numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)[source] Returns the indices that would sort an array. Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified by the kind keyword. It returns an array of indices of the same

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

原文:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.html yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC 2012数据集为例,下载地址为:http://host.robots.o

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

caffe web demo学习 1.运行 安装好caffe后,进入/opt/caffe/examples/web_demo/的caffe web demo项目目录,查看一下app.py文件,这是一个flask编写的网站 查看readme.md了解该项目,查看requirements.txt了解所需的python包 然后运行该项目:python app.py,发现报错 class_labels_file is missing 网上说还需要下载一些data,运行下面两条命令: 确保已经下载了 Re

目录 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 1.1 FCN网络结构 1.2 U-NET网络 1.3 CTPN网络 二. EAST结构分析 2.1 结构简述 2.2 结构详解 三. EAST细节分析 3.1 标签制作 3.2 LOSS计算 3.3 NMS计算 四. Pytorch源码分析 五. 第一次更新内容 五. 参考文献 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 在介绍EAST网络之前我们先介绍一下前面的几个网络,看看这个EA

目标检测:nms源码解析 原理:选定一个阈值,例如为0.3,然后将所有3个窗口(bounding box)按照得分由高到低排序.选中得分最高的窗口,遍历计算剩余的2窗口与该窗口的IOU,如果IOU大于阈值0.3,则窗口删除(保留得分高的窗口),再从剩余的窗口中选得分最高的,重复该过程,直到所有窗口都被计算过. import cv2 import numpy as np import random def nms(dets, thresh): print(dets) x1 = dets[:, 0]

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下四个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试 接下来,本篇博客重点分析网络测试. 在eval.py文件中,首先需要搭建测试用的网络.此时,需要将传入的第一个参数换成"test"字

mmdetection源码剖析(1)--NMS 熟悉目标检测的应该都清楚NMS是什么算法,但是如果我们要与C++和cuda结合直接写成Pytorch的操作你们清楚怎么写吗?最近在看mmdetection的源码,发现其实原来写C++和cuda的扩展也不难,下面给大家讲一下. C ++的扩展是允许用户来创建自定义PyTorch框架外的操作(operators )的,即从PyTorch后端分离.此方法与实现本地PyTorch操作的方式不同.C ++扩展旨在为您节省大量与将操作与PyTorch后端集成在

一.KNN算法介绍 邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表.近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 . k近邻法是一种基本的分类和回归方法,是监督学习方法里的一种常用方法.k近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例类别,通过多数表决等方式进行预测. 二.KNN算法核

1.简介 SharpMap最新版基于.NET Framework 4,采用C#开发的地图渲染引擎,非常易于使用.我这次研究的是比较稳定发布的V1.1版本.可以在GitHub下载该源码,地址:https://github.com/SharpMap/SharpMap.不想下载的可以在我文章后的链接下载我调试好的源码并且源码中也有一些我自己写的注释(注意如果使用GitHub的源码时要使用VS2013以上的Nuget还原,建议直接下载我调试好的). SharpMap实现功能: (1)符合OpenGIS的

1.前言 身处在移动互联网的今天,移动应用开发炙手可热,身为程序猿的我们怎么能错过开发一款我们自己的APP.本人算是一个基于.net的GIS开发入门者(马上就大四啦), 暑假在学校参加GIS比赛有大把的时间,利用最近这两天自己写了一个跨平台移动APP.功能比较简单,以后我会慢慢完善的.为什么要跨平台呢?大学期间主要学.net,而微软不太给力啦,WP开发基本上已近死啦 .而重新学习Android开发比较吃力费时.由于对HTML.JavaScript与CSS 等 Web 技术开发有所了解,最终选择使

