https://www.jianshu.com/nb/37698552 https://www.jianshu.com/p/8c2af151ddc2 https://www.runoob.com/linux/linux-shell.html linux命令大全…

reference paper：

陈志欣. 基于深度学习的视频目标检测算法研究与应用[D].北方工业大学,2019.

视频目标检测（object detection from video）

从2015年开始，ILSVRC新增了VID挑战任务，视频中的目标检测难题：更多的帧图像文件、由于速度快导致运动模糊和光照等问题、物体间的遮挡问题。

数据集预处理

1. 归一化：将原始像素压缩到[0,1]区间

$$ \text { norm }=\frac{x_{i}-\min (x)}{\max (x)-\min (x)} $$

2. 去均值化：对每个通道，移除图像的平均亮度，凸显个体差异

$$ x_{r}, x_{g}, x_{b}=\left(x_{r}-R_{m e a n}, x_{g}-G_{m e a n}, x_{b}-B_{m e a n}\right) $$

3. 标准化：使像素符合标准正态分布，在样本尺度不一致的情况下（如不同相机采集的图片，或者是来源不同的图片）

$$ x^{\prime}=\frac{x-\mu}{\sigma} $$

…

今天为了安装tensorflow踩了不少坑🤢，主要是anaconda环境安装的问题，写点笔记记下来 新建一个虚拟环境 conda create -n 环境名 python=3.…

一些深度学习框架 Caffe：代码基于C++（训练速度快），入门级、上手快（修改一些配置文件即可），适合新手了解深度学习任务中的各种参数； Keras：基于Theano或TensorFlow的高级框架，可快速构建网络，不用了解网络的底层设计； TensorFlow：有高级的API（tf.Keras等），也可以自己从零开始构建一个新的网络，但是1.x版本静态图问题不好调试，2.0貌似解决了这个问题（尝试使用这个做毕设，不知道学长用的是哪个）； Pytorch：科研人员都说好用的框架，上手快、好搭建，但是工业上采用tensorflow更多。 …