目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。然而博主转载的文章http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/53353896中提到的标注工具虽然使用简单，但是无法在同一张图片中标注多个同类目标；并且其标注完成后只能生成对应的txt文件，需要借助一定的工具才能

显示此问题为显卡计算能力不匹配造成，在caffe目录下的Makefile.config文件当中做修改# For CUDA < 6.0, comment the lines after *_35 for compatibility.CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \             -gencode arch=c

根据多年的经验，以下计算机EI源刊可以说是百发百中(只要有工作量，并不需要什么创新性均可录用):Journal of Computers (JCP, ISSN 1796-203X),Journal of Networks (JNW, ISSN 1796-2056),Journal of Software (JSW, ISSN 1796-217X).Journal of Computational

参考博文：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5679037.html前沿       何为可视化，请参考《21天实战caffe第16天》可视化的相关理论。caffe提供三种接口，分别为C++接口、python接口和matlab接口。C++接口不用我们自己配置，因为caffe的底层代码都是由C++编写的，而python接口和matlab接口作为可视化的工具需

一、生成txt对应的xml文件我们使用我们自己的数据集，关于航空车辆检测，来源VEDAI。数据集txt与对应的图片如图1。图1。txt与对应的图片每一副图像所对应的txt里面的内容对应目标的坐标信息。如图2。文件格式为：xmin, ymin, xmax, ymax, label。图2。txt内部信息。将 txt 文件转换为 Pascal VOC 的 XM

用于人脸表情端到端系统的重训练    附录1：darknet深度学习框架源码分析：详细中文注释，涵盖框架原理与实现语法分析https://github.com/hgpvision/darknetdarknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。 相比于TensorFl

可视化中间参数需要用到训练时保存的log文件（命令中的路径根据自己实际修改）：./darknet detector train pds/fish/cfg/fish.data pds/fish/cfg/yolov3-fish.cfg darknet53.conv.74 2>1 | tee visualization/train_yolov3.log在使用脚本绘制变化曲线之前，需...

目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。然而博主转载的文章http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/53353896中提到的标注工具虽然使用简单，但是无法在同一张图片中标注多个同类目标；并且其标注完成后只能生成对应的txt文件，需要借助一定的工具才能

前言对于目标检测算法来说，最终模型的评价至关重要。本文将针对SSD检测框架，简要叙述如何在模型的测试阶段，针对标注好的测试集，得到mAP，每一类的AP，以及画出P-R曲线。这里博主不再赘述mAP的概念和计算公式，只说怎么修改代码。模型测试SSD算法的模型测试主要有两种方式，一种是训练中每间隔一定的迭代次数进行测试，一种是在模型训练结束后，针对某个caffemodel进行测试。第一种很简

Windows 更新安装时出现 "此更新不适用于你的计算机" 的解决办法今天尝试安全IE11，安装ＩＥ11需要安装5个更新补丁，其中的Windows6.1-KB2533623-x64.msu和Windows6.1-KB2731771-x64.msu安装时提示"此更新不适用于你的计算机"，折腾的很久无果，后来无意在一个台湾的网站看到如下的解决方案，整事成文稿，