测试环境：ubuntu18.04cuda10.0+cudnn7.6.5anaconda3+python3.7keras==2.2.5tensorflow-gpu==1.14.0第一步：准备数据集使用labelme标注数据，然后使用labelme_json-to_dataset批量转换为5个文件，类似下面这样为了偷懒，我自己使用的VOC数据集然后写了一个脚本把xml格式转成labelme对应格式，这
yoloV4 训练数据整理数据集类Datasettorch.utils.data.Dataset是代表数据集的抽象类。 您的自定义数据集应继承Dataset并覆盖以下方法：len，以便len(dataset)返回数据集的大小。__getitem__支持索引，以便可以使用dataset[i]获取第个样本我们将在__init__中读取 csv，但将图像读取留给__getitem__。 由于所有图像不会
Yolov4训练自己的数据集，史上最详细教程（本人多次使用训练，亲测效果不错,小白都可以学会。代码运行环境Ubuntu18.04+python3.6+显卡1080Ti+CUDA10.0+cudnn7.5.1+OpenCV3.4.6+Cmake3.12.2，详细环境配置安装步骤就不讲解拉，网上教程一大堆。从github克隆下载源码，链接地址：https://github.com/AlexeyAB/d
Pytorch机器学习（四）——YOLOV5训练自己的数据集（以VOC格式为例 目录Pytorch机器学习（四）——YOLOV5训练自己的数据集（以VOC格式为例前言一、准备工作1.下载源码2.将符合要求的数据集放到根目录下3.运行训练前需要的配置脚本4.修改train.py中的参数配置文件总结 前言使用YOLOV5训练自己的VOC数据集，首先就是需要将VOC数据集转化到YOLO格式YOLO格式是
课程链接：https://edu.51cto.com/course/29533.htmlUNet是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用PyTorch版UNet训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。本课程有两个项目实践：(1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用
原创
2021-11-15 15:13:20
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大家好，我又好久没有给大家更新这个系列了，但是我内心一直没有忘记要更新pytorch初学者系列文章，今天给大家分享一下Pytorch如何构建UNet网络并实现模型训练与测试，实现一个道路裂纹检测!数据集CrackForest数据集，包括118张标注数据，37张验证与测试数据。数据集的目录有groundtruth、image、seg三个子目录，分别是标注数据、原始图像、分割信息。其中标注信息是ma
pytorch版Unet 还是非常简洁易懂的.官方给的代码有点小问题, 在输入和输出方面不是很好处理.为了方便自己, 而且我打算日后改一下网络模型. 所以我自己在
原创
2021-09-02 17:49:51
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文章目录1. 什么是Unet模型2. Unet模型的代码实现2.1、主干模型Mobilenet2.2、Unet的Decoder解码部分3. 代码测试4. 训练文件详解5. LOSS函数的组成6. 训练代码6.1、文件存放方式6.2、训练文件6.3、预测文件7. 训练结果1. 什么是Unet模型Unet是一个语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似，
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2022-02-11 10:26:10
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文章目录1. 什么是Unet模型2. Unet模型的代码实现2.1、主干模型Mobilenet2.2、Unet的Decoder解码部分3. 代码测试4. 训练文件详解5. LOSS函数的组成6. 训练代码6.1、文件存放方式6.2、训练文件6.3、预测文件7. 训练结果1. 什么是Unet模型Unet是一个语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似，首先利用卷积进行下采样，然后提取出一层又一层的特征，利用这一层又一层的特征，其再进行上采样，最后得出一个每个像素点对应其种类的图像。看如下这幅图我
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2021-06-18 14:17:40
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参考：PyTorch官方教程中文版实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。迁移学习的2种场景：1、微调Convnet：使用预训练的网络（如在imagene
前面我的两篇博客分别介绍了语义分割FCN及SegNet的算法重点知识及代码实现，最近在github上又fork了一个好资源https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras，这里分享一下。该资源实现了FCN，UNet, SegNet, PSPNet网络，本篇以SegNet为例来说明下如何使用其来训练和预测自己的数据集。值得一提的是，该资源是
作者的github链接：https://github.com/whai362/PSENet Requirements Python 2.7 PyTorch v0.4.1+ pyclipper Polygon2 OpenCV 3.4 (for c++ version pse) opencv-python 3.4 首先是需要安装这些依赖，因为我们自己电脑上面已经安装了各种版本的opencv，pytho
文章目录前言1. 配置环境，安装TensorRT2. 训练模型，并将模型转为.engine格式3. 将Mobilenet封装成一个动态链接库dll4. 测试 前言MobilnetV3作为谷歌目前发布的最新的轻量级深度学习模型，在性能和模型大小上都达到了很好的平衡，从而使其在移动端部署具有很大的优势，这里我们使用C++ 和Cuda模型推理加速工具TensorRT将训练好的Mobilenet模型封装
图像分割——U-net1.论文地址《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》 http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf2.在介绍unet之前——CNN什么是图像分割问题呢？ 简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，图像分割其目的是将图像分割成几组具有特定语义类别的区
数据准备先将自己的数据转成VOC数据集类似的数据，图片为jpg格式，标签为xml格式。在Faster RCNN目录下的data文件夹下建立VOCdevkit2007文件夹，再在此文件夹下建立VOC2007文件夹，再在VOC2007文件夹下建立Annotations，ImageSets ， JPEGImages三个文件夹，Annotations文件夹下存放xml文件，ImageSets文件夹下建立M
训练过程主要参考项目中的examples/extract_diving48_skeleton/diving48_example.ipynb但是我一开始不知道这个文件，从网上查不到太多的资料，走了不少弯路，这里就把我训练的过程分享一下。1.准备自己的数据集这里使用的是Weizmann数据集，一个有10个分类，每个类别差不多有10个视频。分成训练集和测试集，目录如下，最好让视频名称按照 ‘视频名_类别
文章目录概要DeeplabV3+模型组成：模型实现具体操作流程技术名词解释小结 概要什么是Unet模型？ Unet模型是一种用于图像分割的卷积神经网络模型，由Ronneberger等人于2015年提出。它的名称来自于其网络结构类似于字母U的形状。Unet模型主要用于将输入的图像分割成若干个像素级别的区域，并为每个像素分配一个标签，以便进行进一步的分析和处理。Unet模型的三个重要模块： Unet
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。一、准备工作1、下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支持中文哦，按照提示安装就行。 最后下载4.0版本2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。下好后，放到Tes
前不久在实验室接手一个项目，与甲方几经周旋后给了一个接口，核心部分是yolo3的文字检测与cnocr的文本识别。在文本识别中，由于给的预训练的模型的训练数据集与项目应用的数据分布差距较大（最明显的是识别字符的范围不同），可能需要对模型重新训练。为应对甲方朋友的一时兴起，特意花了一个下午搞清楚如何重新训练。特撰写此博客以作记录。一、重训练cnocr的理由"""
识别范围不同，cnocr提供的模型只能
由于百度语音识别 linux版本的sdk默认不支持语音唤醒功能，想要在树莓派3b+上做一个语音唤醒＋识别的小玩意儿，要想实现唤醒的功能，只能另寻他法，然后我在网络上搜索到了这个snowboy，它是一个语音唤醒引擎。snowboy下载地址：https://github.com/Kitt-AI/snowboysnowboy自定义唤醒词网站：https://snowboy.kitt.ai/snowboy
