本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-5/ 在前一节最后,我们实现了一个将网络输出转换为检测预测的函数.现在我们已经有了一个检测器了,剩下的就是创建输入和输出的流程. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part4. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.n…

本教程翻译自https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/ 视频展示:https://www.youtube.com/embed/8jfscFuP_9k(需要FQ) 深度学习的发展给目标检测任务带来了显著提升.近年来人们开发了许多用于目标检测的算法,包括YOLO.SSD.Mask RCNN和RetinaNet等. 在过去的几个月里,我一直在一个研究实验室致力于改进目标检测.这次经历中我…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-3/ 前一节我们实现了YOLO结构中不同类型的层,这一节我们将用Pytorch来实现整个YOLO结构,定义网络的前向传播过程,最终能够实现给定一张图片获得检测输出. 这个项目使用python 3.5与Pytorch 0.4进行编写,官方地址. 必备条件: 本教程的part1与part2…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/ 前一节我们实现了网络的前向传播.这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part3. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.nn.parameter类构建常规…

yolo为you only look once. 是一个全卷积神经网络(FCN),它有75层卷积层,包含跳跃式传递和降采样,没有池化层,当stide=2时用做降采样. yolo的输出是一个特征映射(feature map) Yolo是将输入图像划分为sxs个格子,每个格子越策b个bounding box,每个bbx有5个系数. s的取值为输出特征映射的最低维度,例如输入图像为416X416,则输出特征映射为13x13(具体算法为416,208,104,52,26,13,每次降采样相当于图像大小减…

结合开源项目tensorflow-yolov3(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3),理解YOLO v3实现细节整体套路 简单写写 1.数据预处理 voc_annotation.py生成训练测试txt文件,存储了图片路径,bbox和类别 dataset.py 的功能如下: (1)通过读取voc_annotation.py生成的train.txt文件,对图片进行增强处理(…

论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf论文:YOLOv3: An Incremental Improvement YOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作,接下来我们来详细介绍一下YOLO v3算法内容,v3的算法是在v1和v2的基础上形成的,所以有必要先回忆:一文看懂YOLO v1,一文看懂YOLO v2. 网络结构 从这儿盗了张图,这张图很好的总结了YOLOV3的结构,让我们对YOLO有更加直观的理解.D…

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

图片来自https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-with-keras-461d2cfccef6 数据前处理 输入的图片维数:(416, 416, 3) 输入的图片标注:$[(x_1, y_1, x_2, y_2, class{\_}index), (x_1, y_1, x_2, y_2,class{\_}index), \ldots, (x_1, y_1, x_2, y_2,class{\_}index)]$ 表示图片中标注…

基本思想V1: 将输入图像分成S*S个格子,每隔格子负责预测中心在此格子中的物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率. bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化. 置信度反映是否包含物体,以及包含物体情况下位置的准确性.定义为Pr(Object)×IoU,其中Pr(Object)∈{0,1} 改进的V2: YOLO v2主要改进是提高召回率和定位能力. Batch Normal…

.NET Standard 2.0 发布日期:2017年8月14日 公告原文地址 前言 早上起来.NET社区沸腾了,期待已久的.NET Core 2.0终于发布!根据个人经验,微软的产品一般在2.0时会趋于成熟,所以一个新的.Net开发时代已经来临!未来属于.NET Core. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的开发生态,我想通过四篇文章(名称暂定): .NET Standard 2.0 特性介绍和使用指南 .NET Core 2.0 特性介绍和使用指南 ASP.NET Co…

.NET Core 2.0发布日期:2017年8月14日 前言 这一篇会比较长,系统地介绍了.NET Core 2.0及生态,现状及未来计划,可以作为一门技术的概述来读,也可以作为学习路径.提纲来用. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的开发生态,我想通过一个系列来介绍: .Net大局观(1).NET Standard 2.0 特性介绍和使用指南(已发布) .Net大局观(2).NET Core 2.0 特性介绍和使用指南(已发布) .Net大局观(3)ASP.NET Core…

ASP.NET Core 2.0 发布日期:2017年8月14日 ASP.NET团队宣布ASP.NET Core 2.0正式发布,发布Visual Studio 2017 15.3支持ASP.NET Core 2.0,提供新的Razor Pages项目模板. 详细发布信息查看.NET Core 2.0.0发布说明文档 最新版SDK下载:https://dot.net/core ASP.NET Core 2.0提供一系列新功能使得Web应用开发.发布.部署和维护变得更加容易,框架性能得到进一步提升…

前言 这是.Net Core 2.0生态生态介绍的最后一篇,EF一直是我喜欢的一个ORM框架,随着版本升级EF也发展到EF6.x,Entity Framework Core是一个支持跨平台的全新版本,可以用三个词来概况EF Core的特点:轻量级.可扩展.跨平台.跨平台的特性是EF6.x无法替代的优势,也许会成为你在项目中技术选型的原因之一. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的架构体系,本系列相关文章: .Net Core 2.0 生态(1).NET Standard 2.0…

Material Design系列 Android(Lollipop/5.0)Material Design(一) 简介 Android(Lollipop/5.0)Material Design(二) 入门指南 Android(Lollipop/5.0)Material Design(三) 使用Material主题 Android(Lollipop/5.0)Material Design(四) 创建列表和卡片 Android(Lollipop/5.0)Material Design(五) 定义阴…

本文好多内容转载自 https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 yolo_v3 提供替换backbone.要想性能牛叉,backbone可以用Darknet-53,要想轻量高速,可以用tiny-darknet 首先,看一下YOLOV3网络结构 DBL: 如图1左下角所示,也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky,是yolo_v3的基本组件.就是卷积+BN+Leaky relu.对于v3来说,BN和leaky r…

