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1.目标检测|SSD原理与实现
2.Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结
3.人脸识别 —— face-api.js 简介
4.深度学习中Flatten层的作用
5.SSD学习笔记
6.ssd算法理解及与两阶段算法的区别

目标检测|SSD原理与实现

       目标检测领域近年来取得了显著进展，主流方法大致分为两派：two-stage方法如R-CNN系列，和one-stage方法如SSD和YOLO。本文将深入解析SSD算法，它是one-stage方法的代表，全名Single Shot MultiBox Detector。英雄联盟比分源码

       与R-CNN系列不同，SSD采用一步到位的方式进行检测，避免了候选框生成和分类回归的两阶段。尽管速度较快，但均匀密集采样导致训练困难，尤其在处理正负样本不平衡问题上。SSD通过改进，如利用多尺度特征图检测不同大小的目标，采用卷积直接进行检测，以及设置不同尺度和长宽比的先验框，有效提升了准确度和速度，尤其是对于小目标检测。

       SSD的核心理念包括：利用多尺度特征图（如8x8和较大的特征图），采用卷积层进行直接检测，以及设置多样化的先验框以适应目标的形状变化。每个特征图单元预测多个边界框，每个框有独立的置信度和位置信息。预测过程涉及边界框编码和解码，以及variance参数的调整。

       网络结构方面，SSD以VGG为基础，通过扩展卷积层和调整池化层，获取不同尺度的特征图进行检测。SSD模型中，linq c# 源码有6个特征图用于检测，每个特征图有特定的先验框设置。训练时，采用先验框匹配策略来平衡正负样本，采用hard negative mining确保样本平衡，损失函数包括位置误差和置信度误差。

       预测过程中，对每个预测框进行分类、置信度过滤、解码和非极大值抑制，最终得到检测结果。性能评估显示，SSD在速度和准确度上优于YOLO，且在小目标检测上有所改进。SSD的优化tricks和不同版本的性能对比也在文中详细分析。

       本文提供的TensorFlow实现展示了SSD的Inference过程，包括参数定义、网络构建和预测流程。最后，作者提醒，尽管本文尽量准确，但仍可能存在一些不足，欢迎读者交流指正。

Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结

       Tensorflow模型量化4 --pb转tflite简介，主要讨论模型的量化问题，特别关注了模型转换过程中.pb转.tflite时的uint8量化。与之前探讨的fp和int8量化有所不同，这里特别涉及了量化中的参数设置。具体步骤包括准备参与量化操作的云播源码+ios训练模型，如tensorflow-object-detection API 得到的ssdlite_mobilenet_v2，导出为.frozen_inference_graph.pb文件。获取模型的输入输出节点，通常通过模型解析过程来确定。量化阶段通常包括使用工具如TFLiteConverter或TOCO，以及特别关注uint8量化时的参数。

       重点在于参数设置：

       1. 选择输出范围为[0,]对应default_ranges_min =0，default_ranges_max=，由于所选模型的输入tensor值范围一般为[-1,1]，需设置mean = .5, std_dev = .5。

       转换后的结果通过tflite测试验证其有效性和正确性，确保了模型转换过程中的准确性和效能提升。最后，提及获取输入输出节点更高效的途径——使用神经网络模型可视化工具Netron，并分享了其简单易用的安装方式，有助于更直观地理解和操作模型解析过程。

       此总结旨在提供一个全面的指导，帮助理解和实施Tensorflow模型量化过程中的关键步骤，特别是针对uint8量化时的参数设置和模型转换后的验证测试。

人脸识别 —— face-api.js 简介

       face-api.js 是一个基于 TensorFlow.js 的 JavaScript 模块，它提供了三种卷积神经网络架构，用于人脸检测、识别和特征点检测。此模块内嵌了训练好的模型，能直接使用，无需自定义标注和训练，降低了成本。主要功能包括：

       人脸检测：face-api.js 使用 SSD（Single Shot Multibox Detector）算法，基于 MobileNetV1 的cf内存瞬移源码卷积神经网络，具有边界框预测层，能识别每张人脸及其概率分数。提供两种模型：The Tiny Face Detector 和 SSD Mobilenet V1。The Tiny Face Detector 适合需要快速检测，但对小脸检测准确性较低；SSD Mobilenet V1 检测更准确，但加载时间长，内存占用大。检测时，无论图像中人脸数量，均需执行人脸检测。

