349zzjau

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抱歉,百度这边中文的是QA数据,http://idl.baidu.com/FM-IQA.html。 最近有个竞赛AI Challenger, 里面有中文的Caption数据集,需要注册。

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应该是可以单独用Python搭建一个服务站点,响应图片检测请求,由这个服务站点去调用本机的检测模型,然后将检测结果返回。

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print cv2.__version__ 试试这个,两边 各有两个下滑杠

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第一个是模型建立和参数加载的过程,应该会慢些,这个是启动模型不可避免的,也只有一次。第二个是检测时长,原因也不好说,模型复杂度,硬件性能,CPU-->GPU数据传输都有可能导致时间长。方便说下实验细节嘛?

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看着是报time out的错误了,会不会跟下载有关呢?

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不同的数据集,图片集不一样。ImageNet主做分类,PASCAL_VOC主做语义分割。但两者都会有其他任务的标注。

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这个代码应该不是课程代码吧。根据问题描述,应该是没把roi_pooling这个组件编译成功,TF识别不了。那个代码里,作者应该提供了编译方法。

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恩,按Robin老师的试试看。如果是按照课程上的环境来配置的话,可能是某个库本身的bug问题,看能不能绕开用其他的。不行的,麻烦把详细的信息贴出来,我好帮你分析哪儿的问题。

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抱歉,回复晚了,试试这个,我这边是没问题的RESTORE_FROM='./snapshots/model.ckpt-100'

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按最简单的整图标注情况来说,先收集好图片集,然后对每一张图片做数值标注。至于如何收集图片和做什么样的标注?得需要你提供下你的具体任务计划。我觉得Crowd counting这个任务的数据集跟你的需求比较接近。你可以搜搜相关的发布新数据集的论文,里面会介绍如何去...

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这个情况,建议使用颜色直方图+HOG的特征,距离试试L1或L2。其他直方图距离opencv里面也有一些。可以看看Re-Identification的论文,会提到一些常用的apearance feature。

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抱歉,实在无精力在调一套python 2的代码了,建议按课程中的配置来学习和练习。另外,python2 跟python3的代码语法差异并不大,建议自己攻克一下。

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像是优化器里面仍在尝试调用cuda7.0的东西。估计你需要重新编译一下作者的源代码了。

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这个链接的解释很好。三个特征都会包含,层数越靠后,语义程度越高。

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 麻烦把错误信息帖全一些。试安装的CPU版的嘛?还是GPU?如果是GPU的话,CUDA和CuDNN正确安装了嘛?

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试试这个 RESTORE_FROM='./snapshots/'

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beam search主要用在captioning上,看C7的代码,具体看这个文件,里面有beam_search的实现 https://github.com/349zzjau/ChinaHadoop_C7/blob/master/C7_ShowAndTell_...

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恩,还是超时的问题,有试试4G网嘛?无论在线安装还是离线下载,你的下载源是一样,估计会碰到同样问题。尝试多试几个网络,因为后面课程的相关安装基本上都是在线安装的。

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1. 如果参数都改没问题了,试着把下面这句话注释掉看看,因为初始模型用的21类的 # 加载已有的checkpoint文件 if args.restore_from is not None: loader = tf.train.Saver(var_list=re...

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1. 再复查下cuda和cudnn的版本号是否对应,有没有正确安装。网上有很多检查方式。 2. 重新走一遍安装,检查下cpu版安装好后,能不能正常 import tensorflow as tf。 看看这两块是不是就有问题?有错的话,再把细节贴上来

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