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来源:互联网 发布:linux查看cpu进程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 05:36
[置顶]Fast RCNN 训练自己的数据集(3训练和检测)
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another dataset" 这是我在github上修改的几个...阅读全文
posted @ 2015-10-24 13:33 楼燚航的blog 阅读(3573) 评论(6) 编辑
[置顶]Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)
摘要: Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train anot...阅读全文
posted @ 2015-10-23 00:14 楼燚航的blog 阅读(4525) 评论(22) 编辑
Caffe Python MemoryDataLayer Segmentation Fault
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 因为利用Pyhon来做数据的预处理比较方便,因此在data_layer选择上,采用了MemoryDataLayer,可以比较方便的直接用Python 根据set_阅读全文
posted @ 2016-03-26 16:16 楼燚航的blog 阅读(179) 评论(0) 编辑
Caffe 单独测试添加的layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 一般我们在使用Caffe的时候,可能需要根据自己的任务需求添加一些自定义的Loss,当然这个Loss可以根据自己的需要来添加。比如在这里我添加的是triplet_阅读全文
posted @ 2016-03-10 10:33 楼燚航的blog 阅读(387) 评论(0) 编辑
Caffe源码解析7:Pooling_Layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Pooling 层一般在网络中是跟在Conv卷积层之后,做采样操作,其实是为了进一步缩小feature map,同时也能增大神经元的视野。在Caffe中,pool阅读全文
posted @ 2016-02-23 21:31 楼燚航的blog 阅读(580) 评论(0) 编辑
Caffe源码解析6:Neuron_Layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ NeuronLayer,顾名思义这里就是神经元,激活函数的相应层。我们知道在blob进入激活函数之前和之后他的size是不会变的,而且激活值也就是输出 $y$ 只阅读全文
posted @ 2016-02-19 14:16 楼燚航的blog 阅读(400) 评论(0) 编辑
Caffe源码解析5:Conv_Layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Vision_layer里面主要是包括了一些关于一些视觉上的操作,比如卷积、反卷积、池化等等。这里的类跟data layer一样好很多种继承关系。主要包括了这几...阅读全文
posted @ 2016-01-23 23:30 楼燚航的blog 阅读(667) 评论(1) 编辑
Caffe源码解析4: Data_layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ data_layer应该是网络的最底层,主要是将数据送给blob进入到net中,在data_layer中存在多个跟data_layer相关的类 BaseDat...阅读全文
posted @ 2016-01-23 13:10 楼燚航的blog 阅读(618) 评论(0) 编辑
Caffe源码解析3:Layer
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来。首先layer必须要实现一个forwa...阅读全文
posted @ 2016-01-22 23:48 楼燚航的blog 阅读(529) 评论(0) 编辑
Caffe源码解析2:SycedMem
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 看到SyncedMem就知道,这是在做内存同步的操作。这类个类的代码比较少,但是作用是非常明显的。文件对应着syncedmem.hpp,着syncedmem.c...阅读全文
posted @ 2016-01-22 10:58 楼燚航的blog 阅读(461) 评论(1) 编辑
Caffe源码解析1:Blob
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 首先看到的是Blob这个类,Blob是作为Caffe中数据流通的一个基本类,网络各层之间的数据是通过Blob来传递的。这里整个代码是非常规范的,基本上条件编译,命...阅读全文
posted @ 2016-01-21 21:24 楼燚航的blog 阅读(897) 评论(0) 编辑
梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 这几种方法呢都是在求最优解中经常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中,都是围绕以下这个式子展开: $$\frac {\partial}{\p...阅读全文



Caffe CNN特征可视化
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次forword中取出param和blob里面的卷积核 和响应的卷积图。 输入的测试图像 第一层的卷积...阅读全文
posted @ 2016-01-15 22:40 楼燚航的blog 阅读(690) 评论(0) 编辑
Caffe 抽取CNN网络特征 Python
摘要: Caffe Python特征抽取 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如...阅读全文
posted @ 2015-12-26 19:43 楼燚航的blog 阅读(779) 评论(1) 编辑
Caffe fine-tuning 微调网络
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 目前呢,caffe,theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架,楼主最近也在做一些与此相关的事情。在这里,我主要介绍一下如何...阅读全文
posted @ 2015-12-11 13:38 楼燚航的blog 阅读(1087) 评论(0) 编辑
libsvm Minist Hog 手写体识别(源码文件)
摘要: 以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm....阅读全文
posted @ 2015-11-26 17:01 楼燚航的blog 阅读(172) 评论(0) 编辑
libsvm Minist Hog 手写体识别
摘要: 统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大...阅读全文
posted @ 2015-11-26 16:51 楼燚航的blog 阅读(488) 评论(0) 编辑
DPM(voc-release5) Matlab模型文件 Mat转XML
摘要: (转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部...阅读全文
posted @ 2015-11-15 00:54 楼燚航的blog 阅读(285) 评论(1) 编辑
DPM检测模型 训练自己的数据集 读取接口修改
摘要: (转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 本文主要是针对上一篇基于DPM的VOC release5的版本,matlab的版本进行训练。 训练自己的数据集主要是修改pa...阅读全文
posted @ 2015-11-15 00:43 楼燚航的blog 阅读(576) 评论(4) 编辑
DPM检测模型 VoC-release 5 linux 下编译运行
摘要: (转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) DPM目前使非神经网络方法里面较好的目标检测程序,作者呢也是Fast RCNN的作者 Ross Girshick,真的是牛人...阅读全文
posted @ 2015-11-12 13:11 楼燚航的blog 阅读(660) 评论(0) 编辑
opencv 3.0 DPM Cascade 检测 (附带TBB和openMP加速)
摘要: opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4...阅读全文
posted @ 2015-10-27 09:10 楼燚航的blog 阅读(993) 评论(8) 编辑
Fast RCNN 训练自己的数据集(3训练和检测)
摘要: 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another dataset" 这是我在github上修改的几个...阅读全文

Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)
摘要: Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train anot...阅读全文
posted @ 2015-10-23 00:14 楼燚航的blog 阅读(4526) 评论(22) 编辑
Fast RCNN 训练自己数据集 (1编译配置)
摘要: FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ "https://github.com/YihangLou/fast rcnn train another ...阅读全文
posted @ 2015-10-16 16:35 楼燚航的blog 阅读(3663) 评论(21) 编辑
Linux与Windows 解压乱码 UTF8BOM读取问题
摘要: Linux 与 Windows 文件乱码问题 这几天需要在linux下用CNN跑数据,但是把数据和数据列表list上传到linux下时却出现了不少乱码的问题。将这两天碰到的编码问题简单的总结一下。 1.解压乱码问题 如果直接把windows下压缩的压缩包通过ftp,这里我用的是xftp传输到lin...阅读全文
posted @ 2015-10-09 16:20 楼燚航的blog 阅读(323) 评论(0) 编辑
RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础
摘要: Abstract: 贡献主要有两点1:可以将卷积神经网络应用region proposal的策略,自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2:当标注数据是比较稀疏的时候,在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine tuning可以得到较好的新能,也就是说用Imagenet上训练好的模型...阅读全文
posted @ 2015-09-26 01:11 楼燚航的blog 阅读(2286) 评论(2) 编辑
车脸检测 Adaboost 检测过程
摘要: 上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练,接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸。首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片,主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分,如下图是待检测图像:这里...阅读全文
posted @ 2015-08-30 21:43 楼燚航的blog 阅读(798) 评论(0) 编辑
Adaboost 卡口车辆检测训练
摘要: 之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测。我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用。如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成...阅读全文
posted @ 2015-08-29 21:38 楼燚航的blog 阅读(605) 评论(2) 编辑
Hog SVM 车辆 行人检测
摘要: #####HOG SVM 车辆检测 近期需要对卡口车辆的车脸进行检测,首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM,Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法,并且取的了不错的识别效果。在人脸检测方面目前主流的方法,先不考虑复杂的深度学习,大多采用Haar和Adaboo...阅读全文
posted @ 2015-07-19 12:40 楼燚航的blog 阅读(1060) 评论(3) 编辑
LeetCode 3 Longest Substring Without Repeating Characters 解题报告
摘要: LeetCode 第3题3 Longest Substring Without Repeating Characters 首先我们看题目要求:Given a string, find the length of the longest substring without repeating char...阅读全文
posted @ 2015-06-07 23:57 楼燚航的blog 阅读(236) 评论(0) 编辑
LeetCode 2 Add Two Sum 解题报告
摘要: #LeetCode 2 Add Two Sum 解题报告LeetCode第二题 Add Two Sum 首先我们看题目要求:You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are sto...阅读全文
posted @ 2015-05-24 00:10 楼燚航的blog 阅读(260) 评论(0) 编辑
视频标注工具
摘要: #视频标注工具由于实验室里面需要做CDVA的标准,CDVA(compact descriptor for video analysis),主要是基于CDVS中的紧凑视觉描述子来做视频分析,之前是紧凑视觉描述子主要应用在图像检索领域。需要制作新的数据集,对视频帧进行标注,所以根据网上一个博主的标注工具...阅读全文

LeetCode 1 Two Sum 解题报告
摘要: #LeetCode 1 Two Sum 解题报告偶然间听见leetcode这个平台,这里面题量也不是很多200多题,打算平时有空在研究生期间就刷完,跟跟多的练习算法的人进行交流思想,一定的ACM算法积累可以对以后在对算法中优化带来好处。Ok,今天是我做的第一题Add Two Sum。题目要求Give...阅读全文
posted @ 2015-04-25 11:30 楼燚航的blog 阅读(329) 评论(2) 编辑
Ubuntu 14.04 LTS Server 无法挂载光盘 启动initramfs等问题
摘要: 今天需要在戴尔R410服务器上装64位的Linux,师兄给了个14.04的server 64位镜像。一开始打算用U盘安装,用软碟通烧写镜像之后,在服务器端设置从U盘启动,但是安装到一半出现了光盘无法挂载的现象,如图所示: ![](http://images.cnitblog.com/blog2015...阅读全文
posted @ 2015-04-21 19:22 楼燚航的blog 阅读(577) 评论(2) 编辑
Linux的交叉编译 及configure配置
摘要: 这两天需要把一个CDVS的工程代码从Linux 平台上移植到ARM平台上,花了两天才搞定,之前很早申请的博客,到现在还没有技术文章会,以后决定凡是花两三天才搞定的东西都会把解决过程发到这里,很多东西靠百度什么的不太好使,必要的时候确实Google更好用。想想也是,在百度上搜,很多都是迄今为止中国程序...阅读全文



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