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深度学习小技巧(二):模型微调

继续解读论文《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks(2018)》,论文中以ResNet为例提出了一些简单的微调技巧,并且取得了一定的成果。且不说准确率如何,论文中除了分析准确率有着怎样怎样的提升之外,还关注了产生了额外开销,并且通过分析、实验量化了这些开销,这是值得肯定的(比那些不考虑开销

one-stage 目标检测——M2Det源码运行测试

转自:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/88803408github地址:https://github.com/qijiezhao/M2DetPreparationthe supported version is pytorch-0.4.1Prepare python environment using Anaco...

Yolov3之训练日志可视化

yolov3训练日志可视化主要为loss和iou曲线的可视化,这些是我们查看训练效果的重要依据,首先看一个批次的日志输出:说明:一个批次有16*3条信息,每组包含三条信息,分别是:Region 82 Avg IOU:Region 94 Avg IOU:Region 106 Avg IOU:其中每行的参数意义如下:Avg IOU:当前迭代中,预测的box与标注的box的平均交并...

常用图像数据库

常用图像数据库1,http://www.multitel.be/cantata/ 这个网址提供了大量的视频和图像的数据库下载索引,并有相应的介绍,强烈推荐!大家慢慢去找寻自己的惊喜吧 2,http://www.cvpapers.com/datasets.html CVDatasets on the web , 主要好像是直立行人检测.... 3,http://www.cvc.uab.es/ad..

目标检测之VOC2007格式数据集制作

  1.前序前几天师弟问我如何做自己的VOC2007数据集的事情,当时跟他说网上资料很多,让他自己查查,但不知道什么原因和我说还是没搞好。自己想想也是,不熟悉的东西即便在别人眼里看似很简单,到了自己跟前也变得深奥到天际。所以这里方便大家一起学习就写了这篇博客,供大家和师弟参考,如有错误的地方还请大家指教。在做目标检测时,我们需要准备好自己的数据集,将其制作为VOC2007格式的数据集...

小目标检测算法SNIPER—— SNIP的实战版本 (目标检测)(two-stage)(深度学习)(Arvix 2018)

  论文名称:《 SNIPER: Efficient Multi-Scale Training 》论文下载:https://arxiv.org/abs/1805.09300论文代码:https://github.com/MahyarNajibi/SNIPER4)是SNIP的思想一、 概述:      SNIPER算法是一种多尺度(multi-scale)训练算法。为...

对全局平均池化(GAP)过程的理解

  对学习Class Activation Mapping(CAM)原文献的时候提到的全局平均池化GAP方法做个简单的知识补充。所谓的全局就是针对常用的平均池化而言,平均池化会有它的filter size,比如 2 * 2,全局平均池化就没有size,它针对的是整张feature map.全局平均池化(Global average Pooling)由 M. Lin, Q. Chen...

Linux 下载coco 2014 数据集

http://images.cocodataset.org/zips/train2014.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2014.ziphttp://images.cocodataset.org/zips/val2014.ziphttp://images.cocodataset.org/...

Linux 下五个最佳视频编辑软件

概要: 在这篇文章中,Tiwo 讨论了 Linux 下最佳视频编辑器的优缺点和在基于 Ubuntu 的发行版中的安装方法。在过去,我们已经在类似的文章中讨论了 Linux 下最佳图像管理应用软件,Linux 上四个最佳的现代开源代码编辑器。今天,我们来看看 Linux 下的最佳视频编辑软件。当谈及免费的视频编辑软件,Windows Movie Maker 和 iMovie 是大多数人经常推...

[Tensorflow]tensor 数学运算和逻辑运算

一、arthmetic 算术操作(+,-,*,/,Mod)(1)tensor-tensor操作(element-wise)[python] view plain copy#两个tensor 运算  #运算规则:element-wise。即c[i,j,..,k]=a[i,j,..,k] op b[i,j,..,k]  ts1=tf.constant(1.0,shape=[2,2])  ts2=tf.

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