分类： 机器学习

https://github.com/hollance/Forge

demo 包含  MNIST ，Inception-v3，YOLO

目前能找到的分类最多的图像识别。效率还不错。

据说有更牛逼的，可惜还没开源。

马里兰大学的R-FCN
https://mp.weixin.qq.com/s/HPzQST8cq5lBhU3wnz7-cg

调试 YOLO 9000 的代码。

darknet 提供了 yolo.weights 下载，但是没提供9000的。先找个现成的(如下），腾出功夫来，再自己训练个试试。

git clone --recursive https://github.com/philipperemy/yolo-9000.git
cd yolo-9000
cat yolo9000-weights/x* > yolo9000-weights/yolo9000.weights # it was generated from split -b 95m yolo9000.weights
md5sum yolo9000-weights/yolo9000.weights # d74ee8d5909f3b7446e9b350b4dd0f44  yolo9000.weights
cd darknet 
make # Will run on CPU. For GPU support, scroll down!
./darknet detector test cfg/combine9k.data cfg/yolo9000.cfg ../yolo9000-weights/yolo9000.weights data/horses.jpg

如果想用 GPU跑，请在make 前执行如下

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

vim Makefile # Change the first two lines to: GPU=1 and CUDNN=1. You can also use emacs or nano!

darknet @ 1e72980

注意，darknet 不要checkout 最新的，会报错误。

段错误 (核心已转储)

测试效果。。。。9419个分类比1000的精细许多。

GITHUB:https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

Install PyTorch http://pytorch.org/

pip3 install dominate
pip3 install sklearn
pip3 install sets

sets 要安装好久。。。。 请耐心等待。。

git clone https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
cd pix2pixHD

下载训练好的权重集到  ./checkpoints/label2city_1024p/ 目录

https://drive.google.com/file/d/1h9SykUnuZul7J3Nbms2QGH1wa85nbN2-/view?usp=sharing

698M ，漫长的等待。。。

报错

TypeError: cuda() got an unexpected keyword argument 'device_id'

~/models/networks.py 文件49,59行 改为

netG.cuda(gpu_ids[0])

test  run , 成功

python3 test.py --name label2city_1024p --netG local --ngf 32 --resize_or_crop none

运行结果 ：

http://kaishixue.com/test_latest/index.html

 

运行另外一个 test   ./scripts/test_1024p_feat.sh

python3 encode_features.py --name label2city_1024p_feat --netG local --ngf 32 --resize_or_crop none;

报错

TypeError: eq received an invalid combination of arguments - got (numpy.int64), but expected one of:
 * (int value)
 didn't match because some of the arguments have invalid types: (numpy.int64)
 * (torch.cuda.IntTensor other)
 didn't match because some of the arguments have invalid types: (numpy.int64)

models/networks.py  286 行  torch.Tensor 操作时的错。

indices = (inst == i).nonzero() # n x 4

修改为

indices = (inst == i.item()).nonzero()

models/pix2pixHD_model.py  220 行 修改为

idx = (inst == i.item()).nonzero()

继续执行命令 ，源码中的 –netG 多了一个  –

python3 test.py --name label2city_1024p_feat --netG local --ngf 32 --resize_or_crop none --instance_feat

将权重集复制到   ./checkpoints/label2city_1024p_feat/

修改  models/base_model.py 73行 （python3.5）

#from sets import Set
 not_initialized = set()

models/pix2pixHD_model.py  203行  i 修改为

i.item()

GITHUB：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

使用 jupyter

执行   jupyter notebook 进入

默认只支持本地，网络访问参考  图片的语义分割实战

执行哪个文件都报错（貌似  3.5 才报错  2.7 没事）

 No module named 'skip'

修改  ~/models/__init__.py  前几行

from models.skip import skip
from models.texture_nets import get_texture_nets
from models.resnet import ResNet
from models.unet import UNet

修改 ~/models/common.py

from downsampler import Downsampler -->  from models.downsampler import Downsampler

出错的地方有点多，反正找不到就加 models 吧  /(ㄒoㄒ)/~~

例外：

~/utils/denoising_utils.py

from common_utils import *   -->   from utils.common_utils import *

 

报错

float() argument must be a string or a number, not '_ImageCrop'

img_np 进行如下修改

img_np = get_image(fname, imsize)[1]

 

RUN 成功，效果还不错

这套东西在  python3.5 上坑实在太多，建议还是 2.7 下跑。

重新布了一个 2.7 的环境，吐槽一下  pytorch 直接pip 在线安装太慢了。下载下来再装快的多