训练数据处理: 天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集: 1)天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4]  2)MSRA_TD500使微软收集的一个文本检测和识别的一个数据集,里面的图像多是街景图,背景比较复杂,但文本位置比较明显,一目了然. 因为MSRA_TD500的标

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

机器学习 数据挖掘 数据集划分 训练集 验证集 测试集 Q:如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集? A:three ways: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数: 默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集. 2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation) k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集. 交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果. 3

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

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型 可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8

1. 引言 因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

development training set Note: images displayed are original (non-aligned/funneled) images. match pairs   mismatch pairs Aaron Peirsol, 1 Aaron Peirsol, 2   AJ Cook, 1 Marsha Thomason, 1 Aaron Peirsol, 3 Aaron Peirsol, 4   Aaron Sorkin, 2 Frank Solic

网络:两层卷积,两层全连接,一层softmax 代码: import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras import Sequential from keras import layers from keras import optimizers from keras.datasets import mnist from PIL import Image (train_x, train_y), (test_

@ 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

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

既然faster-rcnn原版发表时候是matlab版代码,那就用matlab版代码吧!不过遇到的坑挺多的,不知道python版会不会好一点. ======= update ========= 总体上包括这些步骤,请注意检查: 1 获取数据:(标准数据集/比赛数据/自行收集数据) 2 整理图片名和标注信息格式.指定训练集和测试集:(转voc格式,同时记得修改vocinit.m中类别信息:或者自己修改代码中读取数据的地方) 3 正确使用均值图像:手动算一个或用默认的减去128,别用错 4 选择网络

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

1.图片数据集收集 共 16种 集装箱船 container ship 散货船 bulker 油船 tanker 游轮 / 客轮 / 邮轮 passenger liner 渔船 fishing boat 滚装船 Ro/Ro ship 引航船 pilot boat LNG船 LNG ship LPG船 LPG ship 公务船 / 执法船  official ship 渡轮  ferry 拖船 tug 帆船 sailing boat 工程船 engineering ship 驳船 / 内河船 /江

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

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