08 2019 档案
摘要：什么是预训练模型 简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。 比如说，你如果想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从
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摘要：运行demo报错 ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'bn_conv1/cond/Reshape_4' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,64,1,1], []. 经过查阅，发现是Batch
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摘要：中国计算机学会推荐国际学术期刊 (计算机系统与高性能计算） 一、A类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOCS ACM Transactions on Computer Systems ACM http://tocs.acm.org/ 2 TOC IEEE Transactions on
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摘要：1.[CVPR 2019] Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition In this paper, we propose a novel method, aggregation cross-entropy (ACE), for sequen
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摘要：1.Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network 提出了一个高速检测网络。 Scene text detection, an important step of scene
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摘要：粗读IJCAI 文本检测识别相关文章，调研相关数据集目前的State-of-the-Art 1.[IJCAI 2019] Learning to Draw Text in Natural Images with Conditional Adversarial Networks STS-GAN，生成文
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摘要：http://www.ddooo.com/softdown/61980.htm
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摘要：Python用做数据处理还是相当不错的，如果你想要做爬虫，Python是很好的选择，它有很多已经写好的类包，只要调用，即可完成很多复杂的功能，此文中所有的功能都是基于BeautifulSoup这个包。 1 Pyhton获取网页的内容(也就是源代码) page = urllib2.urlopen(ur
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摘要：保存在本地，可惜文件名只是论文编号还需要根据论文题目与编号的映射关系重命名，心累...
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摘要：文字检测与识别资料整理（数据库，代码，博客）【持续更新】 目录 Follow的个人主页 数据库基本信息 数据库功能 数据库的论文和相关链接 开源代码 博客资源 个人主页 白翔，黄伟林，VGG，Lukas Neumann，金连文，刘成林，殷绪成，Hojin Cho 数据库基本信息 数据库功能 数据库相
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摘要：RoIPooling、RoIAlign笔记
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摘要：nohup nohup命令：如果你正在运行一个进程，而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束，那么可以使用nohup命令。该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。 在缺省情况下该作业的所有输出都被重定向到一个名为nohup.out的文件中。 1. nohup command > myo
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摘要：LeNet比较经典，就从LeNet开始，其PyTorch实现比较简单，通过LeNet为基础引出下面的VGG-Net和ResNet。 LeNet LeNet比较经典的一张图如下图 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过
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摘要：Faster R-CNN源代码中faster_rcnn文件夹中包含三个文件 faster_rcnn.py，resnet.py，vgg16.py。 1.faster_rcnn.py注释 ref:https://blog.csdn.net/weixin_43872578/article/details/
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摘要：非极大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使用回归网络修正位置,最终应用NMS. 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有
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摘要：代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor，根据几种尺度和比例生成的anchor。 proposal_layer.py # 通过将估计的边界框变换应用于一组常规框（称为“锚点”）来输出对象检测候选
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摘要：知乎上看到一个直观的解释...链接：https://www.zhihu.com/question/43673341/answer/730181826 涉及到的基础概念有批数量，迭代次数，训练集数量。 打个比方吧，比如田径跑步。 一次只能8个人一起跑，这就是模型的批数量，也就是说batch numbe
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摘要：引言 最近在实验室复现faster-rcnn代码，基于此项目jwyang/faster-rcnn.pytorch（目前GitHub上star最多的faster-rcnn实现），成功测试源码数据集后，想使用自己的数据集爽一下。 本文主要介绍如何跑通源代码并“傻瓜式”训练自己的数据集~之前的此类博客都是
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摘要：import torch报错：非法指令 (核心已转储) 使用 source ~/.bashrc 后成功import torch，但是python版本发生了变化，很奇怪...