       人脸特征检测：使用 点人脸特征检测模型，一个简单的卷积神经网络，返回 个人脸特征点，用于后续的人脸对齐和识别。提供 kb 和 kb 两种模型选择，大模型更准确，适用于精确度要求高的场景。

       人脸识别：在检测和对齐人脸后，将人脸特征输入人脸识别网络，输出一个 维特征向量。通过计算向量距离判断相似度。

       获取人脸图像：利用 WebRTC 的 getUserMedia 方法获取音视频数据，其中 MediaTrackConstraints 参考 MDN 文档。

       获取人脸特征：本文使用 The Tiny Face Detector 与特征识别模型结合效果更佳。调整参数包括 inputSize 和 scoreThreshold，分别控制模型大小和检测准确性。

       尝试开源 demo：可以参考 gitee.com/TsMask/face-a... 或 face-api.js 作者提供的示例源码 examples-browser。

       开始编程：导入脚本、加载模型数据、删除源码违法吗从输入图像获取人脸描述。神经网络可接收多种输入，如 HTML 图像、画布、视频元素或张量。通过 faceapi.allFaces 执行全部工作，或手动获取人脸定位和特征点。结果可视化后，进行人脸识别。通过比较输入图像人脸描述符与参考数据的距离，找出最匹配的描述符。最后，显示检测结果。

深度学习中Flatten层的作用

       学习tensorflow2.0版本的SSD网络代码时，接触到了Flatten层，了解其功能和应用。

       Flatten层的实现位于tensorflow.keras.layers.Flatten()类中，其主要功能是将输入数据的一维化。这个过程特别重要，因为它连接了卷积层与全连接层，通常在深度学习模型中进行。Flatten层对batch大小无影响。

       在分析vgg网络结构时，Flatten层的使用显而易见。然而，在后续网络发展中，如inceptionV3，开始采用GlobalAveragePooling2D替代Flatten层，这种改进显著减少了参数量，有效避免过拟合问题。通过对比vgg与inceptionV3的参数，可以直观看出改进的效果。

