本地比赛中我们直接多进程加速opencv，patch为1024时，单张图5~6min可以切完； 最终采取的切割策略如下： 策略一：以1024x1024的窗口大小，步长900滑窗，当窗口中mask无效区域比例大于...7/8则跳过，当滑动窗口中背景类比例小于1/3时，增加采样率，减小步长为512； 策略二：以1024x1024的窗口大小，步长512滑窗，当滑动窗口中无效mask比例大于1/3则跳过。...由于数据采集场景是无人机在固定高度采集，所以目标尺度较为统一，没有尝试scale的数据增强。...图3-9 山地碎石带预测零碎 在模型分数已经较高的情况下可以尝试伪标签进行半监督训练，我们在A榜mIoU-79.4时开始制作伪标签，具体实施是： 利用在测试集表现最好的融合模型结果作伪标签，用多组不同置信度阈值过滤数据...和TensorFlow》 《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码 汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课) 李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
自定义数据集的细分 为了构建该数据集，我首先创建了capture_data.py，当单击S键时，该视频从视频流中获取一帧并将其保存。..., class_mode = 'categorical', color_mode = 'rgb', shuffle=False) 我们没有从头开始训练模型，而是通过利用预先训练的模型并添加了使用我的自定义数据集训练的顶层模型来实现转移学习...我遵循了典型的转移学习工作流程： 1.从先前训练的模型（VGG16）中获取图层。...作为预训练模型创建模型时，由于验证精度更高，因此选择了使用VGG16的模型。...任何大于10的数均不会使验证准确性的提高，也不会增加训练与验证准确性之间的差异。总结：转移学习使我们可以充分利用深度学习在图像分类中的优势，而无需大型数据集。 04.
前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16...，除此之外，本文还介绍了如何裁剪 TensorFlow 静态库以便于在手机端运行，如何准备训练样本图片，以及训练神经网络时的各种技巧等等 2....需要强调的一点是，这种操作思路，是针对不同的神经网络结构有不同的裁剪方式，原则就是用到什么模块就保留什么模块。当然，因为有些模块之间还存在隐含的依赖关系，所以裁剪的时候也是要反复尝试多次才能成功的。...定义一种策略判断两条直线是否相等，当遇到相等的两条直线时，把这两条直线各自对应的线段再合并或连接成一条线段。...总结 算法角度 神经网络的参数/超参数的调优，通常只能基于经验来设置，有 magic trick 的成分 神经网络/机器学习是一门试验科学 对于监督学习，数据的标注成本很高，这一步很容易出现瓶颈 论文、
子窗口/父窗口： 子窗口是相对于父窗口定义的。只要父窗口移动，其子窗口就会相应移动。子窗口始终完全包含在其父窗口中，并在必要时被裁剪。具有相同父窗口的多个子窗口被视为“同属”窗口。...裁剪, 裁剪区域 裁剪是将输出限制为一个窗口或窗口一部分的过程。 窗口的裁剪区域是其可见区域，它是窗口区域减去被更高Z轴阶层的同属窗口遮挡的区域，然后减去没有放入父窗口可见区域的任何部分。...作出的更改影响了特定窗口时，窗口管理器将该窗口标记为无效，下次窗口重绘时（手动或通过回调函数），将进行验证。 这个功能比较有用，后面章节中会用到。...41.4.4 窗口无效化 无效化窗口或窗口的一部分会告诉窗口管理器该窗口的无效区域在下次调用WM_Exec，GUI_Exec()或GUI_Delay()时应重绘。...另外，使用透明窗口比使用不透明窗口需要更多消耗CPU。如果需要考虑性能问题，尝试避免使用透明窗口。
在CVPR 2018大会上，英伟达开源了数据增强和数据解码的两个新的库： NVIDIA DALI：一个GPU加速的数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据pipeline NVIDIA nvJPEG...：一个高性能的GPU加速的图像解码库 由深度学习驱动的计算机视觉应用程序包括复杂的、多阶段的预处理数据pipeline，包括计算密集型的步骤，例如从磁盘加载和提取数据、解码、裁剪和调整大小、颜色和空间变换以及格式转换...借助DALI，深度学习研究人员可以通过MXNet、TensorFlow和PyTorch在AWS P3 8 GPU实例或Volta GPU的DGX-1系统上提高图像分类模型（比如ResNet-50）的训练性能...DALI的优势包括： 能与MxNet，TensorFlow和PyTorch的框架直接集成 具有支持多种数据格式（如JPEG，原始格式，LMDB，RecordIO和TFRecord）的便携式训练工作流 具有可配置图形和自定义操作符的自定义数据...对于深度学习训练应用，nvJPEG可以加速数据加载和预处理，如平移、缩小，放大，翻转等。对于需要低延迟深度学习推理的应用，nvJPEG可用于实时地进行JPEG解码和调整大小。 ?