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摘要：ln -s 软链接知识总结 1、软连建立：ln -s 源文件 软链接文件 2、误区：软链接是创建的，就意味着软链接文件不可以在创建之前存在 3、类比：win快捷方式 4、删除：rm就可以，但源文件不受影响 5、失效：源文件没了或者路径改变；ls -l 查看时会看到源文件有红色背景不断闪烁 6、区别：
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摘要：ROI_ALIGN?roi align是对roi pooling的改进，roi pooling是最邻近插值，在映射时如果是小数则简单省略了小数部分。而roi align是采用了双线性插值，使得即使缩放后坐标不能刚好为整数，也能通过插值得到浮点数处的值处理得到pooling后的值。 详细说明roi p
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摘要：为什么要crop ‘嘟嘟_猪’在博客《faster-rcnn原理及相应概念解释》提到的 传统的CNN限制了输入必须固定大小（比如AlexNet是224x224），所以需要进行裁剪，在实际使用中往往需要对原图片进行crop或者warp的操作： crop：截取原图片的一个固定大小的patch warp：
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摘要：这一篇单独拿出来了解一下roi_pooling/src/roi_pooling.c中C代码： 说明我查过一些，但没有查到太多有用的信息，连百度#include <TH/TH.h>都百度不出太多信息，更不知道THFloatTensor_data，THFloatTensor_size具体怎么用。可能我查
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摘要：roi_pooling理解起来比较简单，所以我就先看了一下这部分的代码。 roi_pooling目录下 -src文件夹下是c和cuda版本的源码。 -functions文件夹下的roi_pool.py是继承了torch.autograd.Function类，实现RoI层的foward和backwar
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摘要：注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch） jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行 下面是对代码的详细注释（直接在代
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摘要：1、从这里下载FasterRCNN的Pytorch版本代码。按照提示完成相关编译。 2、因为默认的数据为VOC2007，最直接的方法我们可以按照这里将自己的数据制作成VOC2007的格式，并建立软连接。 3、修改pascal_voc.py数据的类别，即将self._classes修改为自己的类。注：
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摘要：PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。这些物体包括20类： Person: pers
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摘要：测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为 之后出现显存占满、而GPU利用率为0的情况，经查阅官方文档得知“在GPU上，tf.Variable操作只支持实数型（float16 float32 doub
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摘要：1.命名 文件夹名VOC2007。图片名六位数字。将数据集相应的替换掉VOC2007中的数据。 (Updated development kit, annotated test data ) 2.画目标包围框 由于每张图片需要选取目标框，所需时间较长，需要工具辅助。 下面文字和代码源自wuzuyu3
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摘要：https://blog.csdn.net/Liangjun_Feng/article/details/83626687
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摘要：今天早上跟学姐室友去复旦把论文答辩做掉了，虽然整个项目基本上是我承担了主要的思路与代码部分，但是今天答辩我跟室友竟然连一句有用的话都没说出来，全场都靠学姐开场流畅地引入，临场随机应变，从而得以与答辩教授欢聚喜散。主要原因是教授竟然准确地问到了我代码里一个细节却相当致命的问题（是一个随机初始化问题，我
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摘要：描述 ben和mei在做一个项目。现在他们遇到了一个难题，需要你的帮助。问题可以抽象为，给定两个整型数串，求它们的最长公共子序列。最长公共子序列的定义是，一个数列 S ，如果分别是两个或多个已知数列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则 S 称为已知序列的最长公共子序列。 输入 输入包含多组测
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摘要：第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tracker混个脸熟，大概了解一下目标跟踪这个方向都有些什么。一切要从2013年的那个数据库说起。。如果你问别人近几年有什么比较niubility的跟踪算法，大部分人都会扔给你吴毅老师的论文，OTB50和OTB100(OTB50这里指OTB-2013，OT
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摘要：这个问题很囧，在外面定义了一个变量 xxx ，然后在python的一个函数里面引用这个变量，并改变它的值，结果报错local variable 'xxx' referenced before assignment，代码如下： 错误的意思就是xxx这个变量在引用前还没有定义，这上面不是定义了么？但是后
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摘要：win10子系统把windows的底层接口做了个转换到Linux从而能运行linux,但是他在安装的时候并没有提供安装位置的选项.(还有hyper v) 现在,所有从商店安装的发行版都存在于以下目录中 C:\Users<username>\AppData\Local\Packages 对于Ubunt
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摘要：最近要使用faster-rcnn，DetNet-FPN以及Light-Head三种目标检测方案训练自己的数据集，并做一个比较。在GitHub上搜罗了一番，发现下面三个开源项目一脉相承，正合我意。期中DetNet_pytorch和pytorch-lighthead我认为都是基于faster-rcnn.
