tensorflow加载darknet训练好的模型,并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow ...
输入图片的尺寸对检测模型的性能影响相当明显,事实上,多尺度是提升精度最明显的技巧之一。在基础网络部分常常会生成比原图小数十倍的特征图,导致小物体的特征描述不容易被检测网络捕捉。通过输入更大 更多尺寸的图片进行训练,能够在一定程度上提高检测模型对物体大小的鲁棒性,仅在测试阶段引入多尺度,也可享受大尺寸和多尺寸带来的增益。 multi scale training testing最早见于 Spati ...
2019-04-02 13:29 0 3119 推荐指数:
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下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...
ILSVRC12 数据集下载 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http ...
1.仓库地址 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 原版用lua实现的:https://github.com/bgshih/crnn 需要用到的warp_ ...
测量尺度(scale of measure)或称度量水平(level of measurement)、度量类别,是统计学和定量研究中,对不同种类的数据,依据其尺度水平所划分的类别,这些尺度水平分别为:名目(nominal)、次序(ordinal)、等距(interval)、等比(ratio)。名目 ...
在离线建模环节,需要对模型进行评估,这就需要对总样本进行划分,一部分用于训练,模型从训练集学习规则,一部分用于测试,检验模型的泛化能力。 下面介绍几种样本划分方法。 留出法 方法:将样本集 D 分成两个互斥的样本集合,训练集为S,测试集为T,S∩T=Ø,SUT=D 这种方法非常简单 ...
项目地址:https://github.com/shaoshengsong/MobileNetV3-SSD 需要注意的几个问题: 1.在测试一张图片的时候会报错: ...
引言 对于模型的评估与选择,我们可以通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并对模型进行选择,因此我们需要一个测试集来测试学习器对没有见过的新样本的判别能力,并且用学习器在该测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。 测试集应该尽可能与训练集互斥,也就是说测试集中的样本尽量不在训练集中出现,也就 ...