SSD学习笔记

       深入理解SSD的关键要素，从结构到训练细节

       1. SSD模型构建

       基于VGG的Base network，预训练于ILSVRC CLS-LOC数据集，调整FC6和FC7为卷积层，移除dropout和fc8层

       fine-tuning时，初始学习率为[公式]，momentum设为0.9，weight decay为0.，batch size为，学习率策略随数据集调整

       使用Hole算法扩展感受野，如pool4 stride从2变为1时，后续conv5_1至fc6的hole size分别为2、4

       2. SSD训练中的匹配规则

       feature map cell与default box的概念，每个cell对应多个固定大小的default box

       prior box与ground truth box的匹配遵循双重原则：IOU最大化与阈值判断，确保每个ground truth至少有一个匹配

       TensorFlow和Pytorch版本的匹配策略区别

       3. variance参数的作用

       variance用于调整预测box与真实box的误差，通过放大误差来增强梯度，加速训练

       4. 选择不同尺度default box的原因

       anchor boxes的大小固定，根据ground truth的尺寸调整层级，确保IOU最大化，提高训练精度

       5. Default Box的尺寸设计与分析

       根据scale和ratio生成多尺度的default boxes，类似Faster R-CNN的Anchor机制

       conv4_3层的L2归一化处理，针对特定层权重分布差异的优化

       6. SSD的位置回归与归一化

       conv4_3层仅做L2归一化，调整权值分布，增强训练稳定性

       位置回归形式：每个先验框预测独立的置信度和边界框位置，涉及编码和解码过程

       variance参数的选择性包含影响解码方式

       7. 总结预测值计算

       特征图大小决定预测值总数，卷积核数量对应检测任务的完成

ssd算法理解及与两阶段算法的区别

       文章对SSD算法的原理进行了详细阐述，有助于读者理解。

       文章对SSD-TensorFlow进行了逐句注释。

       文章首先说明了SSD与两阶段算法的区别。

       “作者提出了SSD模型，将输出的bounding boxes视为一组不同尺度、不同大小的boxes。简而言之，在不同尺度的feature map上设置了系列不同大小的default boxes，实现了多尺度检测。这种思路与faster rcnn中的anchor boxes类似。然而，anchor boxes实现多尺度的方式不是在不同feature map上进行回归，而是直接设置不同比例的boxes。与rcnn系列模型相比，SSD取消了region proposal的过程，即没有像素、特征重采样（对应于faster rcnn的ROI Pooling）的过程，提升了运行速度。同时，得益于多尺度检测，精度上并未损失，甚至在x大小的上超过了faster rcnn。”

       “基于深度学习的目标检测网络主要有两大类，一类是以RCNN为代表的region proposals方法，这类方法速度较慢，最快的faster rcnn在GPU上也只有7FPS；另一类是以YOLO为代表的基于回归的算法。YOLO虽然在速度上很快（ FPS），但是精度较低。作者本文旨在解决速度与精度的矛盾问题，提升模型速度的同时，避免了精度损失。SSD和YOLO同属基于回归的算法。”

       简单的关键点回归：将一幅图像提取到featrue maps，然后直接将整个featrue maps映射到要回归的点坐标和要回归的类别。

       SSD算法思想：先将一幅图像提取到featrue maps，然后从c通道维度拍扁这个立方体（保持w和h维度），对其遍历，对每个像素位置（有通道维度的特征，比如1*的featrue map）映射到要回归的点坐标和要回归的类别。这种做法较为直接，对于一个map上的像素点，要回归出所有类别的置信度和此处的boundingbox。

       “1.预测过程

       这里详细说明了如何回归，即“如何从特征图上1个像素位置映射到想要回归的坐标和类别”这个步骤。

       然后，问题来了。训练过程中，如何分配特征图每个像素位置处的监督坐标和监督类别？

       “首先需要对每一个ground truth匹配相应的default box，一个ground truth可以匹配多个default box。如果ground truth和default box的重叠率大于一个阈值，则匹配为正样本，否则为负样本。

       目标函数：偏置偏差损失+类别置信度损失

       default boxes大小设置：根据相应的特征图的尺度，设置不同大小的default box，具体计算公式参见论文。作者使用了6个default box。其他trick：Hard negative mining：只有那些有最高训练损失（training loss）的负面样本（negative example）子集才会在每次训练迭代中被使用。SSD的「正负」比一直保持在1:3。Data augmentation：随机裁剪”

       “主要创新之处在于：”

       “ssd思想：因为可以有单独产生先验框的层，而且输出可以都是已知先验框的坐标和类别信息；也就知道了每个正样本先验框与它的groudtruth的坐标差，这就是每个正样本先验框的监督信号。因此，只要给每个先验框定义出分类和坐标节点信息（以承载其被预测为正确groudtruth的预测信息）即可解决问题了。由于先验框个数是遍历feature map得到，所以最终参与预测的先验框很多，这每个先验框，类似于从整个feature map中抽离出局部feature map，符合人眼日常多目标检测原理。”

       “ssd为什么效果好？

       MTCNN和SSD实现了两种不同的检测策略

       MTCNN：首先构建图像金字塔，然后使用固定大小的滑动窗口（由全卷积网络PNet实现）在金字塔每一级滑动，对每个滑动窗口分类回归，由于图像金字塔对原图信息有一定程度的损失（做resize），同时由于特征提取只使用一个网络，所以对于不同尺度的目标提取特征不够充分。

       SSD：图像大小不变，采用不同大小的滑动窗口（由不同特征图实现），并对每个滑动窗口分类回归。不同的特征图对应了不同大小的滑动窗口，实现了对不同大小滑动窗口的特征提取，由于不同特征图使用了不同CNN结构，提取特征更加充分。”

       政治从科学中吸取经验：

       1）科学：SSD其实就是对6个不同特征图对应的所有priorbox进行分类和回归，每个特征图对应的priorbox其实就是每个特征图上每个像素点对应的感受野，而这些感受野其实就是滑动窗口，所以SSD本质上就是实现了对输入图像中所有滑动窗口的分类和回归

       2）人民代表大会制度：从底层（conv4-3）选取代表，解决底层特有问题（小尺度）。

       细节详解：

       “voidcn.com/article/p-ki...

