基于SwinTransformer的目标检测训练模型学习总结 一.简要介绍 Swin Transformer是2021年提出的,是一种基于Transformer的一种深度学习网络结构,在目标检测.实例分割等计算机视觉任务上均取得了SOTA的性能.同时这篇论文也获得了ICCV2021年的Best Paper. 1.1 Transformer的关键里程碑 Tranformer: 在2017年6月,仅基于注意力机制的Transformer首次由谷歌提出,应用于NLP自然语言处理的任务上表现出了良好的性

https://blog.csdn.net/helloworld1213800/article/details/79749359 https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ https://nanfei.ink/2018/04/15/YOLOv3%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%8F%8A%E8%B0%83%E5%8F%82/ 详细的训练过程参考:h

参考:http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53202977 如果用的是cudnnv5,可能会遇到问题,下载最新的caffe,替换这部分:https://www.cnblogs.com/peiyuYang/p/8196037.html 中间遇到了两个问题,解决办法:http://blog.csdn.net/bankeey/article/details/77573860 源码阅读,参考:http://blog.csdn.net/l

1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件 安装包含两个部分:ORC引擎本身以及对应语言的训练数据 github地址:   https://github.com/tesseract-ocr/tesseract You can either Install Tesseract via pre-built binary package or build it

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,

主要参考官方的编译,梳理一下整个流程 Linux The build instructions for Linux also apply to other UNIX like operating systems. Dependencies A compiler for C and C++: GCC or Clang GNU Autotools: autoconf, automake, libtool autoconf-archive pkg-config Leptonica libpng, li

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na

2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取.分析功能. 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作. 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据.在使用过程中,最好使用高对比度.低噪声.水平格式文本的图片. 转载于公众号R语言中文社区 一．

一天掌握python爬虫日记: (小爬虫,NO 我们是大蜘蛛 ) 数据抓取: requests:requests 的底层实现其实就是 urllib开源地址:https://github.com/kennethreitz/requests中文文档 API: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html基本GET请求(headers参数 和 parmas参数):import requests url = "http://www.bai

Ubuntu版本: .tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr .pytesseract安装 sudo pip install pytesseract .Pillow 安装 sudo pip install pillow 开始写代码: from PIL import Image from pytesseract import pytesseract image = Image.open('test.png') code = pytess

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com TensorFlow是Google开发的开源的深度学习框架,也是当前使用最广泛的深度学习框架. 一.安装 ubuntu16.04安装TensorFlow很简单: pip install tensorflow==1.1.0 --user 安装是否成功验证: >>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.1.0'>>

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1．安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱

一. YOLOv2安装使用 1. darknet YOLOv2安装 git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknetmake或到网址上下载darknet文件夹,解压后在darknet文件夹下执行make编译. 2. 预测模型权重下载 wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights或到网址上下载yolo.weights,放到darknet目录下. 3. 目标检测 ./darknet

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

目录 一.Darknet优势 二.Darknet的结构 三.Darknet安装 四.Darknet的训练 五.Darknet的检测 正文 一.Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附加项(cuda,cudnn,opencv等)直接make即可,几分钟完成安装:2.没有任何依赖项:整个框架都用C语言进行编写,可以不依赖任何库,连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数:3.结