随笔分类 -  深度学习

全网最全开源工业缺陷数据集汇总（已更新24个）
摘要：本文目前汇总了常见的24个开源工业缺陷数据集，持续更新中 （欢迎大家留言补充，共同建设一个为大家提供便利的文章） 1、东北大学热轧带钢表面缺陷数据集 官方链接：Vision-based SIS for steel 该数据集是东北大学的宋克臣等几位老师收集的，一共包含了三类数据，官网有时打不开，三种缺 阅读全文
posted @ 2020-09-06 17:02 李是李雅普诺夫的李 阅读(25310) 评论(1) 推荐(5)
【知识相关】让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧
摘要：本文是我在阅读Erik Learned-Miller的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录，点此下载。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。 1 简化、简化 阅读全文
posted @ 2020-05-30 19:24 李是李雅普诺夫的李 阅读(863) 评论(0) 推荐(0)
【数据相关】目标检测中的数据标注及格式转换代码
摘要：在目标检测中有很多常用的数据标注工具，如LabelImg、Labelme等等，经过标注生成的格式各不相同，但基本符合几大数据集的标注格式。 本文用来介绍目标检测中常见的几种数据格式，以及格式之间的相互转换代码。 1、数据格式 我之前整理了图像分类和目标检测领域常用的数据集，点此查看：链接 下图也给出 阅读全文
posted @ 2020-05-04 12:07 李是李雅普诺夫的李 阅读(2754) 评论(0) 推荐(0)
【课程学习】课程2：十行代码高效完成深度学习POC
摘要：本文用户记录黄埔学院学习的心得，并补充一些内容。 课程2：十行代码高效完成深度学习POC，主讲人为百度深度学习技术平台部：陈泽裕老师。 因为我是CV方向的，所以内容会往CV方向调整一下，有所筛检。 课程主要有以下三个方面的内容： 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键 阅读全文
posted @ 2020-04-18 18:56 李是李雅普诺夫的李 阅读(1101) 评论(0) 推荐(1)
【课程学习】课程1：交通枢纽高密人流下的防疫筛查解决方案（2）
摘要：最近我在第三期百度黄埔学院支持下进行了一些学习，还是很有收获的，本文主要记录学习过程中的技术细节和想法。 课程1：交通枢纽高密人流下的防疫筛查解决方案，主讲人为百度视觉技术部：奉孝老师。 课程主要有以下四个方面的内容： AI多人体温度快速检测系统——人脸检测算法Pyramidbox 口罩检测分类模型 阅读全文
posted @ 2020-04-01 11:40 李是李雅普诺夫的李 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
【论文学习笔记】百度人脸识别算法 PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector
摘要：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.02350.pdf Github地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/face_detection PyramidBox是WIDER FACE人脸 阅读全文
posted @ 2020-03-30 18:45 李是李雅普诺夫的李 阅读(1374) 评论(0) 推荐(0)
【课程学习】课程1：交通枢纽高密人流下的防疫筛查解决方案（1）
摘要：最近我在第三期百度黄埔学院支持下进行了一些学习，还是很有收获的，本文主要记录学习过程中的技术细节和想法。 课程1：交通枢纽高密人流下的防疫筛查解决方案，主讲人为百度视觉技术部：奉孝老师。 课程主要有以下四个方面的内容： AI多人体温度快速检测系统——人脸检测算法Pyramidbox 口罩检测分类模型 阅读全文
posted @ 2020-03-28 09:37 李是李雅普诺夫的李 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
【数据相关】如何进行数据标注（2）
摘要：现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。 因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点 本文是第二部分：数据标注实践要点。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。 1、要点来源 阅读全文
posted @ 2020-03-27 14:37 李是李雅普诺夫的李 阅读(1154) 评论(0) 推荐(1)
【数据相关】如何进行数据标注（1）
摘要：现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。 因此，本文主要讲解数据标注。文章共两个部分：（1）数据标注综述（2）数据标注实践要点 本文是第一部分：数据标注综述 1、数据标注的作用 数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环 阅读全文
posted @ 2020-03-26 10:16 李是李雅普诺夫的李 阅读(3098) 评论(0) 推荐(1)
【资料集合】图像分类与检测领域常用数据集汇总
摘要：图像分类与检测领域常用数据集汇总 图像分类与检测领域常用数据集 数据库 图像数目 类别数目 每类图像数目 图像大小（pixel） 数据库论文（点击即可获取论文，如果无法下载，推荐使用SCI-HUB） MNIST 60000 10 6000 28x28 Gradient-based learning 阅读全文
posted @ 2020-03-01 21:35 李是李雅普诺夫的李 阅读(3216) 评论(0) 推荐(1)
【实战】Windows10+YOLOv3实现检测自己的数据集（1）——制作自己的数据集
摘要：本文将从以下三个方面介绍如何制作自己的数据集 数据标注 数据扩增 将数据转化为COCO的json格式 参考资料 一、数据标注 在深度学习的目标检测任务中，首先要使用训练集进行模型训练。训练的数据集好坏决定了任务的上限。下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具：Labelme和LabelImg。 （1） 阅读全文
posted @ 2019-10-11 21:42 李是李雅普诺夫的李 阅读(10856) 评论(2) 推荐(1)
【数据相关】六种常见的数据扩增方式（附代码）
摘要：在某些场景下的目标检测中，样本数量较小，导致检测的效果比较差，这时就需要进行数据扩增。本文介绍常用的6类数据扩增方式，包括裁剪、平移、改变亮度、加入噪声、旋转角度以及镜像。 每一部分的参考资料也附在代码的介绍位置，大家可以参考。 裁剪（需要改变bbox）：裁剪后的图片需要包含所有的框，否则会对图像的 阅读全文
posted @ 2019-10-11 14:09 李是李雅普诺夫的李 阅读(8123) 评论(0) 推荐(0)
【资料集合】深度学习思维导图
摘要：深度学习技术极大的影响了我们的生活：无人驾驶在可预见的未来走向我们的生活，人脸识使我们的出行更便利、支付更便捷，人像美颜更是让广大人民群众喜闻乐见、欲罢不能， 除此之外还有拍立淘、语音识别、文本翻译、识别诈骗、垃圾短信分类、辅助医疗等等.....可以说，深度学习等AI技术在潜移默化中影响着我们的生活 阅读全文
posted @ 2019-04-28 19:45 李是李雅普诺夫的李 阅读(1227) 评论(0) 推荐(0)
【论文学习笔记】无缺陷样本产品表面缺陷检测 A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples
摘要：文章下载地址：A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分 论文中文翻译 摘要：基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率。利用足够的已标记图像，基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测 阅读全文
posted @ 2019-04-18 16:15 李是李雅普诺夫的李 阅读(9028) 评论(0) 推荐(0)