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摘要: 背景: 不知道大家有没有这样的烦恼:在使用Tensorflow搭建好模型调试的过程中,经常会碰到一些问题,当时花了不少时间把这个问题解决了,一段时间后,又出现了同样的问题,却怎么也不记得之前是怎么解决的,结果又得再来一遍。 为了不让这样的情况再次发生,特在此记录下来,以备后查。 正文: 问题列表如下 阅读全文
posted @ 2019-11-12 09:40 jimchen1218 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
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posted @ 2019-11-11 16:52 jimchen1218 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录 一、YOLOV1 二、YOLOV2 二、YOLOV3 正文 目前,基于深度学习的目标检测算法大致可以分为两大流派: 1.两阶段(two-stage)算法:先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列); 2.单阶段(one-stage)算法:直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(Y 阅读全文
posted @ 2019-11-11 15:02 jimchen1218 阅读(14165) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 目录 一、Darknet优势 二、Darknet的结构 三、Darknet安装 四、Darknet的训练 五、Darknet的检测 正文 一、Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附 阅读全文
posted @ 2019-11-11 14:04 jimchen1218 阅读(5368) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业,而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”,有着非常重要的地位和作用。为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标,如汽车、行人等,我们需要提前对这些目标的进行训练,从而能够有效地避开,防止事故的发生。 目录: 目标检测之车辆检测(基于darknet框架的yolov3) 一、 阅读全文
posted @ 2019-11-11 11:18 jimchen1218 阅读(3204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景: 在自动驾驶中,基于摄像头的视觉感知,如同人的眼睛一样重要。而目前主流方案基本都采用深度学习方案(tensorflow等),而非传统图像处理(opencv等)。 接下来我们就以YOLOV3为基本网络模型,Tensorflow为基本框架,搭建一套能够自动识别路面上动态目标,如车辆,行人,骑行人等 阅读全文
posted @ 2019-11-08 17:50 jimchen1218 阅读(4516) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Lanenet 一个端到端的网络,包含Lanenet+HNet两个网络模型,其中,Lanenet完成对车道线的实例分割,HNet是一个小网络结构,负责预测变换矩阵H,使用转换矩阵H对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模 将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型,最近利用聚类完成对车道线的 阅读全文
posted @ 2019-11-07 14:42 jimchen1218 阅读(5428) 评论(3) 推荐(0)
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posted @ 2019-11-06 17:51 jimchen1218 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、深度学习概念 1.什么是深度学习 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种形式,概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。它是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在 阅读全文
posted @ 2019-11-06 15:06 jimchen1218 阅读(3743) 评论(0) 推荐(1)
摘要: Darknet配置和安装 1. 安装显卡驱动 首先查看一下自己的电脑需要怎样的驱动,我们可以先到 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 查询下我们需要的是怎样的驱动,这里我的显卡是 GTX 1080 Ti,所以以此为例说明,勾选好对应的配置: 点击sea 阅读全文
posted @ 2019-11-06 14:29 jimchen1218 阅读(2108) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Ubuntu 16.04 + GTX 1080 Ti + CUDA 9.0 + Cudnn 7.1 安装配置 Download Ubuntu16.04: mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/16.04 | or 18.04 CUDA与CUDNN版本对应关系,可参考该 阅读全文
posted @ 2019-11-06 14:23 jimchen1218 阅读(1270) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题描述: 在准备ARM交叉编译环境时,执行完命令: DISTRO=fsl-imx-x11 MACHINE=imx6qsabresd source fsl-setup-release.sh -b build-x11后,再执行命令: bitbake core-image-minimal报错: 错误信息 阅读全文
posted @ 2019-10-31 10:23 jimchen1218 阅读(606) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Tensorflow源码编译分两种:一种是本地源码编译,另一种是针对ARM平台的源码编译. 接下来分别介绍: 一.本地编译 本地编译时,使用的编译工具是本地GCC. 一般会碰到以下问题: 第1个:external/nasm/include/error.h 找不到 解决方法: 执行命令:sudo cp 阅读全文
posted @ 2019-10-30 16:51 jimchen1218 阅读(764) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 设置环境变量时,有一点要注意: /etc/bash.bashrc与/etc/profile是有区别的 什么区别呢? 打开一个新的shell时,会读取/etc/bash.bashrc和~/.bashrc里的内容; 而linux登录时会读取/etc/profile和~/.profile里的内容; 所以, 阅读全文
posted @ 2019-10-30 10:19 jimchen1218 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景: 在准备ARM交叉编译环境时,执行命令: DISTRO=fsl-imx-x11 MACHINE=imx6qsabresd source fsl-setup-release.sh -b build-x11,报错:Missing package:makeinfo,chrpath, 接着,依次执行s 阅读全文
posted @ 2019-10-30 10:09 jimchen1218 阅读(1779) 评论(0) 推荐(1)
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