tensorflow,pytorch,mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板,那有没有一种方法更加具有通用性呢?我们会在论文中,相关文献中看到各种神经网络可视化的图形,有平面图形,三维立体图形,觉得很美观,你一定很好奇,这是不是使用绘图软件画的,还是只是用办公软件画的?对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
随着深度神经网络的发展,OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法,重点介绍示例程序和处理效果,目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解,提高读者对图像处理的兴趣。
因为最近在和计算棒打交道,自然存在一个模型转换问题,如果说YOLOv3或者YOLOV3-tiny怎么进一步压缩,我想大多数人都会想到将标准卷积改为深度可分离卷积结构?而当前很多人都是基于DarkNet框架训练目标检测模型,并且github也有开源一个Darknet转到OpenVINO推理框架的工具,地址见附录。而要说明的是,github上的开源工具只是支持了原生的YOLOv3和YOLOV3-tiny模型转到tensorflow的pb模型,然后再由pb模型转换到IR模型执行在神经棒的推理。因此,我写了一个脚本可以将带深度可分离卷积的YOLOv3或YOLOV3-tiny转换到pb模型并转换到IR模型,且测试无误。就奉献一下啦。
前几天加了两个Openvino群,准备请教一下关于Openvino对YOLOv3-tiny的int8量化怎么做的,没有得到想要的答案。但缺发现有那么多人Openvino并没有用好,都是在网络上找资料,我百度了一下中文似乎没有靠谱的目标检测算法的部署资料,实际上这个并不难,用官方提供的例子改一改就可以出来。所以我答应了几个同学写一个部署流程希望对想使用Openvino部署YOLOv3-tiny(其他目标检测算法类推)到cpu或者Intel神经棒上(1代或者2代)都是可以的。
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI
本篇文章主要对比赛流程中的各个环节进行展开说明,并对笔者践行过的代码及更改的地方进行记录。如哪里有侵权请联系笔者进行删除。另外在这里对比赛举办方表示感谢 ~ ~
主要讲述如何把DrakNet框架下支持的YOLO系列模型通过OpenVINO模型优化器与推断引擎实现对YOLO网络模型的加速执行。完整实现YOLO模型在OpenVINO上运行可以分为两个部分
可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现。其中将原始数据集转换为Annotations文件的时候用命令是比较方便,如果懒得写配置文件的话。而要使用精度检查工具,则必须写配置文件了,具体见本文后面的详细介绍。
这个错误通常是由于CUDA相关的问题引起的。CUDA是一种用于在GPU上进行并行计算的平台和编程模型。而darknet是一个流行的深度学习框架,基于C语言编写,用于目标检测和图像分类等计算机视觉任务。当在darknet中使用CUDA进行GPU加速时,可能会出现上述错误。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中,我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了,如果别人发布了一个SavedModel模型,我们该如何去了解这个模型,如何去加载和使用这个模型呢?
YOLO 全称是 You Only Look Once(你只需看一次),从名称上也能看出这种算法速度快的优势,因此在许多边缘设备上,YOLO 算法的使用十分广泛。YOLOV3 是华盛顿大学研究生 Joseph Redmon 所开发,他也因此凭借该算法获得了计算机视觉领域的很多奖项。
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
哈喽,大家好,今天我将手把手教大家如何基于一个新的数据集BCCD(血细胞数据集),训练一个YOLO v4目标检测与识别模型。
https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错)
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件,该方法适用于任何ckpt模型,当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。
问题:近年来,不断增加的城市人口、更复杂的人口密集建筑以及与大流行病相关的问题增加了火灾侦查的难度。因此,为了增强消防人员对火灾事件的快速反应,安装视频分析系统,可以及早发现火灾爆发。
前面我们已经成功的获取了目标检测的网络结构(cfg文件的内容),并将网络保存在了一个network结构体中,然后我们还分析了数据加载方式。现在数据和网络结构都有了,接下来就是开始训练/测试的过程了,这个过程主要调用的是network的前向传播和反向传播函数,而network的前向传播和反向传播又可以细分为每一个layer的前向传播和反向传播,今天我们来看一下网络的前向传播和反向传播以及layer是如何定义的。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 YOLO 是一种非常流行的目标检测算法,速度快且结构简单。日前,YOLO 作者推出 YOLOv3 版,在 Titan X 上训练时,在 mAP 相当的情况下,v3 的速度比 RetinaNet 快 3.8 倍。 YOLO v3 实时物体检测视频: YOLO
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展,数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案,并实战部署yolo v3-tiny模型。
接着需要修改一下Makefile,在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法,Jetson Nano也是比照办理,前面的参数设定完了,往下搜寻到ARCH的部分,需要将其修改成compute_53:
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程:车牌检测和检测到的车牌的 OCR。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
在本节中,您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务,例如视觉搜索,对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解,并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
深度学习的三驾马车:数据、模型、算力。本文将从这三方面,实现 YOLO 目标检测,让自己的数据跑起来
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
实际工作中,目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中,经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型,大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型,所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署,转换为 caffe1.x 模型是必须的。
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
译者 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】YOLO 是当前性能最佳的一个实时检测系统,它在 Pascal Titan X 显卡上处理 COCO test-dev 数据集的图片,速度能达到 30 FPS, mAP 可达 57.9% 。另外, YOLOv3 的检测速度非常快,比 R-CNN 快 1000 倍,比 Fast R-CNN 快 100 倍。本文详细展示了升级后的 YOLOv3 与其他检测器的数据对比,以及 YOLOv3 的工作原理等。 ▌与其他检
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java
在柯林斯原始网络中使用函数tf.nn.top_k电子杂志概率最大的3类,函数将tf.nn.top_k作为网络中的一个计算节点。
原文:Github 项目 - YOLOV3 的 TensorFlow 复现 - AIUAI
本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。。 YOLO 是一种非常流行的目标检测算法,速度快且结构简单。日前,YOLO 作者推出 YOLOv3 版,在 Titan X 上训练时,在 mAP
在Yolov4、Yolov5刚出来时,大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章,并且做了一些讲解的视频,反响都还不错。
本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
YOLO 在当时是非常不错的算法,速度极快,但明显的缺陷就是精度问题特别是小尺寸目标检测问题上。
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。
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示(典型的如Squeeze计算节点)。最近为了排查网络结构BUG花费一周时间,因此,狠下心来决定自己写一个工具,将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP!速度也高达15 FPS!YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS!(在RTX 2080Ti上测试)
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题,利用整张图片作为网络的输入,通过神经网络,得到边界框的位置及其所属的类别。
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》,在VS2017中配置好OpenVINO环境。
在xcode中使用mlmodel模型,之前说的最简单的方法是将模型拖进工程中即可,xcode会自动生成有关模型的前向预测接口,这种方式非常简单,但是更新模型就很不方便。
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