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摘要: 1.Faster R-CNN:https://arxiv.org/abs/1506.01497(已读) 2.FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection):https://arxiv.org/abs/1612.03144(正在读) 3.Accur 阅读全文
posted @ 2018-05-20 12:07 唐淼 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 错误原因很简单,就是缺少了pycocotools这个包,首先你需要pip install pycocotools,看少了什么包没安装,我这里少了Cython 于是我又安装了Cython,然后再安装pycocotools,就OK了 上面是在linux上面比较简单,下面看window上面: 看这个博客h 阅读全文
posted @ 2018-05-15 10:58 唐淼 阅读(14276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原图如下: 改变过后的图如下: 查阅API写法如下: 阅读全文
posted @ 2018-05-09 15:17 唐淼 阅读(1446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.资源不要使用后最好创建一个快照,不要关机,要释放。 2.使用xshell连接百度云,光在百度云网页上操作非常困难,复制粘贴网址都是个问题 3.用百度云进行pip安装时候,选择国内的镜像,不然速度只有几十k, 目前比较好使的源是https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/s 阅读全文
posted @ 2018-05-08 10:53 唐淼 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 报的错误如下:UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x9e in position 0: ordinal not in range(128) 解决办法: 把pickle.load(f)替换成pickle.load(f, encodi 阅读全文
posted @ 2018-05-04 15:34 唐淼 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.尽量控制图片大小在1024以内,不然显存会爆炸。 2.尽量使用多GPU并行工作,训练下降速度快。 3.当需要被检测的单张图片里物体太多时,记得修改Region_proposals的个数 4.测试的时候单张图片里物体过多记得修改 5.训练的样本,自己造的数据集不要与原始数据集量级差异过大,自己造的 阅读全文
posted @ 2018-04-16 10:23 唐淼 阅读(571) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 后面发现这个错误原来是自己Main目录下的train.txt中间没东西 阅读全文
posted @ 2018-04-13 10:53 唐淼 阅读(897) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 修改该目录下的文件即可: 或者修改你的项目文件下的所有不对的路径,类似于这种: 阅读全文
posted @ 2018-03-26 16:07 唐淼 阅读(367) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实效果不是很好,而且还有框的各种情况,因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏。 1.IOU 阅读全文
posted @ 2018-03-21 16:59 唐淼 阅读(9273) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: import os if not os.path.exists('foldername'): os.mkdir('foldername') 阅读全文
posted @ 2018-03-20 10:12 唐淼 阅读(7609) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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