注：本系列博客在于汇总CSDN的精华帖，类似自用笔记，不做学习交流，方便以后的复习回顾，博文中的引用都注明出处。1、什么是全连接层：全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”（下面会讲到这个分布式特征）映射到样本标记空间的作用

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute 'shape’解决方案今天用openCv处理图像的时候，遇到的bug，使用img = cv2.imread(imgfile)，跳出AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute 'shape’查阅资料后分析有三种原因：1、图片不存在（...

前情说明：穷苦学生一枚，恰好最近在学习object detection，用到了yolov3模型，捣鼓了好几天，看了各大论坛、贴吧、CSDN，知乎，博客园等好多大佬前辈们写的文章（吐血.jpg），在这里将自己的过程和结果写出来，希望大家能少走点弯路。环境：这个很重要！！！！！window 10pytorch 1.4.0opencv-pythontqdmmatplotlib...

1、参考：opencv调用YOLOv3模型进行目标检测基于python3的Opencv（一）-打开摄像头显示图像python+OpenCV+YOLOv3打开笔记本摄像头模型检测2、配置：笔者的运行环境为：window 10pycharmopencv-pythonPytorch-YOLOv3朋友们可下载笔者修改过的Pytorch-YOLOv3模型：Pytorch-YOLOv...

前言Retinaface是Insightface团队在2019年提出的新人脸检测模型，该模型在 WiderFace 数据集上刷新了AP。源代码开源于insightface，原模型使用mxnet框架进行搭建，目前社区也有其他框架复现的版本，最让人熟知的莫过于pytorch版的retinaface。Retinaface是基于检测网络RetinaNet的改进版（没错，和centerface基于cente

一、前情介绍之前在捣鼓yolo系列模型，尝试着对coco的羊数据集进行训练，可是发现不管怎么调参，Map一直在60几，死活上不了70。后来在一位资深老算法师的指点下，才明白，精度很大程度取决于数据集，因此一直围绕着数据集进行优化，这篇博客大概记录了对脏数据的清洗方法。二、下载模型代码地址：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark因为该模型是使用了底层工具...

本文版权属于GiantPandaCV，未经允许请勿转载前言： 还记得我在两个月前写的文章吗，关于yolov4-tiny+ncnn+int8量化的详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/372278785后来准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程，却在yolov5的量化上遇到了麻烦，一方面是量化后速度更慢了，另一方面是精度下降严重，出现满屏都是检测框的现象，后来

注：本系列博客在于汇总CSDN的精华帖，类似自用笔记，不做学习交流，方便以后的复习回顾，博文中的引用都注明出处。1、什么是全连接层：全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”（下面会讲到这个分布式特征）映射到样本标记空间的作用