       1）从原图采样crop出patch后reisze到*作为训练样本，自适应输入图像大小。

       //对于batch_sampler的解释：(train.prototxt)

       batch_sampler {

       sampler {

       min_scale: 0.3 #scale是patch随机框和原图的面积比

       max_scale: 1.0

       min_aspect_ratio: 0.5 #长宽比

       max_aspect_ratio: 2.0

       }

       sample_constraint {

       min_jaccard_overlap: 0.3 #随机框和原ground truth的jaccard overlap

       }

       max_sample: 1

       max_trials: #最大迭代寻找次数，一张寻找符合条件的bbox的次数

       }

       7个采样器，对应生成7个样本？IOU=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9。对于每个采样器，随机选择一个来裁剪和标注数据。

       2）怎样获取小尺寸目标？

       ExpandImage是缩小，达到zoom out的效果：先做一个比原图大的画布，然后随机找一个放原图的位置将原图镶嵌进去，像天安门上挂了一个画像。这在SSD原文中提到的zoom out缩小倍（4×4，3.6节）来获得小对象的方法。

       这对控件检测是个缺点。控件目标的尺寸分布整体偏小，做完zoom操作后，整体更加偏小。当去掉zoom操作后，效果变好，但是泛化能力降低。这也是ssd中data augment对效果提升很大的原因。

       3）多种数据增强方法怎么排列组合？

       先扰动，后裁剪。

SSD能不能在PE的环境下安装WIN7

       SSD能不能在PE的环境下安装WIN7

        可以啊。在pe环境下安装win7系统的步骤：

        准备工作：①使用大白菜装机版，制作一个大白菜u盘启动盘②将下载好的ghost win7系统映象包放入制作好的大白菜u盘启动盘中。

        一、制作u启动盘

        第一步

        下载并且安装好大白菜装机版，开启安装好的大白菜装机版，插入u盘等待软体成功读取到u盘之后，点选“一键制作启动u盘”进入下一步操作。

        第二步

        在弹出的资讯提示视窗中，点选“确定”进入下一步操作。

        第三步

        耐心等待大白菜装机版u盘制作工具对u盘写入大白菜相关资料的过程。

        第四步

        完成写入之后，在弹出的资讯提示视窗中，点选“是（Y）”进入模拟电脑。

        第五步

        模拟电脑成功启动说明大白菜u盘启动盘已经制作成功，按住Ctrl+Alt释放滑鼠，点选关闭视窗完成操作。

        二、安装系统

        第一步

        将制作好的大白菜u盘启动盘插入u *** 介面（台式使用者建议将u盘插在主机机箱后置的u *** 介面上），然后重启电脑，出现开机画面时，通过使用启动快捷键引导u盘启动进入到大白菜主选单介面，选择“【】执行大白菜Win8PE防蓝屏版（新电脑）”回车确认。

        第二步

        登入大白菜装机版pe系统桌面，系统会自动弹出大白菜PE装机工具视窗，点选“浏览（B）”进入下一步操作。

        第三步

        点选开启存放在u盘中的ghost win7系统映象包，点选“开启（O）”后进入下一步操作。

        第四步

        等待大白菜PE装机工具提取所需的系统档案后，在下方选择一个磁碟分割槽用于安装系统使用，然后点选“确定（Y）”进入下一步操作。

        第五步

        点选“确定（Y）”进入系统安装视窗。

        第六步

        此时耐心等待系统档案释放至指定磁碟分割槽的过程结束。

        第七步

        释放完成后，电脑会重新启动，稍后将继续执行安装win7系统后续的安装步骤，所有安装完成之后便可进入到win7系统桌面。

photoshop能不能在window7环境下安装啊？

        可以的，win7的相容性比vista的好

hp probook s系列能不能在win7下安装xp系统?

