问题描述:预测框的中心位置正常,但是预测的框的width和height不正常. 解决方法:使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致! 问题是我在修改anchorbox时遇到的,当时训练和测试不在同一环境下,测试端没有及时更新cfg文件造成的,如下图所示: mAP也是极低的. 修改后,检测框正常,如下图所示: 下面做下boundingbox来源分析: 首先是yolo(you only look once)中是这样定义的: 算法中明确告诉我们:…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二) 版本3有什么新功能? YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能,包括:多尺度预测.更好的主干分类器等等.全部细节都在我们的论文上! 使用预先训练的模型进行检测 这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测物体.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装.或者不去阅读所有的东西: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可…

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) 1. Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的图像是10MB或更大时,为什么要关心的型号是5MB还是50MB?如果想要一个小模型,实际上很快,为什么不看看darknet参考网络?它只有28MB,但更重要的是,它只有8亿个浮点运算.最初的Alexnet是23亿.darknet是速度的2.9倍,而且它很小,准确度提高了4%. 那么Squeez…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三) ImageNet分类 您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装. 使用预先训练的模型分类 下面是安装Darknet.下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命令: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make wget https://pjreddie.com/media…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章,这是实现RNNs的一个很好的资源! 所有这些模型都使用相同的网络架构,一个包含3个递归模块的普通RNN. 每个模块由3个完全连接的层组成.输入层将信息从输入传播到当前状态.递归层通过时间将信息从上一个状态传播到当前状态.由于我们希望输入层和递归层都影响当前状态,所以我们…

前沿   在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的.   查看该模…

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…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿,我们一直在向前运行这些神经网络,它们工作得很好,为什么不也向后运行呢?这样我们就能知道电脑在想什么... 由此产生的图像是如此恐怖,如此怪异,以至于他们的尖叫声可以听到一路坦普顿. 许多研究人员已经扩大了他们的工作范围,包括谷歌一篇广为人知的博客文章.              这是我抄袭那些抄袭…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于…

下面是预测结果: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "blzhu" """ python study Date:2017 <土的本构关系-罗汀>5.5.2节修正剑桥模型预测——围压sigma3=常数 根据ε1求其余的量 """ # from numpy import * import numpy as np import stri…

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&…

目录 Three.js中的div标签跟随(模型弹框) 参考官方案例 核心渲染器 用法 注意事项 Three.js中的div标签跟随(模型弹框) 参考官方案例 核心渲染器 three.js-master\examples\js\renderers\CSS2DRenderer.js 用法 把div存为变量 var testDiv = document.getElementById('testDiv'); 把上述div对象转化为一个CSS2DObject对象 var moonLabel = new T…

 一.如何理解盒子模型  盒子模型(框模型)是css部分非常重要的一部分知识,CSS在处理网页的时候,认为每个元素都处在一个不可见的盒子中.盒子模型的构想,把所有的元素都想象成盒子,那么对网页进行布局的时候就可以理解为对盒子进行排列.至于要将相应的盒子摆放到网页相应的位置中即可完成页面布局. CSS 盒子模型 (Box Model) 规定了元素框处理元素内容.内边距.边框 和 外边距 的方式 盒子模型包括width宽度,height高度,border边框,padding内边距,margin外边距…

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位,然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调,整体思想类似于two-stage目标检测算法,将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征.SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点,整体思想十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.12125 论文代码:…

我用的是CM这个框架做的WPF,在用企业库的验证的时候,我用标签的方式给一个属性加了不能为空的验证,但整个页面的所有控件的外面框都变红了.原因是CM框架的绑定方式是直接X:Name="你的属性名",他更企业库的验证冲突了,把他改成WPF的原始绑定就可以了,直接写成Text＝{Bindg 你的属性名就可以}…

Yii2给数据库表添加字段后对应模型无法识别到该属性的原因和解决办法 应为数据库表的结构被缓存了.删除runtime文件夹或者执行 //清理指定表结构缓存数据 Yii::$app->db->getSchema()->refreshTableSchema('{{%post}}');//这里post是出去表前缀的表名 //清理所有表结构缓存数据 Yii::$app->db->getSchema()->refresh();…

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…

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…

内容 背景 准备 实践 结果 总结 引用 背景 老规矩,先上代码吧 代码所在: https://github.com/BruceDone/darknet_demo 最近在做深度学习相关的项目的时候,了解在现有的深度学习检测流派里面有one-stage ,two stage 两种流派,one-stage流派中yolo模型十分的抢眼 OK,在进一步了解了yolo模型之后,发现不仅有提供速度非快的yolo v3 tiny 版本,而且准确率也非常高,顿时想起了之前在上一篇Tensorflow破解验证码只…

CSS 框模型概述 CSS 框模型 (Box Model) 规定了元素框处理元素内容.内边距.边框 和 外边距 的方式. 元素框的最内部分是实际的内容,直接包围内容的是内边距.内边距呈现了元素的背景.内边距的边缘是边框.边框以外是外边距,外边距默认是透明的,因此不会遮挡其后的任何元素. 内边距.边框和外边距都是可选的,默认值是零.但是,许多元素将由用户代理样式表设置外边距和内边距.可以通过将元素的 margin 和 padding 设置为零来覆盖这些浏览器样式.这可以分别进行,也可以使用通用选择…

似乎突如其来,似乎合情合理,我们和巴菲特老先生一起亲见了一次,又一次,双一次,叒一次的美股熔断.身处历史的洪流,渺小的我们会不禁发问:那以后呢?还会有叕一次吗?于是就有了这篇记录:利用ARIMA模型来预测美股的走势. 1. Get Train Dataset and Test Dataset 本例子简单地以2020年第一季度的道指的收盘价为数据集(数据来源雅虎财经),将前面95%的数据用作本次预测的训练集,后面5%的数据用作本次预测的测试集. library(quantmod) stock <-…

Anchor Box的边框 选取标准的k-means(欧式距离来衡量差异),在box的尺寸比较大的时候其误差也更大,而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系.所以通过IOU定义了如下的距离函数,使得误差和box的大小无关,故使用如下的距离度量. 解决了每个Grid Cell生成的bounding box的个数问题,又遇到了第二个问题,模型不稳定.特别是在早期的迭代中,而这种不稳定是由于预测box的位置(x,y)(x,y)引起的.对于YOLO V2这种随机初始化bbox的位置,需要训练很久的一…

css中的盒模型是css的基础,盒模型的理解可以帮助我们进行对样式进行修改.废话不多说,进入正题: 在w3c中,CSS 框模型 (Box Model) 规定了元素框处理元素内容.内边框.边框 和 外边框 ,一个盒模型如图: 其中包含了两种盒子: 标准模式:盒子的宽高只有内容的宽高 此时的css设置为: box-sizing:content-box 另外一种是ie模式:盒子的宽高=内容(content)+填充(padding)+边框(border)的总宽高 此时的css设置为: box-sizin…

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个…