上篇blog说了数据集制作的问题，然后?就开始train了。一 参数含义先理解下output的参数代表的含义吧。随便截了一个输出每一个batch都会输出一行信息。6274:迭代次数0.479518：当前batch的loss0.625265 ：avg loss，是平均Loss，这个数值应该越低越好，一般来说，一旦这个数值低于0.060730 avg就可以终止训练了。rate 代表当前的学
序：想要真正准确的的自动标注，的确不太现实，都能准确的自动标注了，还训练模型干嘛！所以本文所写方法是小量数据集预训练模型后，自动打标最后微调。 （上图是我的文件夹格式，将自己预训练后的模型放到指定位置）代码包含调用yolo模型。废话不多说！# coding=utf-8
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author : Helen
date : 2020-11-12 16:15
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笨比（我）训练yolo在上一次配置好ubuntu端的rknn环境后，我们现在需要训练一个检测器，由于项目需要，我们选择YOLO数据集就更简单了，常见的数据集都可以，为了方便后续，选择：红外航拍人车检测数据集,光电红外开源平台下载数据集数据集结构如下：datasets
---dataset
----00000.jpg
----00001.jpg
-----…………
-----00
注：此过程是运行在darknet已编译完成后的情况，具体运行环境参考上一篇博文：编译darknet网络-下载git版本时间20210520 一、在darknet主目录下创建yolo-obj.cfg配置文件，拷贝yolov4-custom.cfg的内容到yolo-obj.cfg中，并对部分内容进行修改。修改batch=64，修改subdivisions=64（如果显卡性能较高，可以设置ba
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 加载模型
model = YOLO(r'yolov8.yaml') # 不使用预训练权重训练
# model = YOLO(r'yolov8.yaml').load("yolov8n.pt") # 使用预训练权重训练
# 训练参数 -------
文章目录指标参数分析深度学习经典检测算法two-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-Rcnn系列one-stage(单阶段)：YOLO系列指标分析map指标：精度：召回率：置信度IOUYOLO-V1核心思想网络架构每个数字的含义损失函数NMS(非极大值抑制)优缺点优点缺点YOLO-V2YOLO-V2-Batch NormalizationYOLO-V2-更大的分辨率YOLO-
直接加载时以上问题都会导致报错，下面的代码可以实现正确加载，只加载网络层名称和权重形状一致的层，不一致时保留目标网络的。import torch
from typing import OrderedDict
def load\_pretrained(dict1: OrderedDict, dict2: OrderedDict):
"""
加载预训练权重，键（网络层名）或值（网络权重）
ML主要分为训练和预测两个阶段,此教程就是将训练好的模型freeze并保存下来.freeze的含义就是将该模型的图结构和该模型的权重固化到一起了.也即加载freeze的模型之后,立刻能够使用了。下面使用一个简单的demo来详细解释该过程,一、首先运行脚本tiny_model.py#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy a
文章目录1 总体概述2 加载权重3 冻结特征提取层权重进行训练4 项目整体代码5 感谢链接 1 总体概述在Imagenet上训练的预训练权重，用到CIFAR10数据集上，再代码层面有以下几个问题，模型最后一层权重个数不同，如何加载呢？要是想冻结权重进行训练又怎么办呢？下面分别进行解答。2 加载权重以Mobilenetv2为例，Imagenet2012分类数据集，类别个数为1000，故网络最后一层
what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
对比学习中，预训练与微调？1.对比学习如何利用ImageNet进行预训练的？对比学习通常利用ImageNet数据集进行预训练。具体来说，如下所示：创建一个大规模的模型： 通常使用卷积神经网络（CNN）架构。定义对比任务： 例如图像对称性判别，图像相似度评估等。准备训练数据： 选择ImageNet数据集中的一些样本作为对比任务的训练数据。训练模型： 利用损失函数，训练模型来解决对比任务。使用预训练权
１ 下载darknet并编译测试 (1) 下载darknet源码并编译git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet如果使用CPU，直接make如果使用GPU，需要先修改Makefile文件，修改部分如下GPU=1
CUDNN=1
...
NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc然后make(2) 运行demo进行
迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果。一：使用预训练权重
可以用官网给的数据集，跑通训练yolo权重文件一、训练环境 需要ubuntu系统环境，然后安装上nvidia的显卡驱动，cuda，cudnn，darknet 在另一篇文章已讲述 二、标注数据集 1. 制作VOC数据集，就是一个这种格式的文件夹 2.将要标注的图片放在JPEGImage 3.下载labelImg pip install label
机器之心发布机器之心编辑部在本文中，微软亚洲研究院的研究员和实习生们提出了一个简单且高效的无监督预训练方法——参数化实例分类(PIC)。和目前最常用的非参数化对比学习方法不同，PIC 采用了类似于有监督图片分类的框架，将每个实例或图片看作一个独立的类别进行实例分类从而进行无监督学习。与 SimCLR 或 MoCo 这类方法相比，PIC 不需要处理潜在的信息泄漏问题，因此结构简单直观。研究者在实验中
expn: 训练过程数据保存的位置，默认位置是tools/YOLOX_outputs中的目录，如果指定-expn xxx，则tools/YOLOX_outputs/xxx。
YOLOv1训练阶段YOLOv1在训练时，权重朝着什么方向更新呢？ 上篇文章提到每个grid cell能预测两个bounding box，那么，训练的目的其实是使标签中画出的标准框所属的grid cell，这个grid cell能预测出两个bounding box，我们选择一个和标准框IOU大的bounding box，使它朝着和标准框重合的方向更新梯度，另一个IOU小的bounding box我
前言长期做预训练的小伙伴，可以关注一下这个技术点即adapter，最近关于这方面的工作还挺多的，其是这样一个背景：在不遗忘以前学到知识前提下，怎么向大模型中持续性注入知识。今天就给大家带来两篇最新的相关工作，开拓一下思路～，感兴趣的小伙伴可以去查更多相关的paper。当然了该想法也不是特别新鲜，之前已经有很多类似的想法工作了，所以大家在看的时候一方面是学习一下其设计的思路，另一方面更重要的是学习其
论文作者 | Barret Zoph，Golnaz Ghiasi ，Tsung-Yi Lin 等 编译 | 吴少杰 编辑 | 蔡芳芳 在计算机视觉领域，预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期，谷歌大脑团队(Google Brain)通过实验证实，自我训练对分类和目标检测等下游任务，效果有很大提升。本文是 AI 前线第 111 篇论文导读，我们将对这项研究工作进行详细解读。
KNN邻近算法KNN的自述原理参数K值确定K和weights对模型的影响KNN在不同数据集的表现 KNN的自述Km模型仍为有监督的学习算法。它属于一种惰性学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行，该算法与决策术功能类似既可以针对离散性变量作出分类，又可以对于连续型变量作出预测，其核心思想就是比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度，然