        您好，感谢您选择惠普产品。

        根据您的描述，建议您参考下列资讯：

        1.建议您使用windows单一系统，为了保证笔记本执行的稳定性和安全性，hp官方不建议使用者安装双系统，也没有双系统执行方面的相关资料。

        2.通常情况下，如果先安装高版本系统再安装低版本系统，有可能出现无法进入系统方面的情况。

        3.您可以考虑使用单一的预装系统，以免引发未知问题，影响笔记本的正常使用。

        4.安装单一xp系统的方法您可以参考：

        由于笔记本采用sata硬碟，普通的xp系统光碟不含sata驱动，在sata硬碟模式下无法进行系统安装。因此，想要安装xp系统，则需要在bios中选择AHCI选项，设定步骤为：开机不停点选F进入BIOS，在system configuration-device configuration-SATA的选项设定为disable,再选择File -- Saving Changes & exit--yes存档退出即可；或者可以使用包含sata硬碟驱动的xp光碟安装系统。

        Windows XP的安装过程，您可以参考一下官方文件资料：

        :h.2.hp./portal/site/hpsc/template.PAGE/action.process/public/kb/docDisplay/?

        javax.portlet.action=true&spf_p.tpst=kbDocDisplay&javax.portlet.begCacheTok=.vigte.cachetoken&spf_p.prp_kbDocDisplay=

        wsrp-interactionState%3DdocId%Demr_na-c%CdocLocale%Dzh_CN%CcalledBy

        %DSearch_Result&javax.portlet.endCacheTok=.vigte.cachetoken

        希望以上回复能够对您有所帮助。

        如果以上资讯没有解决您的问题，您可以登陆hp网路线上聊天室hp../chat，向线上工程师咨询，帮助您进一步解决问题。 更多产品资讯资讯尽在hp../。

织梦安装环境是否能在win7系统下安装?

        可以

        建议使用phpnow搭建PHP环境

怎么在win7环境下安装ubuntu?

        用 EasyBCD

        很简单

        title Install Ubuntu

        root

        kernel /vmlinuz boot=casper iso-scan/filename=/ubuntu-.-desk-i.iso ro quiet splash locale=zh_CN.UTF-8

        initrd /initrd.lz

       

TDSUSB能不能在win7 位环境下装载啊？

        不能

如何在win7环境下安装tensorflow

        首先下载anaconda 在此需要记住,安装的是4.2版本,4.3的话,会有很多坑,问题无法解决,在这里可以去anaconda 官网下载,如果觉得慢的话,可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住 anaconda-4.2.1

        之后进行anaconda的安装,一路点选next就可以了,安装完毕之后,在cmd中输入python,就可以看到anaconda 安装成功

        之后用管理员身份执行cmd程式,这里是需要的,避免一些许可权的错误

        安装pip,到网上去搜索pip的安装包,解压缩之后,到目录下执行python setup.py install,完成安装,pip版本最好是8.0.1以上的,最好是9.0

        之后进入到anaconda的安装目录中,cd C:\Program Files\Anaconda3,

        然后开始安装tensorflow cpu 一键安装

        pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

        gpu版本的

        pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu

        一般cpu可以直接安装

        之后我们在python环境下输入import tensorflow as tf就可以了执行一些简单命令了

        准备

        安装tensorflow需要比较新的numpy，windows自带的ubuntu源里的numpy太老，需要自行编译安装numpy。

        安装numpy需要openblas或者mkl，所以首先安装openblas。

        安装openblas

        openblas是华人编写高效能运算库，能够极大的加速numpy。

        下载openblas只需要 git clone git:github./xianyi/OpenBLAS.git即可,由于openblas是fortan编写还需要安装gfortan，

        然后 sudo make cf=gfortan && make install。

        预设安装路径应该是 /opt/OpenBLAS。

        安装numpy

        numpy的下载地址 git clone git:github./numpy/numpy.git 。进入numpy的的下载资料夹，然后修改下site.cfg这是numpy的build config，把里面的openblas配置

        正确。

        安装tensorflow

        安装tensowflow是最简单的就一行

        下载cuDNN套件，然后进行解压，将得到的include、bin、lib中的档案分别复制到CUDA安装路径下对应的include、bin、lib档案中，并将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x这两个路径加入环境变数中即可。