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玩转Facebook的maskrcnn-benchmark项目 2
maskrcnn-benchmark是Facebook开源的基准(benchmark)算法工程,其中包含检测、分割和人体关键点等算法。 使用maskrcnn-benchmark训练模型,可以参考。 输出的模型位于./models中,最后一个模型是model_0090000.pt…
探索 COCO 数据集的分割信息
COCO(Common Objects in Context)数据集是CV计算机视觉领域中,常用的数据集,其中的标注信息包括:类别、检测框、分割信息等。 其中,Train、Val、Test都是图片信息,标注信息位于Annotations中。 person_keypoints是关…
APT加速神器apt-fast
推荐一个非常好用的工具apt-fast。 默认的apt-get install,有时下载会非常的慢,尤其是安装的一些ppa包的时候。apt-fast 通过使用多线程下载,来给apt提速,速度有很大改善,尤其对于国内的朋友们。 其中,可能会进入图形界面,全部点击esc退出即可。
探索与实现 MobileNet V3 网络结构
MobileNetV3是由Google在2019年3月21日提出的网络架构,参考arXiv的论文,其中包括两个子版本,即Large和Small。 起始部分,在Large和Small中均相同,也就是结构列表中的第1个卷积层,其中包括3个部分,即卷积层、BN层、h-switch激活…
墙内搭建高效的Conda开发环境
配置环境:Ubuntu服务器,版本号 16.04.4,Python 3.7.3。 先下载至本地,再上传至服务器。
搭建Ubuntu跳板机的Jupyter环境
Jupyter Notebook是非常优秀的开发环境,在Ubuntu服务器中,启动服务,通过浏览器开发,同时可视化执行.ipynb文件,这样就可以使用GPU直接执行深度学习的算法。 通过本地直接访问Ubuntu服务器的Jypyter服务。 前面的是本地端口,后面的是远程端口,x…
玩转Facebook的maskrcnn-benchmark项目 1
maskrcnn-benchmark是Facebook开源的基准(benchmark)算法工程,其中包含检测、分割和人体关键点等算法。 目前,很多基于PyTorch框架的检测、分割的SOTA算法,都是这个项目的改进。例如CVPR 2019 Oral Paper,Mask Sco…
MXNet GPU 设置和解耦
本文涉及如何运行MXNet的GPU环境,以及一些技巧,其中,包括环境解耦和环境设置。 MXNet的运行环境context,可分为CPU和GPU,一般本地电脑是CPU,远程服务器是GPU,那么如何兼容两类环境呢?即在不修改源码的前提下,解耦运行环境。 Config是一种可选方案。…
探索 YOLO v3 实现细节 - 第6篇 预测 (完结)
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本,即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3,检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 本文主要分享…
探索 YOLO v3 实现细节 - 第5篇 Loss
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本(即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3),检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 本文主要分…
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