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图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）前言目标检测算法Tow Stage先进行区域生成Region Proposal (RP)，再通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN、MR-CNN、HyperNet、CRAFT、FPN、Mask R-CNN、、CoupleNet和MegDet等。One Stage不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOF、YOLOS、SSD和RetinaNet等。YOLO是One Stage最具代表性的算法，集推理速度和准确性于一体，是我工作和学习中最常用的算法。下面将根据Github上开源代码分析YOLO算法系中最具代表的YOLOv3算法。正文YOL...

那棵树看起来生气了

2021-06-05

TensorFlow,深度学习,人工智能

1,417 阅读

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2021年06月05日

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BERT词向量

BERT词向量

前言BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量，它可以解决word2vec中无法解决的一词多义问题。获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service正文命令安装安装bert-as-servicepip install bert-serving-server pip install bert-serving-client下载预训练模型https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip启动服务端bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2

那棵树看起来生气了

2019-05-10

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2019年05月10日

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[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

前言在进行部署TensorFlow Serving环境过程中，总是报错(如下错误信息)，刚开始以为是服务器没有启动，后来才发现是代理问题<_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.UNAVAILABLE details = "Socket closed" debug_error_string = "{"created":"@1545792723.752821509","description":"Error received from peer","file":"src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1036,"grpc_message":"Socket closed","grpc_st...

那棵树看起来生气了

2018-12-26

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2018年12月26日

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[常见错误]TensorFlow模型量化protobuf大小限制

[常见错误]TensorFlow模型量化protobuf大小限制

前言在做TensorFlow模型量化过程中，会用到transform_graph，然后在进行模型压缩时候因为自己的模型有1.7GB，所以程序报错。[libprotobuf ERROR external/protobuf_archive/src/google/protobuf/io/coded_stream.cc:190] A protocol message was rejected because it was too big (more than 1073741824 bytes). To increase the limit (or to disable these warnings), see CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in google/protobuf/io/coded_stream.h.解决办法修改代码$ vim tensorflow/core/platform/env.cc 找到coded_stream.SetTotalBytesLimit(1024LL << 20, 512LL << ...

那棵树看起来生气了

2018-12-19

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2018年12月19日

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TensorFlow模型量化压缩 Int8推理

TensorFlow模型量化压缩 Int8推理

前言在工业生产过程中，对于深度学习模型，企业比较关注的是成本和性能，怎样让我们的深度学习模型消耗最少的能量，最少的时间，获得最大的准确率（或者说获得不影响业务使用的最佳性能），工业中会用到模型量化，减少模型储存空间，减少模型计算量从而达到性能优化的目的，下面就介绍两种优化的使用方法。

那棵树看起来生气了

2018-11-23

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2018年11月23日

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那棵树看起来生气了

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