NVIDIA DALI：GPU加速数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据管道 NVIDIA nvJPEG：用于JPEG解码的高性能GPU加速库 由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线...，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。...通过使用GPU加速数据增强，NVIDIA DALI解决了当今计算机视觉深度学习应用中的性能瓶颈问题，其中包括复杂的多阶段数据增强步骤。...借助DALI，深度学习研究人员可以通过MXNet，TensorFlow和PyTorch跨越亚马逊Web服务P3 8 GPU实例或带Volta GPU的DGX-1系统，在图像分类模型（如ResNet-50...DALI的优势包括： 简单的框架与MxNet，TensorFlow和PyTorch的直接插件集成 具有多种支持的数据格式（如JPEG，原始格式，LMDB，RecordIO和TFRecord）的便携式训练工作流程
然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。...然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。...完成目标检测模型训练过程后，使用该模型裁剪包含车牌的图像，也称为关注区域（ROI），并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract，我们将从图像中提取文本。...标注时要注意，因为这个过程会直接影响模型的准确性。 从XML解析信息 完成标注过程后，现在我们需要进行一些数据预处理。 ? 由于标注的输出是XML，为了将其用于训练过程，我们需要处理格式数据。...数据处理 这是非常重要的一步，在此过程中，我们将获取每张图像，并使用OpenCV将其转换为数组，然后将图像调整为224 x 224，这是预训练的转移学习模型的标准兼容尺寸。
前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。...，有助于进一步理解本文的内容 具体使用到的神经网络算法，只是本文的一个组成部分，除此之外，本文还介绍了如何裁剪 TensorFlow 静态库以便于在手机端运行，如何准备训练样本图片，以及训练神经网络时的各种技巧等等...当然，因为有些模块之间还存在隐含的依赖关系，所以裁剪的时候也是要反复尝试多次才能成功的。...定义一种策略判断两条直线是否相等，当遇到相等的两条直线时，把这两条直线各自对应的线段再合并或连接成一条线段。...总结 算法角度 神经网络的参数 / 超参数的调优，通常只能基于经验来设置，有 magic trick 的成分 神经网络 / 机器学习是一门试验科学 对于监督学习，数据的标注成本很高，这一步很容易出现瓶颈
所以这基本上是一个反复试验的学习过程 RL 与其他 ML 范式有何不同 在监督学习中，机器（智能体）从训练数据中学习，该训练数据具有一组标记的输入和输出。...但是在 RL 中，我们只是扔一个球，每当狗抓到球时，我们都会给它一个曲奇（奖励）。 因此，狗将学会接球，这意味着它收到了饼干。 在无监督学习中，我们为模型提供只有一组输入的训练数据。...还有另一种称为半监督学习的学习，它基本上是有监督学习和无监督学习的结合。 它涉及对标记和未标记数据的函数估计，而 RL 本质上是智能体与其环境之间的相互作用。...在基于模型的学习中，您只需使用以前学习的经验（地图）即可更快地到达办公室，而在无模型的学习中，您将不会使用以前的经验，而是尝试所有不同的路线并选择更快的路线。...它被广泛用于构建深度学习模型，并且是机器学习的一个子集。 它使用可以在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
一种基于单一前向视角的机器学习眼睛姿态估计方法。在此项目中，每次单击鼠标时，我们都会编写代码来裁剪你们的眼睛图像。使用这些数据，我们可以反向训练模型，从你们您的眼睛预测鼠标的位置。...但是，我们首先需要编写裁剪眼睛边界框的代码。我们稍后将在on_click函数内部调用此函数。我们使用Haar级联对象检测来确定用户眼睛的边界框。...每次单击鼠标（如果两只眼睛都在视线中），它将自动裁剪网络摄像头并将图像保存到适当的目录中。...请注意，这需要大量数据才能正常工作。但是，作为概念证明，你们会注意到，实际上只有200张图像，它确实将鼠标移到了你们要查看的常规区域。当然，除非你们拥有更多的数据，否则这是不可控的。...请注意，在进行此屏幕录像之前，我们只训练了很少的数据。这是我们的鼠标根据眼睛自动移动到终端应用程序窗口的视频。就像我说的那样，这很容易，因为数据很少。
后端程序裁剪图片时需要知道裁剪图片的尺寸和质量，使用nginx裁剪可以实时裁剪任意尺寸的图片； （4）不占用硬盘空间； 缺点 （1）消耗CPU和内存，访问量大的时候就会给服务器带来很大的负担。...test :确保应答是JPEG，GIF或PNG格式的图像。否则错误 415 (Unsupported Media Type) 将被返回。 size: 以json格式返回图像信息。...更小的值意味着更差的图像质量以及更少需要传输的数据。推荐的最大值是95. 参数的值可以包含变量。...较小的值通常意味着既降低图像质量，减少传输数据，推荐的最大值为95。参数值可以包含变量。 image_filter_sharpen 100; #增加了最终图像的清晰度。...image_filter_transparency on; #定义是否应该透明转换的GIF图像或PNG图像与调色板中指定的颜色时，可以保留。透明度的损失将导致更好的图像质量。
