NOI Linux 是 NOI 竞赛委员会基于 Ubuntu 操作系统开发的一款 Linux 桌面发行版,是一套免费的、专门为信息学奥林匹克竞赛选手设计的操作系统,是 NOI 系列赛事指定操作系统,适用于常见笔记本电脑和桌面电脑。
注:上编的路径尽量使用绝对路径,不要使用相对路径和~符号 可能报错 生成frozen_inference_graph.pb文件 及其他文件
豪横:下面为你附上channel_v3.json源码,别跑,快来研究研究。。。。。。
本文主要介绍如何使用Caffe进行FCN目标检测,包括数据集准备、模型选择、训练过程、测试和结果分析。作者使用VGG16网络进行预训练,并通过FCN网络进行目标检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测出图像中的目标物体,准确率达到了66.4%。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是: 「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。 由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年4月YOLOv4发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现YOLOv4的, 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。
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看名字,就知道属于YOLO系列。这篇文章于2018年11月15日首发在arXiv上,考虑到该work开源了,于是Amusi就特意深挖一下推荐给大家。
现在的技术发展,海量服务器,批量任务,让原本精细化,几台服务器上的维护工作一下子有了指数级的提升,于是很多人就提出了自动化运维,而Python似乎也是“应运而生”,当然Python语言其实历史已经很悠久了,这是很多运维,很多开发人员来说没有逐渐渗透到这个领域而已。 很多系统管理员可能对Perl情有独钟,或者经典的shell,百八十台的服务器都可以轻松维护。不过有时候感觉和预期还是有一些出入,Python总是被提起,但是自己从来没有细细了解过。当然任何工具都是媒介,语言也是如此,能够实现需求,改进需
因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。
TensorFlow is a software library for designing and deploying numerical computations, with a key focus on applications in machine learning. The library allows algorithms to be described as a graph of connected operations that can be executed on various GPU-enabled platforms ranging from portable devices to desktops to high-end servers.
CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了,之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)中讲解了CenterNet的原理,可以回顾一下。
其实写这篇文章的初衷,是因为OI训练大多时候都是在学校机房里进行的,因为还原卡的缘故,很多编(diàn)程(jìng)软件在重启之后都不能保存配置,每次开机都要重新设置代码高亮风格,编辑器等一大堆个性化配置,在每天如此麻烦的折磨下,产生了写一篇文章来专门介绍解决这些问题的办法。 为了保证步骤尽可能简洁,使用的软件都是能不安装就不安装,尽量避免重复设置,保证最佳使用体验。
这篇文章主要介绍了 24 种编程语言的 Hello World 程序,包括熟知的 Java、C 语言、C++、C#、Ruby、Python、PHP 等编程语言,需要的朋友可以参考下。
深度学习领域的入门数据集,当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28,数字放在一个归一化的、固定尺寸的图片的中心。
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先,介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后,讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后,通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型,这个下载链接在它的文件夹里有,就是url那个文件
本文使用公开数据去运行Tensorflow 新推出的 Object Detection API 带大家实验 Faster RCNN 的 training。 Faster RCNN 是 object detection 中的經典方法, 而 object detection 主要是由 classification 与 localization 所組成,可以參考 cs231n
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识,今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程,希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助,请继续欣赏下去。把Deeplabv2的 run_pascal.sh与run_densecrf.sh成功运行,现将调试过程整理如下: 首先,安装Caffe、Ubuntu 16.04+cuda8.0等环境应该不需要再次详细说了吧,如果有不清楚的小伙伴,进点击下面的链接,也是计算机视觉平台之前推送的,可以简单方便的进行安装。 链接:Caff
PASCAL VOC数据集是目标检测领域比较知名的数据集,该数据集分为VOC2007和VOC2012两个子集,其官方下载地址如下:
Hitomi-Downloader 是一个桌面实用程序,可以从各种网站下载图片/视频/音乐/文本等。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括:
今天在逛一个上古论坛(Delphi盒子)的时候看了下下面的友链,发现一个星五博客 ,点进去看了一下,第一篇文章是基于pascal的网站开发。点击去溜达了一圈发现是一个国内的公司做的。
最近买了两块NVIDIA Titan X Pascal显卡装到了服务器(运行Ubuntu 16.04)上。为了使用这两块GPU显卡,首先需要安装显卡驱动,安装方式为
VOC2007 train_val_test & VOC2012 train_val 百度云下载链接,提取码: jz27