.NET Core 2.0发布日期:2017年8月14日 前言 这一篇会比较长,介绍了.NET Core 2.0新特性.工具支持及系统生态,现状及未来计划,可以作为一门技术的概述来读,也可以作为学习路径.提纲来用. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的架构体系,我想通过一个系列来全面介绍: .Net Core 2.0 生态(1).NET Standard 2.0 特性介绍和使用指南(已发布) .Net Core 2.0 生态(2).NET Core 2.0 特性介绍和使用指南(…

.NET Standard 2.0 发布日期:2017年8月14日 公告原文地址 前言 早上起来.NET社区沸腾了,期待已久的.NET Core 2.0终于发布!根据个人经验,微软的产品一般在2.0时会趋于成熟,所以一个新的.Net开发时代已经来临!未来属于.NET Core. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的架构体系,本系列相关文章: .Net Core 2.0 生态(1).NET Standard 2.0 特性介绍和使用指南(已发布) .Net Core 2.0 生态(…

Python 张量与动态神经网络 PyTorch 1.0 发布了. 此版本的主要亮点包括 JIT 编译.全新并且更快的分布式库与 C++ 前端等. JIT 编译器 JIT(Just-In-Time)是一组编译工具,用于弥合 PyTorch 研究与生产之间的差距. 它允许创建可以在不依赖 Python 解释器的情况下运行的模型,并且可以更积极地进行优化.使用程序注解可以将现有模型转换为 PyTorch 可以直接运行的 Python 子集 Torch Script.模型代码仍然是有效的 Python…

简评:快来一起快乐地学习吧. 随着 PyTorch 生态系统和社区继续为开发人员提供有趣的新项目和教育资源,今天(12 月 7日)在 NeurIPS 会议上发布了 PyTorch 1.0 稳定版.研究人员和工程师现在可以轻松地利用开源深度学习框架的新功能,包括可在 eager 和图形执行模式之间无缝转换的混合前端,改进分布式训练,用于高性能研究的纯 C++ 前端,以及与云平台深度集成. PyTorch 1.0 加速了将 AI 从研究原型设计转移到生产部署所涉及的工作流程,并使其更易于使用.在过去…

阅读目录 前言 获取和使用 新特性 项目升级和核心API变化 下一步计划 遗憾的地方 回到目录 前言 这是.Net Core 2.0生态生态介绍的最后一篇,EF一直是我喜欢的一个ORM框架,随着版本升级EF也发展到EF6.x,Entity Framework Core是一个支持跨平台的全新版本,可以用三个词来概况EF Core的特点:轻量级.可扩展.跨平台.跨平台的特性是EF6.x无法替代的优势,也许会成为你在项目中技术选型的原因之一. 对于.NET Core 2.0的发布介绍,围绕2.0的架构…

Pytorch 1.0Pytorch 1.0于2018-12-8发布,详见https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.0.0 主要更新JIT全新的分布式训练包:torch.distributed旧的接口放到了 torch.distributed.deprecated 中C++ 接口 API [尚不稳定]Torch HUB:各种预训练模型集合重点更新众多新特性增加了对 N 维空的 tensor 的支持众多新的 tensor 操作新的分布函数…

Dapr 是一个可移植的.事件驱动的运行时,它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的.无状态和有状态的应用程序,并可运行在云平台或边缘计算中,它同时也支持多种编程语言和开发框架.Dapr 确保开发人员专注于编写业务逻辑,不必分神解决分布式系统难题,从而显著提高了生产力.Dapr 降低了构建微服务架构类现代云原生应用的门槛. 系列 本地使用 Docker Compose 与 Nestjs 快速构建基于 Dapr 的 Redis 发布/订阅分布式应用 安装 Dapr CLI MacOS & Dapr 1…

  在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会…

Jbpm4.4+hibernate3.5.4+spring3.0.4+struts2.1.8 整合例子(附完整的请假流程例子). 1.jbpm4.4 测试环境搭建 2.Jbpm4.4+hibernate3.5.4+spring3.0.4+struts2.1. 整合环境搭建 3.jbpm4.4 基础知识 4.整合过程中常见问题的解决 5.请假流程例子( s2sh+jbpm ) 6.总结及参考文章 jbpm4.4测试环境搭建 刚接触 jbpm 第一件事就是快速搭建环境,测试 jbpm 所给的例子. …

本文主要分析Android拒接电话的流程,下面先来看一下拒接电话流程时序图 步骤1:滑动按钮到拒接图标,会调用到AnswerFragment的onDecline方法 com.android.incallui.AnswerFragment public void onDecline(Context context) { getPresenter().onDecline(context); } 最后是调用到AnswerPresenteronDecline方法 com.android.incallui…

电话挂断分为本地挂断和远程挂断,下面我们就针对这两种情况各做分析 先来看下本地挂断电话的时序图: 步骤1:点击通话界面的挂断按钮,会调用到CallCardPresenter的endCallClicked方法,请看CallCardFragment里挂断按钮的监听事件 com.android.incallui.CallCardFragment public void onViewCreated(View view, Bundle savedInstanceState) { ...... ......…

简介 在之前的编程中,我们的信息打印,数据的展示都是在控制台(命令行)直接输出的,信息都是一次性的没有办法复用和保存以便下次查看,今天我们将学习Python的输入输出,解决以上问题. 复习 得到输入用的是input(),完成输出用的是print(),之前还有对字符串的操作,这些我们都可以使用help()命令来查看具体的使用方法. 文件 在Python2的时候使用的是file来创建一个file类,对它进行操作.Python3中去掉了这个类(我没有查到,只是猜测),使用open来打开一个文件,返回一…