz

使用环境:win10 ,在jupyter notebook下运行 谷歌浏览器 1.环境安装 使用conda 安装,打开anacond powershell,输入pip install tensorboard ,然后安装pip install tensorflow 2.使用操作         在终端或者环境命令行下,打开程序所在目录,使用shift+右键进入cmd,输入jupyter notebook,进入环境,打开程序. (1)在程序开头加入 from torch.utils.tensorbo

Unix下共有五种I/O模型 1. 阻塞式I/O 2. 非阻塞式I/O 3. I/O复用(select和poll) 4. 信号驱动式I/O(SIGIO) 5. 异步I/O(POSIX的aio_系列函数) 1. 阻塞式I/O(blocking I/O):基本所有套接字都是阻塞的,下面以数据报套接字为例. 一般系统调用会从应用进程空间切换到内核空间,一段时间后再切换回来. 进程调用recvfrom,其系统调用直到数据报到达且被复制到应用进程的缓冲区中或发生错误才返回(常见的错误如系统调用被信号中断)

它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,当某个socket有数据到达了,就通知用户进程.它的流程如图: 当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会"监视"所有select负责的socket,当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回.这个时候用户进程再调用read操作,将数据从kernel拷贝到用户进程.这个图和blocking IO的图其实并没有太大的不同,事实上,还更差

1.简介 keras提供了模型可视化模块,下面讲解下安装教程和简易教程. 2.安装教程 2.1windows环境下的安装 2.1.1安装指定模块 pip install pydot-ng pip install graphvizpip install pydot==1.2.3  2.1.2安装辅助应用程序 安装graphviz-2.38.msi,直接下一步即可,并且将安装路径C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin添加到path中 文件下载地址:https:

阅读Go并发编程对go语言线程模型的笔记,解释的非常到,好记性不如烂笔头,忘记的时候回来翻一番,在此做下笔记. Go语言的线程实现模型,又3个必知的核心元素,他们支撑起了这个线程实现模型的主要框架: 1>M:Machine的缩写.一个M代表一个内核线程. 2>P:Procecssor的缩写.一个P代表了M所在的上下文环境. 3>G:Goroutine的缩写.一个G代表了对一段需要被并发执行的Go语言代码的封装. 简单的来说,一个G的执行文件需要M和P的支持.一个M在与一个P关联形成一个有

2017年11月22日00:25:54 对lib下面的TH的大致结构基本上理解了,我阅读pytorch底层代码的目的是为了知道 python层面那个_C模块是个什么东西,底层完全黑箱的话对于理解pytorch的优缺点太欠缺了. 看到 TH 的 Tensor 结构体定义中offset等变量时不甚理解,然后搜到个大牛的博客,下面是第一篇: 从零开始山寨Caffe·零:必先利其器 快速浏览了一下这个系列,看的压力山大... 大致理解是offset是为了让Tensor在内存中线性化存储,计算和传输成本低

置顶:将pytorch clone到本地,查看initial commit,已经是麻雀虽小五脏俱全了,非常适合作为学习模板. 2017年12月7日01:24:15 2017-10-25 17:51 参考了知乎问题  如何有效地阅读PyTorch的源代码? 相关回答 按照构建顺序来阅读代码是很聪明的方法. 1,TH中最核心的是THStorage.THTensor, THStorage实现了底层数据(其实就是一个数组), THTensor实现了对底层数据的查看. 2,TH: 核心就THStorage