水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像,针对水印的各种处理显得越来越重要。在之前的两篇文章《AI技术在图像水印处理中的应用》和《生成对抗网络玩转图像水印》中,已经介绍了当前利用深度神经网络来实现水印的检测和去除的一些研究。
在日常运维工作中,会碰到对一项项目下的代码行数进行统计的需求,下面对代码行数的统计方法进行梳理,以供参考。 1)最简单的是使用wc -l直接进行代码行数统计。(wc的几个参数的解释:-c 统计字节数;-l 统计行数;-w统计字数) 1)统计当前目录下的index.php文件的行数 [root@huanqiu_web1 ~]# cat index.php |wc -l 17 2)统计web目录下,js文件数量: [root@huanqiu_web1 ~]# find web/ -name "*.js" |
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置,然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法,并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外,还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细,不仅提供了完整的代码和注释,还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习,可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法,并能够根据需要进行代码调整和优化。
$ wget http://mit.edu/vondrick/vatic/vatic-install.sh
一瞥(You Only Look Once, YOLO),是检测Pascal VOC(http://host.robots.ox.ac.uk:8080/pascal/VOC/) 2012数据集内对象/目标的系统,能够检测出20种Pascal对象: 人person 鸟bird、猫cat、牛cow、狗dog、马horse、羊sheep 飞机aeroplane、自行车bicycle、船boat、巴士bus、汽车car、摩托车motorbike、火车train 瓶子bottle、椅子chair、餐桌dining t
CheatEngine 简称 CE , 这是一款 内存 修改 编辑工具 , 借助该工具 , 可以修改运行在 Windows / Mac 系统上的 游戏 或 软件 的内存数据 ;
由于实验结果不太好,现在已经开始往最底层的sass修改上努力了,鉴于nvidia官方出于大概是商业目的,关于sass的内容少之又少,因此只能零星地从各种paper或者之类的东西里寻找。前两天发现了一个文档,是关于Volta架构的,里面讲了一些关于sass的内容,大致和 maxas 的介绍差不多但是更好懂,特此翻译了相关部分,也就是第二章的内容。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时,为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的,并且标注必须是准确的。因此,数据集中的所有图像都需要人为监督。不过,这并不意味着机
http://www.umlchina.com/Tools/search.aspx
当运行 demo.py 有如上输出时, 说明我们已经可以通过之前别人训练好的模型进行测试, 下面我们将自己动手训练一个模型。该模型数据采用 voc2007 数据。训练时采用 ZF 模型。
【翻译】WPF 中附加行为的介绍 Introduction to Attached Behaviors in WPF
现在的开发人员都趋向于使用新的编程语言,那么旧的编程语言呢?它们的前途一般是这样两种:仍然可以使用,但逐渐不受大家欢迎;直接完全死去。和之前的十佳最受欢迎的编程语言相反,本文我们预测以下这几种编程语言面临着死亡威胁:
标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式,其中在python3下也能实现标签云的效果,贴图如下:
今天是中国传统节日——端午节!在此,祝大家节日快乐! 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近总是有很多入门的朋友问我们,进入计算机视觉这个领域难不难?是不是要学习很多知识?到底哪个方向比较好? 对于这些问题其实我们也不好回答他们,只能衷心告诉他们,如果你对这领域特别感兴趣,那你可以进来试试玩玩,如果试过了玩过了,觉得这不是你喜欢的领域,那你可以立马退出,选择你喜欢的
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的13天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集,并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤:数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段,使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练,并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段,使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调,并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明,该方法能够有效提高目标检测的准确率。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的,可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
个人名望:程序技术问答网站Stack Overflow总排名第一的大神,每月的问答量保持在425个左右。
导读:很多人认为程序员应该供的神里面排名第一的应该是Linus Torvalds,因为他是Linux和Git之父。
众所周知,Ghidra是一个免费的开源软件,可以对包括移动应用程序在内的可执行程序(二进制)进行逆向工程分析。Ghidra支持在多个操作系统平台上安装和使用,包括Windows、Linux和MacOS。
1.对于每一道试题,选手只应提交一个源程序文件。源程序文件名由试题名称缩写加后缀构成,源程序文件名及后缀一律使用小写。PASCAL、C及C++程序的后缀分别为.pas,.c,或.cpp。当参赛选手对一道试题提交多份使用不同后缀的源程序文件时,测试系统按照.c, .cpp, .pas的顺序选取第一份存在的文件进行编译和评测,并忽略其他文件。
官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
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