1.前言 这是本系列的第四篇文章,上一篇我们讲到实现了客户端对客户端的抖屏与收发各种类型文件,本篇文章我们加入SQLServer数据库实现登录与好友的添加等功能,并对界面做了美化处理.向往常一样我会把聊天服务器部署到广域网服务器上,到时候大家就可以可以在源码里面打开客户端与我聊天啦!(这只是一个初级版功能简单不支持离线消息,所以聊天的前提是我在线(用户ID为19931221,就是我啦.)……),也可以自己打开两个客户端测试一下,程序的部署文档放在我的源码根目录下. 2.本篇实现功能 0. 数据库

当我们初学Winform的时候被其神奇的事件功能所吸引,当点击一个按钮时,便会跳到我们所写的点击方法当中去.然而这并不符合我们对方法的理解,究竟.net在后面帮助我们实现了什么.我们怎样模拟其事件的实现呢.下面先从Button的Click方法说起. 1.首先查看设计器自动生成的代码 partial class Form1 { #region Windows 窗体设计器生成的代码 /// <summary> /// 设计器支持所需的方法 - 不要 /// 使用代码编辑器修改此方法的内容. ///

当你的应用发布后第二天却发现一个重要的bug要修复,头疼的同时你可能想着赶紧修复重新打个包发布出去,让用户收到自动更新重新下载.但是万事皆有可能,万一隔一天又发现一个急需修复的bug呢?难道再次发布打扰用户一次? 这个时候就是热修复技术该登场的时候了,它可以让你在无需发布新版本的前提下修复小范围的问题.最近研究了下几个热修复的开源框架,其中Nuwa等框架的原理是修改了gradle的编译task流程,替换dex的方式来实现.但是可惜的是gradle plugin在1.5以后取消了predexdeb

说在前面的话   重新试多几次.编译过程中会出现下载某个包的时间太久,这是由于连接网站的过程中会出现假死,按ctrl+c,重新运行编译命令. 如果出现缺少了某个文件的情况,则要先清理maven(使用命令 mvn clean) 再重新编译.    前言 Spark可以通过SBT和Maven两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包. SBT编译需要安装git工具,而Maven安装则需要maven工具,两种方式均需要在联网 下进行.  尽管maven是Spark官

说在前面的话   重新试多几次.编译过程中会出现下载某个包的时间太久,这是由于连接网站的过程中会出现假死,按ctrl+c,重新运行编译命令. 如果出现缺少了某个文件的情况,则要先清理maven(使用命令 mvn clean) 再重新编译.  Spark源码编译的3大方式 1.Maven编译 2.SBT编译  (暂时没) 3.打包编译make-distribution.sh 前言 Spark可以通过SBT和Maven两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包.

wemall-mobile是基于WeMall的Android app商城,只需要在原商城目录下上传接口文件即可完成服务端的配置,客户端可定制修改.本文分享wemall app商城源码Android之处理支付宝各接口通知返回,供技术员参考学习. 以下代码只是为了方便商户测试而提供的样例代码,商户可以根据自己网站的需要,按照技术文档编写,并非一定要使用该代码,该代码仅供学习和研究支付宝接口使用,只是提供一个参考,调试通知返回时,可查看或改写log日志的写入TXT里的数据,来检查通知返回是否正常. w

wemall-mobile是基于WeMall的Android app商城,只需要在原商城目录下上传接口文件即可完成服务端的配置,客户端可定制修改.本文分享wemall app商城源码Android之 支付宝接口公用函数,该类是请求.通知返回两个文件所调用的公用函数核心处理文件,供技术员参考学习. 以下代码只是为了方便商户测试而提供的样例代码,商户可以根据自己网站的需要,按照技术文档编写,并非一定要使用该代码,该代码仅供学习和研究支付宝接口使用,只是提供一个参考. 把数组所有元素,按照"参数=参数

别人的源码地址:https://github.com/chilynn/sequence-labeling/ 如果你训练就会发现loss降到0以下,按照他设定的目标函数,loss理论上应该是大于0的,仔细详细读源代码后,发现了问题所在(helper.py中): def getTransition(y_train_batch): transition_batch = [] for m in range(len(y_train_batch)): y = [5] + list(y_train_batch

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的