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maskrcnn-benchmark是Facebook开源的基准（benchmark）算法工程，其中包含检测、分割和人体关键点等算法。 使用maskrcnn-benchmark训练模型，可以参考。 输出的模型位于./models中，最后一个模型是model_0090000.pt…

COCO（Common Objects in Context）数据集是CV计算机视觉领域中，常用的数据集，其中的标注信息包括：类别、检测框、分割信息等。 其中，Train、Val、Test都是图片信息，标注信息位于Annotations中。 person_keypoints是关…

推荐一个非常好用的工具apt-fast。 默认的apt-get install，有时下载会非常的慢，尤其是安装的一些ppa包的时候。apt-fast 通过使用多线程下载，来给apt提速，速度有很大改善，尤其对于国内的朋友们。 其中，可能会进入图形界面，全部点击esc退出即可。

MobileNetV3是由Google在2019年3月21日提出的网络架构，参考arXiv的论文，其中包括两个子版本，即Large和Small。 起始部分，在Large和Small中均相同，也就是结构列表中的第1个卷积层，其中包括3个部分，即卷积层、BN层、h-switch激活…

配置环境：Ubuntu服务器，版本号 16.04.4，Python 3.7.3。 先下载至本地，再上传至服务器。

Jupyter Notebook是非常优秀的开发环境，在Ubuntu服务器中，启动服务，通过浏览器开发，同时可视化执行.ipynb文件，这样就可以使用GPU直接执行深度学习的算法。 通过本地直接访问Ubuntu服务器的Jypyter服务。 前面的是本地端口，后面的是远程端口，x…

maskrcnn-benchmark是Facebook开源的基准（benchmark）算法工程，其中包含检测、分割和人体关键点等算法。 目前，很多基于PyTorch框架的检测、分割的SOTA算法，都是这个项目的改进。例如CVPR 2019 Oral Paper，Mask Sco…

本文涉及如何运行MXNet的GPU环境，以及一些技巧，其中，包括环境解耦和环境设置。 MXNet的运行环境context，可分为CPU和GPU，一般本地电脑是CPU，远程服务器是GPU，那么如何兼容两类环境呢？即在不修改源码的前提下，解耦运行环境。 Config是一种可选方案。…

YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 本文主要分享…