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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集,并转Tensorrt,收藏!
BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一,其中包含10万个视频和10个任务,目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据,总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理,环境和天气多样性,从而能让模型能够识别多种场景,具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记,车道检测,可驾驶区域分割,道路对象检测,语义分割,实例分割,多对象检测跟踪,多对象分割跟踪,领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。
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2020-10-27
2.5K0
【小技巧】深度学习中的那些效率提升利器(附资源)
深度学习炼丹,当然少不了 GPU 和 Linux 系统了,部分朋友没有 GPU 的话只能租用远程服务器来训练,这样就少不了 Xshell 这样一款利器了,以下,我们就来介绍 Xshell 这款工具在深度学习的时候一些常用的功能和 Linux 命令。
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2020-07-23
1.2K0
【注意力机制】空间注意力机制之Spatial Transformer Network
2015 NIPS(NeurIPS,神经信息处理系统大会,人工智能领域的 A 类会议)论文
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2020-07-23
6K0
卷积神经网络之 - 残差⽹络(RESNET)
残差神经网络 (ResNet) 是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在 2015 年的 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)中取得了图像分类、检测、定位三个冠军。2016 年 CVPR 论文:《Deep Residual Learning for Image Recognition》就介绍了 ResNet,该论文截至当前 (2020.1.3) 已被引用超过 36500 次。
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2020-07-23
2.7K0
卷积神经网络之 - GoogLeNet / Inception-v1
Inception 是一个代号,是 Google 提出的一种深度卷积网络架构(PS:有一部电影的英文名就是它,中文名叫做盗梦空间)。
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2020-07-23
6560
卷积神经网络之 - BN-Inception / Inception-v2
Inception 的第二个版本也称作 BN-Inception,该文章的主要工作是引入了深度学习的一项重要的技术 Batch Normalization (BN) 批处理规范化。BN 技术的使用,使得数据在从一层网络进入到另外一层网络之前进行规范化,可以获得更高的准确率和训练速度
机器视觉CV
2020-07-23
1.4K0
目标检测之R-CNN系列综述
上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD(One-Stage 的另一个代表) 的,发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN(Two-Stage)来的,故此。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点,同样,我们会分为 理论、体验和代码实战 三期来进行讲解,今天就是理论部分。
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2019-12-10
6760
You Only Watch Once:实时人体动作定位网络
今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文,来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发,提出一种快速实时的视频动作定位方法 You Only Watch Once(YOWO),达到了目前最好的效果,而且代码将开源。
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2019-11-24
1K0
YOLO 目标检测实战项目『原理篇』
在目标检测中,IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。如下图所示,在关于小猫的目标检测中,紫线边框为预测框 (Prediction),红线边框为真实框 (Ground truth)。
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2019-11-14
2.2K1
实战!手把手带你搭建图像分类 AI 服务
人工智能技术(以下称 AI)是人类优秀的发现和创造之一,它代表着至少几十年的未来。在传统的编程中,工程师将自己的想法和业务变成代码,计算机会根据代码设定的逻辑运行。与之不同的是,AI 使计算机有了「属于自己的思想」,它就像生物一样,能够「看」、「听」、「说」、「动」、「理解」、「分辨」和「思考」。
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2019-11-12
1.5K0
【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些?
很多实际的项目,我们都难以有充足的数据来完成任务,要保证完美的完成任务,有两件事情需要做好:(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强,今天就来说说数据增强。
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2019-11-12
9350
业界|部署机器学习模型的后期监视
你已经建立了你的机器学习模型。你甚至已经准备将你的模型投入生产(或模型部署)。很好,你应该做好一切准备来打动你的终端用户或者客户。
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2019-11-12
5230
视觉实战|使用人工神经网络进行图像分类
SPCA每年要收养7000到9000只动物,其中有一半是抛弃的宠物,例如猫,狗,兔子和豚鼠等。识别这些宠物需要一定的时间,可能会增加等待收养的时间。
机器视觉CV
2019-10-28
7780
【AI初识境】近20年深度学习在图像领域的重要进展节点
这是专栏《AI初识境》的第3篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。
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2019-10-11
8240
【AI初识境】从头理解神经网络-内行与外行的分水岭
这是专栏《AI初识境》的第2篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。
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2019-10-11
4020
利用深度学习手把手教你实现一个「以图搜图」
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
机器视觉CV
2019-10-11
2.5K0
【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向
相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了,今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向及其特点。
机器视觉CV
2019-09-12
1.2K0
【完结】深度学习CV算法工程师从入门到初级面试有多远,大概是25篇文章的距离
一直有同学希望我在公众号写写面试相关的东西,一直没写。我们不会开相关的板块,因为没有标准,容易引起争议,而且可能会加重大家的浮躁和焦虑。
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2019-07-15
1.4K0
机器学习| 第三周:数据表示与特征工程
到目前为止,表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码(one-hot-encoding)或 N 取一编码(one-out-of-N encoding), 也叫虚拟变量(dummy variable)。虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征,新特征取值为 0 和 1 。 如下图,是用来预测某个人的收入是大于 50K 还是小于 50K 的部分数据集。其中,只有 age 和 hour-per-week 特征是数值数据,其他则为非数值数据,编码就是要对这些非数值数据进行数值编码。将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法:一种是使用 pandas,一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点,故本文使用的是 pandas 方法。
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2019-07-15
1.5K0
机器学习| 第二周:监督学习(1)『附学习资源』
刚开始入门机器学习,好的学习路径非常重要,以下是我个人最近学习机器学习的心得,与大家分享。
机器视觉CV
2019-07-15
4350
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