在做深度学习目标检测模型训练的时候,首先是要获取数据集,然后再对数据集进行标注。然后再把标注完的数据集划分为训练集和验证集,这样更加方便模型的训练和测试。首先上划分数据集的代码。 import os, random, shutil def moveimg(fileDir, tarDir): pathDir = os.listdi
1、准备数据 训练自己的模型首先要有数据集,在我写的《paddleocr文本检测模型的训练》这篇文章的时候我已经提供了一份数据集,里面包含了文本检测和识别的数据集,由于那篇文章是文本检测的训练,所以只用到了文本检测的数据集,这里我用的是文本识别的数据集,有需要数据的可以去那篇文章里面找数据。文章链接。让我们来直观的感受一下数据集,数据集照片的图片如下所示:
1、环境的安装和开源项目的下载 首先我个人建议,玩深度学习的话,不管是工作还是学习,最起码要配一个有GPU的电脑。我个人有着血淋淋的教训,我本人是电气工程的一名学生,本科期间一点深度学习和机器学习的基础都没有,读研的时候就带着自己大一的时候买的笔记本电脑(没有GPU)去了读研的学校。我的实验室是大家带上自己的电脑工作学习的。因为没有GPU很多实验跑的特别慢,学习起来也很痛苦。后面
1 数据准备 很多例子做图像分类的时候都喜欢用手写数字作为例子来讲解图像分类,这是一个及其不负责任的教学,我个人认为做深度学习有时候是要在数据集上下功夫的,而且因为很多框架都内置了手写数字数据集,并且已经给我们处理好了,直接可以导入到神经网络中用了,因此整个实验下来,我们连数据是什么样子都不知道,更别提学完之后去训练自己的数据集了。 这里我用的是猫狗分类的数据集,如下图所
前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神经网络进行分类识别,这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。 卷积或池化输出图像尺寸的计算公式如下: O=输出图像的尺寸;I=输入图像的尺寸;K=池化或卷
前言 很多人在训练yolov5目标检测的时候,标签只能显示英文的。怎么样才可以训练一个可以检测物体并且显示中文标签的模型呢。下面我们来一步一步的做。 1、有中文标签的数据集 首先在收集数据集的时候,打部分公开的数据集,标签都是英文的,格式都是voc格式,文件是xml文件,当然xml文件格式的标签是特别直观的,直观的知道标签中的图片大小,标注位置,还有标注的类别。虽然训练
内容列表 前言 一、NVIDIA驱动安装与更新 二、Anaconda 的安装 三、Pytorch环境安装 四、paddlepaddle环境安装 五、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本 前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环
内容列表 1 安装PPOCRLabel标注工具 2 克隆Paddleocr项目 3 打开PPOCRLabel工具 4 标注步骤 4.1 操作步驟 4.2 注意 4.3 快捷键 5 项目实战 6 大批量自动标注 至此PPLabel自动标注工具的讲解自此已经结束。不得不说这款工具的确是一款很不错的工具。
内容列表 前言 一、数据集的总体概括 1.1 训练集和测试集 1.2 文本识别所需字典 二、文本识别数据集的合成前期准备 2.1 数据集合成概括 2.2 语料和目标场景图像模板的准备和处理 2.3 制作语料 2.4 制作字典 2.5 制作目标场景图像模板 三、数据集合成 3.1 项目克隆 3.2 修改配置文件,合成数据集
内容列表 一、多目标追踪的主要步骤 二、sort流程 三、Deepsort算法流程 一、多目标追踪的主要步骤 获取原始视频帧 利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测 将检测到的目标的框中的特征提取出来,该特征包括表观特征(方便特征对比避免ID switch)和运动特征(运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测) 计算前后两帧目标之前的匹配程度(利用匈牙利算
项目场景: 最近在做目标检测的项目。深度学习和机器学习能工作的第一步就是让我们的模型有足够的数据集进行训练和学习,获取图片数据集的方法有很多,比如网络爬虫爬取我们的我们需要类别的图片;也可以和本文一样将视频切分成一帧一帧获取训练图片。这样就可以有大量的图片作为目标检测的数据集。 内容列表 一、导入需要的Python库 二、定义切分视频函数 特别注意的是:函数里
前言 deepsort之所以可以大量避免IDSwitch,是因为deepsort算法中特征提取网络可以将目标检测框中的特征提取出来并保存,在目标被遮挡后又从新出现后,利用前后的特征对比可以将遮挡的后又出现的目标和遮挡之前的追踪的目标从新找到,大大减少了目标在遮挡后,追踪失败的可能。 一、特征提取网络 首先上特征提取模型的代码。特征提取的模型有很多,可以替换特征提取模型网络
1 VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 我们经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的,而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的,这里就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。同时训练自己的yolov5检测模型的时候,数据集需要划分为训练集和验证集。这里提供了一份代码将xml格式的标注文件转换为tx
内容列表 1项目的克隆和必要的环境依赖 1.1项目的克隆 1.2项目代码结构整体介绍 1.3环境的安装和依赖的安装 2 数据集和预训练权重的准备 2.1利用labelimg标注数据和数据的准备 2.2 获得预训练权重 3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 3.2 修改模型配置文件 3.3训练自己的模型启用tensorbord查看参数
内容列表 1 labelimg介绍 2 labelimg的安装 3 使用labelimg 3.1 数据准备 3.2 标注前的一些设置 3.3 开始标注 1 labelimg介绍 Labelimg是一款开源的数据标注工具,可以标注三种格式。 1 VOC标签格式,保存为xml文件。 2
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