1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

1. OSError: [Error 12] Cannot allocate memory 解决办法: 出现这个错误时我是绝望的...因为我看了别人的解决办法,要加内存条才能解决...但是我不甘心,想了很久--发现了一个解决办法:将 DataLoader 中的 num_workers设置为1.缺点:数据加载必然变得很慢,可怜我的内存条只有 8 个G 2. RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 解决办法: 检查类别数目设置是否

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

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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.

一.用placeholder给bean运行时注入值的步骤 Spring取得placeholder的值是用${...} 1.声明placeholder bean (1)java方式 In order to use placeholder values, you must configure either a PropertyPlaceholder-Configurer bean or a PropertySourcesPlaceholderConfigurer bean. Starting wit

在springmMVC中.jsp页面取得map值. 在controller层: Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); map.put("key1", "我是map值1"); map.put("key2", "我是map值2"); map.put("key3", "我是map值3"); mv

问题起因: 在进行ijkplayer播放器的测试时,发现ijkplayer播放器在切换网络时出现直播画面停止的问题. 问题分析: 抓取日志发现:tv.danmaku.ijk.media.player.IjkMediaPlayer: Error (-10000,0) 问题解决: 重写OnErrorListener的onError方法,然后判断what = -10000的时候,触发重置播放器的操作 参考内容 ijkplayer_android_def.h : // Generic error cod

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转自:http://support1.lenovo.com.cn/lenovo/wsi/htmls/detail_12839009034375918.html 文章编号:C191612     2010-9-7 11:52:25 问题描述 windows XP系统搜索无线网络时提示“windows无法配置此无线连接”,如何处理?   解决方案 1.查看“无线网络连接”右键属性中,如果有”无线网络配置“选项,勾选“用windows配置我的无线网络设置”,若只有“常规 ”.“高级”两项采用方案2 和

C# 动态创建SQL数据库(二) 使用Entity Framework  创建数据库与表 前面文章有说到使用SQL语句动态创建数据库与数据表,这次直接使用Entriy Framwork 的ORM对象关系映射来创建数据库与表 一 新建项目OrmDemo 二  添加 EntityFramework.dll 与System.Data.Entity.dll 引用,EntityFramework可直接在NuGet下载 三.创建实体类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

SQL Server 导入excel时“该值违反了该列的完整性约束”错误 这个问题看似高大上,仔细分析了一下,ID列怎么会有重复呢? 原来是有很多空行呀!!! 所以导入excel时一定要注意空行的问题! 没有空行才是对的!!!

使用 Vscode 的 Gdb 扩展调试 C 语言时,发现数组变量在 变量列表里面中显示为指针,且只显示为其第一个元素的值,无法看到所有元素的值. 如图所示: 解决: 假设有一个元素个数为10的数组v,现在要查看它的值,那么可以在 console 或者 watch 窗口中输入 *(int(*)[10])v PS: 个人博客链接 - Vscode 调试 C 语言时数组值无法显示的问题 参考:https://github.com/Microsoft/vscode-cpptools/issues/17

一.前言 本文承接上一节:Spring_总结_04_高级配置(四)_bean的作用域 当讨论依赖注入的时候,我们通常所讨论的是将一个bean引用注入到另一个bean的属性或者构造参数中.它通常指的是将一个对象与另一个对象进行关联. 但是bean装配的另一个方面指的是将一个值注入到bean的属性或者构造函数中. spring提供了两种在运行时求值的方式: (1)属性占位符 (Property placeholder) (2)Spring表达式语言( SpEL)

怎么选取训练神经网络时的Batch size? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/61607442 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/32673260 训练神经网络时如何确定batch size? - 夕小瑶的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27763696 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与lear

注意:snapshots和weights不能同时使用 用预训练模型进行finetune是以下命令: ./build/tools/caffe train --solver=examples/XXX/lenet_solver.prototxt -weights examples/models/finetuning.caffemodel --gpu 使用快照文件(.solverstate),则可以使用-snapshot参数: ./build/tools/caffe train --solver=exa

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

程序的环境是 VB6 + ADO + Access,在用 SQL 语句查询时,希望把两个字段合并成一个字段,但其中一个字段 Null 值直接导致两个字段合并后也变成了 Null 值.之前只能用 VB 中的 IsNull 分别处理两个字段的值,前段时间想尝试用 SQL 语句直接解决,确一直未能成功, 差点放弃之际找到了答案,总结如下: 目的: 实现 Select ( 字段1 +  字段2 ) As A 问题: 字段2 如果为空值 (Null),则 不论字段1 的值是否为空,A 的值为空值 (Nul

我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复的事情,因此答案肯定是已经有轮子了. 我们先来介绍一个数据集,ImageNet.这就不得不提一个大名鼎鼎的华裔 AI 科学家李飞飞. 2005 年左右,李飞飞结束了他的博士生涯,开始了他的学术研究不就她就意识到了一个问题,在此之前,人们都尽可能优化算法,认为无论数据如何,只要算法够好,就能做出更好的决策,李飞飞意识到了这

上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法,特征提取,今天我们讨论另外一种方法,微调模型,这也是迁移学习的一种方法. 微调模型 为什么需要微调模型?我们猜测和之前的实验,我们有这样的共识,数据量越少,网络的特征节点越多,会越容易导致过拟合,这当然不是我们所希望的,但对于那些预先训练好的模型,还有可能最终无法很好的完成所要做的工作,因此我们还需要对其更改,基于此原因,我们需要做的就是拿来一个训练好的模型,更改其中更加抽象的层,即网络后面的层,然后再采用新的分类器,这样可以比较好的解决上面所提出