1. https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator 2. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/overview.html 3. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

文章目录 1 目标检测简介 2 lmdb数据制作 2.1 VOC数据制作 2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时,使用的一种数据格式.这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作. 1 目标检测简介 [1]目标检测主要有两个任务: 判断图像中对象的类别 类别的位置 [2]目标检测需要的数据: 训练所需的图像数据,可以是jpg.png等图片格式 图像数据对应的类别信息和类别框的位置信息. 2 lmdb数据制作 caffe一般使用lmdb格式的数据,

最近一直在做图片数据集,积累了很多心得.我把我所使用的python脚本全部拿出来,当然这些脚本大部分网上都有,只不过比较分散. 我已经把所有代码上传到github上,觉得写的好的话,请给我一个star https://github.com/gzz1529657064/Python-scripts-used-to-make-datasets 由于我的数据集是在拍摄路面的一些物体.因此分为视频和图片两种.视频分辨率1920x1080,帧率为60fps,图片分辨率为1920x1080.光拍摄图片比较慢

转自网站: http://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/70578077 1.准备数据 使用dog/cat数据集,在训练项目根目录下分别建立train和val文件夹,作为训练数据和验证数据的保存位置.train和val文件夹下各有两个文件夹:dogs和cats,分别保存dog和cat的图片.dog和cat分别有1000张训练图像和400张测试图像. 写一个python脚本文件,遍历train和val两个文件夹,分别生成train.txt和val

[吐槽] 啊,代码,你这个大猪蹄子 自己写了cifar10的数据接口,跟官方接口load的数据一样, 沾沾自喜,以为自己会写数据接口了 几天之后,突然想,自己的代码为啥有点慢呢,这数据集不大啊 用了官方接口,真快啊... 啊啊啊啊啊啊啊啊 但这是好事,至少我明白了一点知识对吧 [lesson] 看了cifar10的接口,发现自己在数据集初始化的地方写的太少了,应该在初始化的时候就把所有数据读进来,这样的话在__getitem__的时候才能快. 人家的初始化: if self.train: sel

这是一篇面向新手的博文:因为本人也是新手,记录一下自己在做这个项目遇到的大大小小的坑. 按照下面的例子写就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms as T from torch import nn from torch.autograd import Variable

Step 0:导入必要的库 import tensorflow as tfimport os Step 1:获取图片文件名以及对应的标签 首先是读取给定路径下所有图片的名称以及对应的标签.os.listdir(file_dir)可以列出file_dir路径下所有文件名:str.split(sep='.')将字符串str以点(.)分割. # you need to change this to your data directory train_dir = 'E:\\data\\Dog_Cat\\

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. 

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制

本人新写的3个pyhton脚本. (1)单张图片的resize: # coding = utf-8 import Image def convert(width,height): im = Image.open("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test.jpg") out = im.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) out.save("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test.

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

组员名单 短学号 姓名 备注 409 后敬甲 组长 301 蔡文斌 315 黄靖茹 423 刘浩 317 黄泽 328 卢泽明 617 葛亮 344 张杰 348 朱跃安 链接汇总 组长博客:后敬甲 宣传视频:小儿结账Beta Github链接:小二结账 ->myStore-master.zip文件 Beta冲刺博客汇总 Beta 冲刺 (1/7) Beta 冲刺 (2/7) Beta 冲刺 (3/7) Beta 冲刺 (4/7) Beta 冲刺 (5/7) Beta 冲刺 (6/7) Beta

涉及到的知识点补充: FasterRCNN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html RoIPooling.RoIAlign:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html FPN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8535044.html 首先,先看两张图(第一张图来源于论文,第二张图来源于网络),如下: (图1) (图2) 图1:可以看出MaskRCNN在

1.Windows环境caffe安装配置(无GPU) 参考:http://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html 解压caffe-windows文件,将./windows中的CommonSettings.props.example文件复制到本文件夹中,然后删除example得到CommonSettings.props文件 修改CommonSettings.props文件.根据自己的需求修改状态,比如我自己笔记本上无GPU,就在对应的地方设置位False:相应的

来源:http://blog.renren.com/share/228707015/7197269922 作者 : 庞宇 CVPR2011正在如火如荼的进行中,在网上能看到的部分文章中,我终于找到一篇让我眼前冒光的文章.虽然,其实,也许,主要的理由是我好不容易能看懂一篇.不过,这并不妨碍该文章定会成为今年CVPR的一朵奇葩这件事.不过它肯定拿不了best paper啦,因为它只是篇poster,但我猜也许是组委会认为如果让他们当oral,大牛现场卖萌会雷死观众,并可能引起大面积恐慌. 鉴于我没有

作者 | Will Koehrsen 翻译 | Lemon 译文出品 | Python数据之道 (ID:PyDataRoad) 本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性.本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容. 如果觉得内容不错,欢迎关注『Python数据之道』并将内容分享到您的朋友圈. 本文由以下几个大的部分组成: Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bok

1. 搭建的环境和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5 http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2. 编译,制作数据集,训练参考的: http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/07/21/caffe-base-usage.html http://blog.csdn.NET/u013657981/articl