原创 TensorFlow object detection API中的COCO驗證方式說明
'DetectionBoxes_Precision/mAP': mean average precision over classes averaged over IOU thresholds ranging from .5 to .95
2019-08-28 18:16:10
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原创 ubuntu16.04系統run方式安裝nvidia顯卡驅動
原文鏈接：https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/81665835 參考博客：https://blog.csdn.net/xunan003/
2019-08-23 02:29:20
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原创 VOC數據集提取自己需要的類
注： （1）以下代碼VOC2007,VOC2012數據集均可用。 （2）提取自己的類別時，修改classes列表中的值即可。 # -*- coding: utf-8 -*- import os import shutil #以下路徑爲
2019-07-30 01:32:09
原创 tensorflow版目標檢測模型訓練，控制檯輸出信息
相關代碼在tensorflow源碼中： site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\learning.py中 def train()--------->負責程序運行整體流程 ...
2019-07-30 01:32:09
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原创 TensorFlow Object Detection API模型函數解析
1、trainer.py （1）tf.train.Saver()函數：保存的檢查點文件個數 tf.train.Saver.__init__( var_list=None, reshape=False, sharded=False,
2019-07-30 01:32:09
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原创 TensorFlow Object Detection API跑項目內部隱含模型
跑隱含模型，其預訓練模型並沒有在官網公佈，需要重頭開始訓練 步驟： 1、複製同類配置文件，修改其中的特徵提取網絡名稱，並註釋掉加載預訓練權重的代碼 2、在python安裝目錄下的object_detection下，修改builders
2019-07-30 01:32:09
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原创 TensorFlow Object Detection API－問題解決
１.搭建faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_lowproposals_coco時遇到的問題 （1）沒有同名配置文件問題 解決辦法： 從models/research/object_detectio
2019-07-30 01:32:09
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原创 COCO數據集轉VOC（預訓練）
注：本代碼可用於提取coco數據集中的某些類，也可用於提取coco數據集中的全部類別。 一、下載coco數據集 官網：http://cocodataset.org/#download。根據需要下載對應的數據集。 二、安裝pycocoto
2019-07-30 01:32:08
原创 基於深度學習的目標檢測（object detection）技術演進
參考文章：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html RCNN->SppNET（空間金字塔池化）->Fast-RCNN->Faster-RCNN 1、Pre-train 與 Fine-tun
2019-07-30 01:32:08
原创 使用python中的os.walk()的遍歷文件夾
1、假入我們有以下文件結構： a -> b -> 1.txt -> 2.txt c d 4.txt 5.txt 2、使用os.walk
2019-06-10 19:53:50
原创 使用python3對csv文件進行讀寫
1、這裏以一個例子進行說明，下圖是文件夾結構： 2、以下代碼是讀取以上5255_1文件夾中的各子文件夾中的文件數目，並將路徑和數目寫入test.csv文件： import os import csv path = "5255_1"
2019-06-10 19:53:50
原创 Ubuntu16.04添加全新硬盤的操作方法
由於原有的電腦硬盤只有256G，有些不夠用，所以新增加2T硬盤來進行擴展，ubuntu跟windows不一樣，將硬盤安裝在主機上之後，還需要對其進行掛載+授權。 操作方法： 1、輸入以下命令查看系統硬盤分區情況： sudo fdisk
2019-06-10 19:53:50
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原创 ubuntu16.04切換自帶python以及anaconda虛擬環境下python
使用alias來對每個python版本重新命別名，終端調用別名即可進入相應python，具體操作如下： 1、編輯環境 sudo gedit ~/.bashrc 在打開的編輯器末尾輸入以下紅字內容： # added by Anacond
2019-06-10 19:53:50
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原创 各版本的anaconda下載地址
官方下載地址（所有版本都可下載）：https://repo.continuum.io/archive/ anaconda python版本對應關係：
2019-04-23 19:37:34
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