文章目录深度学习图像分类（一）：LeNet前言一、卷积神经网络1、核概念：2、卷积的理解3、步幅与填充4、通道：5、池化与采样6，卷积神经网络的意义7，小结二、LeNet前言LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一， 由Yann LeCun完成，推动了深度学习领域的发展。在那时候，没有GPU帮助训练模型，甚至CPU的速度也很慢，因此，LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池
先说这篇文章，Monza: Image Classification of Vehicle Make and ModelUsing Convolutional Neural Networks and Transfer Learning，该文章使用了3DObject Representations for Fine Grained Categorization这篇文章的车型数据集，一共16185张图
从ADAS到自动驾驶（一）：自动驾驶的发展及分级 好久没更新了，今天写一点吧！！！ 下面所讲的车辆检测主要是针对车载传感器车辆检测，不是十字路口那种车辆检测，这个属于静态背景的车辆检测，和我们车载传感器获取的车辆信息量不一样，场景不一样，检测方法也是有区别的，大家不要混淆。 车辆检测的主要方法有通过阴影检测，通过机器学习检测、通过深度学习检测、通过车灯检测等，特别说一下，车灯在夜间的效果较好
作者：liaojiacai 邮箱： ljc_v2x_adas@foxmail.com 从ADAS到自动驾驶（三）：车道检测 车道线检测是我最先接触并自己实践了一把的ADAS算法，车道线的检测对于无人驾驶的路径规划来讲特别重要，自动驾驶不仅要求能够避障和道路交通信息感知，还需要满足遵守交通规则，对车道线检测的要求比较高，很多的交通规则的设计使得行人和车辆必须依照一定的规
在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是Value Based强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient)，它是Policy Based强化学习方法，基于策略来学习。 本文参考了Sutto
线性判别函数基本概念 而如何定量分析找到这一最佳投影方向则是我们下面需要进行的任务 最优方向推导过程 #导入所需库：import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt #创建样本集：X1 = np.array([[[1.2],[2.8]], [[1.9],[3.7]],
作者：liaojiacai 邮箱： ljc_v2x_adas@foxmail.com 从ADAS到自动驾驶（二）：ADAS的功能及发展 根据Wikipedia在线百科全书的定义，汽车高级辅助驾驶系统通常包括导航与实时交通系统TMC，电子警察系统ISA （Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）、车联网（Ve
SSD SSD是one-stage目标检测方法，和yolo一样。可以同时进行目标检测和分类，速度很快。 SSD主要流程: 选取合适的模型结构，挑选其中合适的特征层或者所有特征层作为backbone，再之后加上额外的卷积网络，组成SSD网络 选取其中的6层卷积层输出，对卷积层输出做2个操作。 坐标信息卷积处理：num_anchors x 4 分类信息卷积处理：num_anchors x
从今天起，我将根据自己所接触的ADAS和无人驾驶技术，来写一写无人驾驶的基本知识，主要是帮助自己总结，还有是自己做了一些工作，这里就当做是用来保存的笔记。本人还在读研，所以有些知识还不足，希望大家多多指点，共同进步！！！ 我将会按照下面的文章顺序来写，当然中途可能会有变化： 从ADAS到自动驾驶（一）：自动驾驶的发展及分级 从ADAS到自动驾驶（二）：ADAS的功能及发展 从
Faster RCNN 前几篇写了yolo系列的模型训练以及模型优化，加速，这篇是关于Faster RCNN。Faster RCNN所用的数据集是来自yolo v3，基本可以无缝使用。数据集参考：https://blog.csdn.net/kui9702/article/details/122954209 本节代码 GitHub：https://github.com/kile97/faster
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Lea
Faster RCNN 目标检测有2种，一种是one stage目标检测，比如YOLO，SSD，Retina-Net；另外一种是two stage，比如RCNN家族，SPP net等。 YOLO v3项目文章： https://blog.csdn.net/kui9702/article/details/122954209 https://blog.csdn.net/kui9702/arti
在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized Replay DQN。 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prio
内容列表 数据集准备 数据集预处理 原demo修改 数据集训练 目标检测 补充 二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3训练自己的数据过程，记录一下，共勉共进。 同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴： 数据集准备 首先需要将自己的数据集准备好，不同场景
PCA原理 主成分分析（principal component analysis,PCA）是一种数据分析方法，出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且相互之间是不相关的。主要用来数据降维、可视化、去噪等。以样本数据有两个特征为例，如图： 利用梯度上升法求解主成分 现在来看主成分的一种求解方法。将样本集如下表示成mxn矩阵：
摘要YoloV3作为物体检测模型中比较常用的模型之一，是广大算法工程师入门物体检测必学的算法之一，所以弄清楚Yolov3的主干网络和Loss很有必要。本文根据网络收集和自己的理解写的，如果有不对的地方，欢迎大家指正。代码推荐keras版本的，这个版本写的非常简单，容易上手。github地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 主干网络DarkNet-53
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。 之前，我一直用visdom做pytorch可视化，也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比，我还是更推荐tensorboard
首先工具链接：https://github.com/csq20081052/labelImg 戳这里：点击打开链接 该工具很方便，能够加载图像与文件夹，可自行定义图像类别（原工具已经预先分了常用的人，车，猫……等类别）； 链接中支持多种方式的安装使用方法，本文主要讲在win64下 anaconda方式的安装与使用。 本人安装内容如下： Anaconda版本：Anaconda3
深度学习目标检测之YOLOv3实战（一）原Demo复现 环境配置 框架及权重下载 原代码复现 单类物体识别 怀着异常忐忑的心情，写下第一篇博客，记录一下自己在图像识别方面的心路历程，与大家分享共勉，交流进步。在寒假放假的最后一天里，把在深度学习实现的第一个模型YOLOv3，从环境配置到原模型复现再到训练自己的数据，全部过程记录下来，方便入门的同学，也希望自己在总结中得到进步。关于
内容列表 源代码 准备数据集 使用官方数据集 制作自己的数据集 划分数据集 写自己的配置文件 聚类生成先验框 修改配置文件 训练 测试 源代码 我所使用的是yolov5-v6.1版本，下载地址：yolov5-6.1代码解压完成后，在Anaconda Prompt中进入代码所在文件夹，执行以下代码： pip install -r requir
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