最近使用TensorFlow object_detect API做目标检测任务，由于要求目标检测模型能够移植客户端中，进而选择目标检测模型时则选择轻量级的模型，最后选择了ssd_mobilenet_v1作为目标检测的模型。之前写过了TensorFlow object_detect API训练自己数据的步骤以及通过修改配置文件参数降低模型输入大小和模型通道数方法达到压缩模型提高推理速率(此处)。本篇
1、TS61158 现场总线
2、ControlNet和Ethernet/IP现场总线
3、Profibus 现场总线
4、P-NET现场总线
5、FF HSE现场总线
6、SwiftNet现场总线
7、WorldFIP现场总线
8、INTERBUS现场总线
9、FF H1现场总线
10、PROFI n
干货！如何修改在TensorFlow框架下训练保存的模型参数名称为何要修改TensorFlow训练的模型参数名？如何修改TensorFlow训练保存的参数名？ 为何要修改TensorFlow训练的模型参数名？在TensorFlow框架下的深度学习程序中，我们将训练得到的模型参数进行保存。在我们进行某些训练任务时，也许要从已经保存的预训练模型中载入参数，或者将TensorFlow框架训练得到的参数
转载
2024-04-14 22:31:43
106阅读
Pytorch的DataParallel多GPUPytorch实时可视化pytorch中的深浅拷贝和引用pytorch记录pytorch设置可学习系数pytorch_loss可学习weightpytorch eval时显存炸的问题tensorflow记录train的时候标准化等CNNTricksPytorch的DataParallel多GPU可以多卡并行训练，但是当输入size过大或者模型过大（一
Test time augmentation数据扩充是模型训练期间通常使用的一种
原创
2022-06-27 14:42:00
392阅读
软件测试管理是大家比较熟悉的软件测试职业发展路线之一，比较流行的设置包括测试组长、测试经理、测试代表、测试主管、测试总监、测试部长等。不同的公司中相同职位的工作范围可能略有不同，按照管理级别的高低，大致又可分为以下三级。 1、初级软件测试管理者：测试组长 测试组长一般由有两年左右工作经验的测试工程师担当。 由于企业的规模和产品复杂度存在差异，测试组长可能会管理2～5名软件测试工程师。一般
TensorFlow代码结构优化tips一、变量管理在模型的前向传播的过程中，将前向传播定义为：def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2)从上面定义可以看出，这个函数的参数包括了神经网络中的所有参数。然而，当神经网络的结构更加复杂、参数更多的时间，就需要一个更好的方式来传递和管理参数了。T
转载
2024-04-09 12:12:32
57阅读
训练模型时，需要使用变量(Variables)保存和更新参数。Variables是包含张量(tensor)的内存缓冲。变量必须要先被初始化(initialize)，而且可以在训练时和训练后保存(save)到磁盘中。之后可以再恢复(restore)保存的变量值来训练和测试模型。 1、变量op能够持久化保存，普通张量不行2、定义一个变量时，在会话中必须初始化3、name参数：在tensorb
转载
2024-03-26 10:13:43
62阅读
这里不介绍RNN与RNN的特殊情形LSTM，因为内容过多。一、相关函数介绍 1、创建Cell：tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units)num_units：创建的神经元个数。 2、创建由 RNNCellcell指定的递归神经网络，执行inputs的完全动态展开（即对单个Cell执行动态展开）：tf.nn.dynamic_rnn( cell, i
转载
2024-03-20 20:00:51
143阅读
Task1：赛题理解与 baseline（3 天） – 学习主题：理解赛题内容解题流程 – 学习内容：赛题理解、数据读取、比赛 baseline 构建 – 学习成果：比赛 baseline 提交Task2：数据扩增方法（3 天） – 学习主题：语义分割任务中数据扩增方法 – 学习内容：掌握语义分割任务中数据扩增方法的细节和使用 – 学习成果：数据扩增方法的实践Task3：网络模型结构发展（3 天）
转载
2024-03-06 06:31:37
165阅读
点赞
注： 本篇内容基于tensorflow2.9.1(python3.10),数据生成器中的batch_size可根据自己计算机的性能设置，防止后续模型运行过程出现显存不足而失败“from kerastuner.tuners import Hyperband
from kerastuner.engine.hyperparameters import HyperParameters”
HyperPa
转载
2024-04-18 08:53:57
66阅读
一．自定义网络（CustomNetwork）通过自定义的网络我们可以将一些现有的网络和我们自己的网络串联起来，从而实现各种高效的网络。Keras.Sequential：可以将现有的层跟我们自己的层串联在一起，也可以很方便的组织层的参数；不过我们要使用Sequential需要准守一些协议： 1.我们自定义的层必须继承自Keras.layers.Layer； 2.我们自己的模型需要继承自Keras.M
转载
2024-04-15 15:02:34
43阅读
在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
转载
2024-05-13 10:32:49
27阅读
前言 一般用于深度学习比赛中的一种trick。 TTA(test time augmentation) 数据增强通常在训练阶段进行，目前一些文献在测试时进行数据
原创
2022-08-20 01:48:15
656阅读
比赛地址：零基础入门语义分割比赛-地表建筑物识别，该比赛是由天池和Datawhale联合举办的学习赛，进入比赛页面可以下载相关的数据集。学习任务：学习任务，查看学习任务，有层次递进的进行学习。源码地址：源码baseline，源码在Datawhale的github上面，里面可以找到这次比赛的源码。赛题理解： 赛题名称：零基础入门语义分割
-
地表建筑物识别 赛题目标：通过本次赛题可以引导大家
转载
2023-10-26 17:38:47
134阅读
一. 语义分割和数据集1. 介绍目标检测问题中使用方形边界框来标注和预测图像中的目标，而语义分割（semantic segmentation）问题，重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。如下图所示展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加
转载
2024-04-24 15:43:04
60阅读
datawhale阿里云天池语义分割比赛-Task1 赛题理解和baseline代码这里给出比赛地址：比赛地址 本章将对语义分割赛题进行赛题背景讲解，对赛题数据读取进行说明，并给出解题思路。1 赛题理解赛题名称：零基础入门语义分割-地表建筑物识别赛题目标：通过本次赛题可以引导大家熟练掌握语义分割任务的定义，具体的解题流程和相应的模型，并掌握语义分割任务的发展。赛题任务：赛题以计算机视觉为背景，要求
转载
2024-01-27 19:27:08
43阅读
1.几个经典语义分割模型简介1.1FCN1.2 PSPSNet1.3 Deeplabv31.4 DANet1.5 OCR2. 网络的训练和调参数据增强，验证集划分超参数设置3. 模型融合- TTA 测试时数据增强TTA（Test Time Augmentation）是常见的集成学习技巧，数据扩增不仅可以在训练时候用，而且可以同样在预测时候进行数据扩增，比如对同一个样本预测三次，然后对三次结果进行平
转载
2023-09-17 14:24:49
212阅读
在使用TensorFlow进行网络的搭建时，可以使用下面的语句来获取一些网络的模型 （其中：include_top表示是否包括顶层网络，顶层即处理输出的几个层；weights表示模型加载的权重，可以选择None不加载、imagenet加载网络在ImageNet上训练的权重、或者指定本地权重的路径）base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(inpu
转载
2024-05-09 13:28:50
128阅读
import tensorflow as tftf_version = int(tf.__version__.split(".")[0])if tf_version == 1: from keras.mode
原创
2023-05-18 17:12:04
40阅读
