最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作 这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索   VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置 我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型 笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi

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,

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到

转载:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/51332084  Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本) 说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同. Faster-RCNN源码下载地址: Matlab版本:https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn Python版本:https://github.com/rbgirshick/

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt

这是一篇翻译文章,原文出处:http://www.raywenderlich.com/82706/working-with-json-in-swift-tutorial Swift语言中如何使用JSON数据教程 JSON(全称:JavaScript Object Notation),是网络服务中传输数据的常用方法,JSON因为容易使用,且可读性强, 所以非常受到欢迎. 下面是个JSON的一个片段: [ {"}}, {"}} ] 在objective-c 中解析JSON数据相当的简单:

熟悉了github项目提供的训练测试后,可以来训练自己的数据了.本文只介绍改动最少的方法,只训练2个类, 即自己添加的类(如person)和 background,使用的数据格式为pascal_voc. 1.训练数据的准备 先来看看data下的目录: (1)Annotations 存放所有训练数据的xml文件,是图片的标注数据, 可以使用labelImg工具生成.github地址:https://github.com/tzutalin/labelImg.git (2)ImageSets 底下有个

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪

python操作txt文件中数据教程[4]-python去掉txt文件行尾换行 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文章 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 误区 使用python对txt文件进行读取使用的语句是open(filename, 'r

python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 import csv import os SUM_LOG_FILE = [] # sum_csv文件名 INDIVIDUAL_LOG_FI

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv" Individual_log_file = "./test/Individual_

python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 filename = './test/test.txt' contents = [] DNA_sequence = [] # 打开文本并将所有内容存入contents中 with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): contents.append(line

1 . 怎么处理那些pyx和.c .h文件 在lib下有一些文件为.pyx文件,遇到不能import可以cython 那个文件,然后把lib文件夹重新make一下. 遇到.c 和 .h一样的操作. 2 . 训练自己的数据时最好不要使用pretrained_model, 由于训练的种类不一样,可能出现loss = inf 和loss = nan,-nan的情况. 3 . 数据源的检查: 在做自己的voc格式的数据源时,请检查.xml文件内容,看是否与groudtruth一致,不然训练无法收敛.(防

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/

当前最好的实例分割网络非PANet莫属,可是由于模型太新,网上的资料太少,最近的项目需要 实例分割,只能自己踩踩坑了,目前我还没看到一篇关于PANet训练的博客,只有几篇讲论文的. 环境:ubuntu16.04    anaconda3  pytorch0.4.0 将代码down下来后,我在anaconda中新开了一个环境,用的是python3.6,如果用python2的话,在lib文件夹下的make.sh中的python3需要修改一下 然后一开始的时候我没有进行make,直接进行测试,运行 p

本文假设你已经完成了安装,并可以运行demo.py 不会安装且用PASCAL VOC数据集的请看另来两篇博客. caffe学习一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效,记录经历两天的吐血经历) https://www.cnblogs.com/elitphil/p/11527732.html caffe学习二:py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end-VGG_CNN_M_1024 (Ubuntu16.04)

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:

前言 疫情当下,出入医院等公共场所都被要求佩戴口罩.这篇博客将会介绍如何使用 Yolov4,训练一个人脸口罩检测模型(使用 Yolov4 的原因是目前只复现到了 v4 ),代码地址为 https://github.com/zhiyiYo/yolov4. Yolov4 Yolov4 的神经网络结构相比 Yolov3 变化不是很大,主要更换了激活函数为 Mish,增加了 SPP 块和 PAN 结构(图源 <yolo系列学习笔记----yolov4(SPP原理)>). 感觉 Yolov4 最大的特点