引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

1.图片的处理 输入:将自己的图像转换成caffe需要的格式要求:lmdb 或者 leveldb 格式 这里caffe有自己提供的脚本:create_minst.sh 转换训练图片和验证图片的格式,运行脚本以后生成对应的:***_train_Imdb 文件夹,***_val_Imdb文件夹 在此注意的是 数据的标注: create_minst.sh里的输入是train.txt 和val.txt (这两个文件分别保存的是:训练train图片的路径以及标签,还有验证val图片的路径和标签 ) 格式如

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识

学习H264之前,最好阅读一下维基百科中有关H264的相关介绍,里面包含了其的发展历程.主要特点.参考文献.参考网站等. 研究H264的主要文件包括两份参考手册(一份是语法结构参考手册,一份是JM开发手册)和软件开发模型JM.x.y(Joint Model H264编解码参考开发模型). 一.编码框架 1H264的编码框架主要如图1所示: 原来的英语解释是: The Encoder includes two dataflow paths, a “forward” path (left to ri

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

 Faster R-CNN,由两个模块组成: 第一个模块是深度全卷积网络 RPN,用于 region proposal; 第二个模块是Fast R-CNN检测器,它使用了RPN产生的region proposal进行物体检测. 通过将 region proposal 融入 CNN 网络中, 整个系统是一个单一的,统一的对象检测网络. 具体为使用 RPN 的技术代替之前 Selection Search, 完成 region proposal, 那么 RPN 需要完成两个任务: 判断 ancho

在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1x1卷积.1x1卷积能做什么? 对于6x6x1的通道的图片来说,1x1卷积效果不佳,如果是一张6x6x32的图片,那么使用1x1卷积核进行卷积效果更好. 1x1卷积所实现的功能是,遍历36(6x6)个单元,计算左图中32个数字和卷积核中32个数字的乘积(element wise),然后应用于ReLU非线性函数. 这种方法称为1x1卷积,有时候也被称为Network in Network 我们可以用池化层压缩输入的高度与宽度,而1x1卷积可以改变

这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: 1) 训练了(当时)最大的一个卷积神经网络,在ImageNet数据集上取得(当时)最好的结果: 2) 写了一个高度优化的GPU实现的2维卷积: 3) 包含了一些新的特点,来提高网络的泛化能力和减少网络的训练时间 4) 使用了一些有效的方法来减轻过拟合: 5) 网络使用了5层卷积层和3层全连接层,如果

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m

资源链接 Mask R-CNN论文 matterport版本的GitHub 基于Keras和Tensorflow GitHub上还有Facebook的官方实现版本:Detectron maskrcnn-benchmark 安装 参考matterport版本的GitHub的README.md中requirements 另外如果要在MS COCO数据集上训练.测试,还需pycocotools 相关博客 学习Mask RCNN网络结构,并构建颜色填充器应用 该版本以ResNet101 + FPN为ba

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

多标签图像分类总结 目录 1.简介 2.现有数据集和评价指标 3.学习算法 4.总结(现在存在的问题,研究发展的方向) 简介 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签. 荷兰城市图片 (1)传统单标签分类 city(person) (2)多标签分类 city , river, person,  European style (3)人的认知 两个人在河道边走路 欧洲式建筑,可猜测他们在旅游 天很蓝,应该是晴天但不是很晒 相比较而言,单标签分类需要得

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

先挖个坑,快期末考试了,有空填上w 好了,今晚刚好有点闲,就把坑填上吧. //-------------------------------开篇------------------------------------------- 首先讲一下,这篇随笔不是讲HOG特征是什么,怎么提取(这种图像特征网上一搜一大把),也不是讲BP神经网络工作原理,发展史啥的(机器学习小白,ANN深究我也不懂).在这里我要讲的是,车标识别怎么code,怎么使用OpenCV自带的BP神经网络训练,以及识别.好了废话不多