训练需要用到的文件: 1)       .data文件.该文件包含一些配置信息,具体为训练的总类别数,训练数据和验证数据的路径,类别名称,模型存放路径等. 例如coco.data classes= 80 # 训练总类别数 train = /home/xxx/code/darknet/data/coco/trainvalno5k.txt #训练数据路径 valid = /home/xxx/code/darknet/data/coco/5k.txt #验证集路径 names = data/coco.…

目录 Yolo v3的使用方法 安装darknet 训练Pascal VOC格式的数据 修改cfg文件中的voc.data 修改VOC.names 下载预训练卷积层权重 修改cfg/yolov3-voc.cfg 训练自己的模型 测试Yolo模型 测试单张图片: 生成预测结果 采用第三方compute_mAP Reference Yolo v3的使用方法 参考自@zhaonan 安装darknet 下载库文件 git clone https://github.com/pjreddie/darkne…

项目介绍: 本科毕业选的深度学习的毕设,一开始只是学习了一下YOLOv3模型, 按照作者的指示在官网上下载下来权重,配好环境跑出来Demo,后来想着只是跑模型会不会太单薄,于是想了能不能做出来个比较实用的东西(因为模型优化做不了).于是乎做一个可以检测人体的可操控移动小车的想法就诞生了. 实现的功能:1. 控制小车行进,并实时检测人体目标. ​ 2. 作为家庭监控,可以将出现在摄像头中的人体目标通过微信发到手机上,并可以人为决定是否通过蜂鸣器发出警报. 大致的工作包括:1. YOLOv3 tin…

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型…

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度…

首先借助qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码,实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成keras(tensorflow)的h5格式 1 将darknet格式的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成kears(tf)的h5格式 # -*- coding: utf-8 -*- import os import io import argpa…

1. 安装darknet 使用Git克隆源码 git clone https://github.com/pjreddie/darknet 我们可能需要修改Makefile,主要修改前三行,配置使用GPU(CUDA),CUDNN,OPENCV GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 之后运行 make -j8 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.…

前言 疫情当下,出入医院等公共场所都被要求佩戴口罩.这篇博客将会介绍如何使用 Yolov4,训练一个人脸口罩检测模型(使用 Yolov4 的原因是目前只复现到了 v4 ),代码地址为 https://github.com/zhiyiYo/yolov4. Yolov4 Yolov4 的神经网络结构相比 Yolov3 变化不是很大,主要更换了激活函数为 Mish,增加了 SPP 块和 PAN 结构(图源 <yolo系列学习笔记----yolov4(SPP原理)>). 感觉 Yolov4 最大的特点…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…