摘要:作为一只半路出家的野生深度学习程序猿,没人指导,一切都靠自己摸索,在学习实践的路上走过不少弯路. 我正式读的第一篇论文是目标检测网络yolov3的论文.yolov3原生代码是作者用纯c手撸的,叫做darknet,其实也算一个框架,游离于主流深度学习框架之外.这是 "项目地址" . 最近跟着 "这本书 阅读全文
posted @ 2020-01-19 09:58 core! 阅读 (94) 评论 (0) 编辑
摘要:本文记录一些对深度学习的思考总结.意识流写法,想到哪写到哪,日后不定期更新补充. 在没有接触深度学习的时候,觉得这是个非常高大上的技术,数学基础要求非常多,上手门槛非常高.我想很多人和我有一样的想法.这种对深度学习的印象,我想很大一部分来自铺天盖地的自媒体的有关AI的报道解读,造成了一种深度学习,人 阅读全文
posted @ 2019-06-01 11:40 core! 阅读 (685) 评论 (7) 编辑
摘要:卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢 阅读全文
posted @ 2019-01-28 13:56 core! 阅读 (594) 评论 (1) 编辑
摘要:titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去http://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但 阅读全文
posted @ 2018-12-15 16:59 core! 阅读 (370) 评论 (0) 编辑
摘要:tensorflow graphdefs to TensorFlow Lite's flat buffer format tf、tflite存储格式不同,数据精度不同. 量化 量化好处自不必说了,减小模型大小,减少内存占用,提升速度,以及某些架构的硬件只支持int8,这时候必须量化.缺点就是模型精度 阅读全文
posted @ 2020-03-31 20:41 core! 阅读 (5) 评论 (0) 编辑
摘要:tf.compat.v1.GraphDef GraphDef有很多NodeDef class 'tensorflow.python.framework.ops.Graph' class 'tensorflow.core.framework.graph_pb2.GraphDef //protobuf 阅读全文
posted @ 2020-03-31 14:27 core! 阅读 (3) 评论 (0) 编辑
摘要:docker启动时加 rm,容器退出后就没有了 查看有哪些docker docker container ls a docker ls只会列出活跃的container(即没退出的) docker ls a才会列出所有存在的容器! 移除所有exited container docker操作 我们可以使 阅读全文
posted @ 2020-03-13 10:37 core! 阅读 (43) 评论 (0) 编辑
摘要:PointPillars 一个来自工业界的模型.http://arxiv.org/abs/1812.05784 3D目标检测通常做法 3d卷积 投影到前平面 在bird view上操作 处理思路依然是3d转2d,先把3维的点云转成2d的伪图像. Feature Net 把点云数据处理成类似图像的数 阅读全文
posted @ 2020-03-10 15:02 core! 阅读 (156) 评论 (0) 编辑
摘要:LaneNet LanNet Segmentation branch 完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景 Embedding branch 完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割 H Net Segmentation branch 解决样本分布不均衡 车道线像素远小于背景像素.lo 阅读全文
posted @ 2020-03-06 10:59 core! 阅读 (204) 评论 (0) 编辑
摘要:查看版本 http://answers.ros.org/question/330033/is there a way to know which version of autoware is running/ cd autoware_dir/src/autoware/common git desc 阅读全文
posted @ 2020-03-06 10:12 core! 阅读 (13) 评论 (0) 编辑
摘要:kitti 3d目标检测: nuscenes 阅读全文
posted @ 2020-02-25 17:58 core! 阅读 (5) 评论 (0) 编辑
摘要:Deeplab系列是谷歌团队的分割网络. DeepLab V1 CNN处理图像分割的两个问题 下采样导致信息丢失 maxpool造成feature map尺寸减小,细节信息丢失. 空间不变性 所谓空间不变性,就是说比如一张狗的图,狗位于图片正中还是某一个角,都不影响模型识别出这是一个狗. 即模型对于 阅读全文
posted @ 2020-02-16 21:11 core! 阅读 (82) 评论 (0) 编辑
摘要:全卷积网络FCN fcn是深度学习用于图像分割的鼻祖.后续的很多网络结构都是在此基础上演进而来. 图像分割即像素级别的分类. 语义分割的基本框架: 前端fcn(以及在此基础上的segnet,deconvnet,deeplab等) + 后端crf/mrf FCN是分割网络的鼻祖,后面的很多网络都是在此 阅读全文
posted @ 2020-02-13 20:32 core! 阅读 (141) 评论 (0) 编辑
摘要:DenseNet "论文传送门" ,这篇论文是CVPR 2017的最佳论文. "resnet一文" 里说了,resnet是具有里程碑意义的.densenet就是受resnet的启发提出的模型. resnet中是把不同层的feature map相应元素的值直接相加.而densenet是将channel 阅读全文
posted @ 2020-02-06 18:44 core! 阅读 (155) 评论 (0) 编辑