下载一堆附近人的图像 编写简单的鼠标单击分类器来标记我们的图像 开发一个使用tensorflow对象检测API的预处理器以仅裁剪图像中的人物 训练Inceptionv3（一种深度卷积神经网络），以学习分类数据...第5步：开发预处理程序以仅裁剪图像中的人物 下一步，需要将图像数据转换为允许分类的格式。给定数据集，必须考虑一些困难。 数据集大小：数据集相对较小。...对于第二部分，将 Tensorflow对象检测API与mobilenet网络体系结构一起使用，在可可数据集上进行了预训练，该数据集还包含“人”的标签。...可可数据集作为Tensorflow图 可以在Github存储库中找到tensorflow mobilenet可可图的.bp文件。...") 每当运行此脚本时，所有标记的图像都将被处理并移入“分类”目录中的相应子文件夹中。
现在，如果裁剪过的帧太窄，那么很有可能会遗漏部分车牌文字，从而预测会失败。但是，当边界框更大时，我们可以让CRAFT模型检测字母的位置。这给了我们每个字母非常精确的位置。...不出所料，最好不要重新发明轮子，并尽可能多地重复使用别人的工作。这就是迁移学习的全部内容——利用来自其他超大型数据集的分析。...该使用者还必须尝试将队列上的大小保持为指定值，以便可以以一致的帧速率（即30 FPS）显示帧。显然，如果队列大小减小，则帧速率的减少是成比例的，反之亦然，当队列大小增加时，成比例的增加。...即使在此分辨率下，帧的JPEG大小在10MBits时仍约为100KB。将其乘以每秒30帧，就可以得到3000KB，大约为24Mb / s，而且没有HTTP开销——这太大了。...他们的想法是，由于汽车不在飞行中，因此牌照不会出现在车架的顶部。据作者所知，裁剪出45％的图像不会影响预测器的性能。 再次将图像转换为JPEG，但质量较低。 结果帧的大小约为7–10KB，这非常好。
如果设置为整型，则该整型数字表示窗口的序号。如果设置为字符型，则该字符串表示窗口的名称。用该参数来命名窗口，如果两个窗口序号或名相同，则后一个窗口会覆盖前一个窗口。 figsize: 设置窗口大小。...，否则会出错。...四、深度学习框架自带的图像处理函数 tensorflow提供了简单的图像处理函数，可以对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。...crop_to_bounding_box(): 将图像裁剪到指定的边框。 decode_and_crop_jpeg(): 将图像裁剪到指定的边框。...然而图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果。所以要将一张图片还原成一个三维矩阵，需要解码过程。tensorflow提供了jpeg和png格式图像的编码/解码的函数。
OpenCV在OpenCV增加了DNN模块，DNN模块可以加载预先训练好的Caffe/tensorflow等模型数据，基本支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。...下面用到的SSD人脸检测器的骨干网络是REsNet-10，当前它提供了两个训练好的模型：基于深度学习框架caffe训练的模型（原始Caffe实现的16位浮点型版本）和基于TensorFlow训练的模型（...TensorFlow实现的8位量化版本）。...(cv2.imread读取的是彩图是bgr通道) # crop:图像裁剪,默认为False.当值为True时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成size尺寸 # depth:输出的图像深度，可选CV_32F...，共7个人 乌克兰大兵妹纸 1927年在比利时布鲁塞尔召开的第五次索尔维会议，共29个人，但是是彩色照片，一个也未识别出来。
awesome-deep-learning-papers），看看深度学习中的顶级论文： 引用最多的深度学习论文，超过50％的论文使用某种形式的转移学习或预训练。...通过转移学习，我们可以采用已经在大型现成数据集上训练好的预训练模型（在完全不同的任务上进行训练，输入相同但输出不同）。 然后尝试查找输出可重复使用特征的图层。...、使用预训练模型时难以决定在哪里停止 7、在预训练模型的基础上，确定模型所需层和参数的数量 8、托管并提供组合后的模型 9、当出现更多数据或更好的技术后，对预训练模型进行更新 数据科学家难觅。...数据增强因子 = 2 到 4x ? 3. 缩放 图像可以被放大或缩小。放大时，放大后的图像尺寸会大于原始尺寸。大多数图像处理架构会按照原始尺寸对放大后的图像进行裁切。...通过下面的TensorFlow命令你可以执行随机裁剪。 数据增强因子=任意。 ? 5. 平移 平移是将图像沿X或Y方向（或者同时沿2个方向）移动。
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