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摘要：加载checkpoint文件时，报错 tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /home/xzw/models/research/object_detection/remove_coach/runs/1555550450/chec
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摘要：问题cv2.resize()报错 cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215:Assertion failed) !ssize.
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摘要：OpenCV旧版，返回三个参数： im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)要想返回三个参数： 把OpenCV 降级成3.4.3.18 就可以了，在终端输入pip
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摘要：ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 运行如下命令即可解决: sudo apt-get install -y python-qt4
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摘要：2017年6月，Google公司开放了TensorFlow Object Detection API。这个项目使用TensorFlow实现了大多数深度学习目标检测框架，其中就包括Faster R-CNN。 一、实现官方给的目标检测的示例教程1、下载TensorFlow Object Detectio
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摘要：faster-rcnn编译过程中，有个错误记录一下： ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObjec
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摘要：在 ~/.bashrc 里再设置一下cuda的环境变量： export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBR
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摘要：以前看过别人的视频中,有使用zsh作为默认终端的,但当时不知道是什么软件 安装zsh Ubuntu 安装：$ sudo apt-get install -y zsh 先启动看看: 安装好了,但是连高亮都没有,所以接下来就是美化了 安装oh-my-zsh oh-my-zsh中整理了常用的zsh扩展和主
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摘要：source ~/.bashrc 时，出现command not found: shopt 错误 Ubuntu16.04 LTS下配置环境变量通常是 vim ~/.bashrc , 但我使用的是zsh终端， 所以应当弃用 vim ~/.bashrc 使用 vim ~/.zshrc starkover
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摘要：前段时间给我的笔记本装CUDA和Tensorflow-gpu失败了无数次，就在我打算弃坑的时候，今天居然无意中成功了，太高兴了。在这把过程简单记录下来，希望对别人有帮助。 【电脑简述】 电脑类型：笔记本电脑 操作系统：Windows10 GPU硬件：Geforce MX150 【软件安装过程】 下面
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摘要：
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摘要：作为开发人员，github是大家的标配了，常常会苦恼于gitclone某个项目的时候速度太慢，看着控制台那几K十几K的龟速，吐血！！ 原因很简单：github的CDN被伟大的墙屏蔽所致。 所以解决方案也很简单，就是手动把CDN和ip地址绑定一下。 1.获取 global.ssl.fastly地址访问
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摘要：首先说一点：Windows下 Anaconda Prompt 这个东西就是用来管理Anaconda的，使用的是conda这样的一种命令在Linux中，可以直接在终端中输入conda 命令 可以使用conda命令创建新的python环境（python版本，包），新的环境与原来的环境不相关。这样，方便不
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摘要：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包
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摘要：1.在清华镜像中找到anaconda3-4.2.0（python3.5.2版本）.sh https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.cd到anaconda下载地址，修改文件名为Anaconda3.sh（方便） $ bash Ana
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摘要：Windows 安装和配置 WSL 什么是 WSL 引用百度百科的一段话： Windows Subsystem for Linux（简称WSL）是一个为在Windows 10上能够原生运行Linux二进制可执行文件（ELF格式）的兼容层。它是由微软与Canonical公司合作开发，目标是使纯正的Ub
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摘要：Vim 打开文件 使用 Vim 打开文件很简单，例如在命令行模式下打开一个自己编写的文件 /test/vi.test，打开方法如下： [root@itxdl ~]# vim /test/vi.test 刚打开文件时 Vim 处于命令模式，此时文件的下方会显示文件的一些信息，包括文件的总行数和字符数，
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摘要：pytorch官方网站：https://pytorch.org/ 方法一：使用官网地址下载（最方便）终端运行：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 其中参数根据
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摘要：pypi 镜像使用帮助 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-packa
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摘要：准备在anaconda prompt中pip一系列包，发现pip指向了我原来py3.6所在的python位置，报错如下 Fatal error in launcher: Unable to create process using '"e:\anaconda5.2\envs\py3.6\python
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摘要：原作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、
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摘要：原作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上、下两部分。）
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摘要：object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方
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