​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4

关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9): 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10),画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率. 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势,曲线的最低点不选.最低点左边的点都是可供选择的点,但是选择太小的学习率会导致收敛的速度过慢,所以根据上图我们可以选择0.01(10-2)为初

Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0

1. 前言 关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少,但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题.这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集. 2.数据集 这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集,因为xml文件都是现成的,省去很多功夫.当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自己去标记label. 勤劳的孩子想自己标记的可以自己去github搜索 labelImg , 下载好make后直接运行就可以.具体使用方法先不做

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

学习RNN时原理理解起来不难,但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向.现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程. 一.深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,主要应用领域: 对话系统 - 聊天机器人(小冰) 情感分析 - 对一段文本进行情感识别(我们一会要做的) 图文映射 - CNN和RNN的融合 机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言,现在谷歌做的太牛了 语音识别 - 读懂人类的语音,如现在的正火

1.1 LeNet的设计思想 1998年LeCun提出,经典结构,3层,五脏俱全(卷积层.Pooling层.FC网络.Sigmod层),对标传统神经网络.主要设计贡献 局部感受野(local receptive fields),局部连接 权值共享(参数共享) 下采样(sub-sampling),pooling层 核心结构 LeNet-5是LeCun最新的卷积网络,专为手写和机器打印的字符识别而设计,下面是LeNet-5实际应用的一个例子. 传统网络的全连接FC(VS局部连接) 传统神经网络连接方

题目: Implement next permutation, which rearranges numbers into the lexicographically next greater permutation of numbers. If such arrangement is not possible, it must rearrange it as the lowest possible order (ie, sorted in ascending order). The repla

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

FGSM原论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法),在白盒环境下,通过求出模型对输入的导数,然后用符号函数得到其具体的梯度方向,接着乘以一个步长,得到的“扰动”加在原来的输入  上就得到了在FGSM攻击下的样本. FGSM的攻击表达如下: 那么为什么这样做有攻击效果呢?就结果而言,攻击成功就是模型分类错误,就模型而言,就是加了扰动的样本使得模型的loss增大.

NiftyNet开源平台的使用    NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割.回归.图像生成和表示学习应用程序,或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案. 详细介绍请见: (https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/9800473.html)官网  (https://niftynet.readthedocs.io/en/latest/config_spec.html)      NiftyNet工作流可以由NiftyNet应用程序和配置文件完全

NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析,上一篇博客已经详细介绍了这个平台,接下来让我简单介绍一下目前我了解到的使用方法.更详细的使用方法.以及配置过程请查看NiftyNet官方文档:https://niftynet.readthedocs.io/en/latest/config_spec.html 目录: 1.NiftyNet层结构介绍 2.运行NiftyNet demo所需的指令格式 3.配置文件部分参数介绍 (1)[Input data source] (2)

1)data augmentation (augment 增加,aug:to increase 词根,同August(奥古斯特即凯撒大帝,自认为最伟大的帝王,他出生在八月,他以自己的名字命名这个月)同根词有auct, auction(拍卖,不停的增价), auth,author(使书一段一段长起来,作者):authority -ity 表特性,权利:authorize (-ize 使有)作者使有,授权) 在深度学习中就是人工增加训练集的大小,通过平移.翻转加噪等从已有数据中创造新数据.原因是深度

前面学习的cifar10项目虽小,但却五脏俱全.全面理解该项目非常有利于进一步的学习和提高,也是走向更大型项目的必由之路.因此,summary依然要从cifar10项目说起,通俗易懂的理解并运用summary是本篇博客的关键. 先不管三七二十一,列出cifar10中定义模型和训练模型中的summary的代码: # Display the training images in the visualizer. tf.summary.image('images', images) def _activ

tf中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化,日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法. tf.summary中summary是tf中的一个py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夹下,提供了像tf.summary.scalar.tf.summary.histogram 等方法,用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据转换成 protocol buffer 数据

2018年7月,eoLinker 发布了<eoLinker AMS 2018年年中用户调研问卷>,前后经历一周的时间,共收集到超过1000份有效调查问卷.超过300个有效改进意见. eoLinker AMS中文版自2016年上线以来,能够在短短两年内快速发展成为中国最大的在线API管理平台,离不开国内广大开发者的热心支持.为庆贺eoLinker AMS中文版上线两周年,回馈用户们两年以来的热心支持,从2018年9月3日--9月9日,eoLinker-AMS特别推出周年庆典活动,线上专业版价格最

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter' tf.train.SummaryWriter 改为:tf.summary.FileWriter 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries' tf.merge_all_summaries() 改为:summary_op = tf.summary.merge_all() 3. Att