第一篇博客，跟随老司机入门目标检测。
仅限入门知识，不包含技巧。
目标检测是对输入的图片或者视频，使用矩形区域表示出来并分类。
最后一张图是语义分割。
目前主流使用深度学习，基于GPU。
注意：多看论文，既可以在调参时了解自己操作的实际意义，还可以在对模型作出优化时，为你提供一些可以借鉴的思想。
注意：尽量不要重复造轮子！！！
找一个开源项目，尝试改进。
这个github对各个评测指标做出了很好的介绍和评估
重要！！！！
重要！！！！
重要！！！！
要积累经验找感觉
拼接（没目标的图太多，可以和目标拼图后训练）
另外：
比如下图，有正确的模板给你，让你找出瑕疵。
可以做差。
数据增强 （后续专门学习）
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欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。 卷积神经网络通过它在图像数据中的应用而获得了广泛的应用，并且是目前检测图像内容或包含在图像中的最先进的技术。 CNN的基本结构如下：Convolution -> Pooling -> Convolution -…
ndarray.dtype 数据类型必须是一样的 常用代码 import numpy #numpy读取文件 world_alcohol = numpy.genfromtxt(“world_alcohol.txt”, delimiter=”,”, dtype=str, skip_header=1) #<class ‘numpy.ndarray’> …
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引言 直方图是一种对数据分布的描述，在图像处理中，直方图概念非常重要，应用广泛，如图像对比度增强（直方图均衡化），图像信息量度量（信息熵），图像配准（利用两张图像的互信息度量相似度）等。 1、numpy中histogram()函数用于统计一个数据的分布 numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=None…
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基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量：第一个卷积层5x5x1x32=800个参数，第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数，第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数，第四个输出层1024×10=10240个参数，总量级为330万个参数，单机训练时间约为30分钟。 关于优化算法：随机梯度下降法的learning …
1）这里的steps_per_epoch是针对fit_generation特有的一个参数。输入数据仍然是每次64张，由于是采用了flow_from_directory方法，会不断的一次次从文件夹里取64张图像输入网络，直到满足800次之后才进入下一个epoch。由于加了图像增强，所以不论多少次，网络输入都是不一样的。事实上steps_per_epoch可以简…
caffe的编译配置真的是很让人头疼啊，不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次，搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错，我一定要把它搞好了，再重新来一次，我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方。。。(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次，参考了很多的博客，总结出一整套的安装配置流程！…
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