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OpenCV:Adaboost训练时数据扩增
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OpenCV:Adaboost训练时数据扩增
更准确的模型需要更多的数据,对于传统非神经网络机器学习方法,不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法. 1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中,图像读取在 classifier.train -> updateTrainingSet( requiredLeafFARate, tempLeafFARate )->fillPassedSamples( 0, numPos, true, 0, posConsumed )->imgReader.getPos( im…
opencv_traincascade级联训练人脸数据
正负样本格式: 正样本 灰度化 24*24 2000张 负样本 灰度化 50*50 1000张 训练过程 第一步:dir /b >pos.txt 以及dir /b >neg.txt 第二步:调整pos及neg文件 ,删除第一行和最后一行 在neg.txt 中每一行加neg/ 在pos.txt中每一行加pos.txt并且在每一行最后增加 1 0 0 24 24 在工作路径下手动建立一个文件夹名叫xml 第三步:opencv_createsamples -info pos.txt -vec…
opencv python训练人脸识别
总计分为三个步骤 一.捕获人脸照片 二.对捕获的照片进行训练 三.加载训练的数据,识别 使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat…
caffe下训练时遇到的一些问题汇总
1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys…
caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization
一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…
使用C++将OpenCV中Mat的数据写入二进制文件,用Matlab读出
在使用OpenCV开发程序时,如果想查看矩阵数据,比较费劲,而matlab查看数据很方便,有一种方法,是matlab和c++混合编程,可以用matlab访问c++的内存,可惜我不会这种方式,所以我就把数据写到文件里,用matlab读出来,然后用matlab各种高级功能查看数据的值. 1.将Mat的数据写入指定文件 为了方便拿来主义者,我直接把这个函数贴出来,你只要把代码拷贝到自己的代码里,就可以直接用了.如果有问题,赶紧评论,我会尽快看看问题出在哪里. #include <iostream>…
使用Deeplearning4j进行GPU训练时,出错的解决方法
一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]…
DenseNet算法详解——思路就是highway,DneseNet在训练时十分消耗内存
论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con…
百度DMLC分布式深度机器学习开源项目(简称“深盟”)上线了如xgboost(速度快效果好的Boosting模型)、CXXNET(极致的C++深度学习库)、Minerva(高效灵活的并行深度学习引擎)以及Parameter Server(一小时训练600T数据)等产品,在语音识别、OCR识别、人脸识别以及计算效率提升上发布了多个成熟产品。
百度为何开源深度机器学习平台? 有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举. 5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…
Java虚拟机及运行时数据区
1.Java虚拟机的定义 Java虚拟机(Java Virtual Machine),简称JVM.当我们说起Java虚拟机时,可能指的是如下三种不同的东西: 抽象的虚拟机规范 规范的具体实现 一个运行中的虚拟机实例 Java虚拟机抽象规范仅仅是一个概念,在<The Java Virtual Machine Specification>中有详细的描述. 该规范的实现,可能来自多个提供商,并存在于多个平台上,它或者是全部由软件实现,或者是以硬件和软件相结合的方式来实现.JVM的实现有很多,广为使用…