YOLO训练自己的数据集 YOLO-darknet训练自己的数据 [Darknet][yolo v2]训练自己数据集的一些心得----VOC格式 YOLO模型训练可视化训练过程中的中间参数 项目开源代码:LargeImageDetect-yolo-windows ------------------------------------------------------------------------------------------------- 训练心得 1. 在yolo中训练时,修改

Java数字格式化输出时前面补0 星期日 2014年11月30日|  分类: Java     /** * 里数字转字符串前面自动补0的实现. * */ public class TestStringFormat { public static void main(String[] args) { int youNumber = 1; // 0 代表前面补充0 // 4 代表长度为4 // d 代表参数为正数型 String str = String.format("%04d", yo

# 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

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

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

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

一个典型的SGD过程中,一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差,在下图中得到了展示. 无论什么样的网络结构,无论是哪一层网络的梯度,大体上都遵循下面这样的规律: 高信号/噪音比一段时间之后,信号/噪音比逐渐降低,收敛速度减缓,梯度的方差增大,梯度均值减小. 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述,这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响. 首先定义模型收敛速度:训练后期,噪音梯度导致权重更新时,导致系统新增的熵 H(混乱度)对于SGD迭代次数 t 的导数. 对于第k层

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]

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

Map < String , Object > jsonMap = new HashMap< String , Object>(); jsonMap.put(); jsonMap.put("b",""); jsonMap.put("c",null); jsonMap.put("d","wuzhuti.cn"); String str = JSONObject.toJSONString

input内强制保留小数点后两位 位数不足时自动补0 小数点后位数超出2位时进行四舍五入 需引入jquery包 1.11.2版本 1 function xiaoshu(x) 2 { 3 var f = parseFloat(x); 4 var f = Math.round(x*100)/100; 5 var s = f.toString(); 6 var rs = s.indexOf('.'); 7 if (rs < 0) { 8 rs = s.length; 9 s += '.'; 10 }

一.对象键值为数字型时输出的对象自动排序问题如: var objs = {    "1603":{id:"1603"},    "1702":{id:"1702"},    "1502":{id:"1502"}} console.log(objs); 输出的对象是: { "1502":{id:"1502"},    "1603"

log4j日志级别设置成DEBUG时输出Html代码等问题: 问题: log4j日志级别设置成DEBUG时会输出很多信息,包括一些Html代码 解决方案: log4j的控制是树形,所以在log4j.properties, 加上控制就行了.比如 log4j.logger.org.springframework=ERROR log4j.logger.com=INFO log4j.logger.org.apache.jasper.compiler=INFO 之类的. 像以下这样子写法的话,所有以org

C语言中宏定义(#define)时do{}while(0)的价值 最近在新公司的代码中发现到处用到do{...}while(0),google了一下,发现Stack Overflow上早有很多讨论,总结了一下讨论,加上自己的理解,do{...}while(0)的价值主要体现在: 1. 增加代码的适应性 下面的宏定义没有使用do{...}while(0) #define FOO(x) foo(x); bar(x); 这样宏定义,单独调用不会出现问题,例如: FOO(100) 宏扩展后变成: 1 f

在使用JSONObject.fromObject的时候会遇到一种情况就是当对象的某一个Double型或Integer型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成0.当一个布尔型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成FALSE. 原因就是JSONObject.fromObject转JSON有一个默认的配置参数,从jar包里的源码里可以看到这些属性初始值. package net.sf.json.processors; import net.sf.json.JSONArray; import net

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28.结果如下: # batch_size = 1 # 参数总数:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

如果 date_field = TRUNC(date_field) 就说明时分秒为0(也就是不包含),否则就包含时分秒

http://blog.csdn.net/ashlingr/article/details/7829429 如何强制ffmpeg编码时输出一个关键帧   如何强制ffmpeg编码时输出一个关键帧 AVCodecContext *c //编码器环境句柄 AVFrame* f //需要编码的一帧视频 /*在avcodec.h文件中有这样的定义 #define FF_I_TYPE  1 ///< Intra #define FF_P_TYPE  2 ///< Predicted #define FF