最近在训练yolo模型一类检测模型,我在训练过程中发现precision会降低,思考之后对其做出一些分析.

交叉编译pulseaudio到树莓派中并调用相应api.但是要交叉编译一个pulseaudio需要先交叉编译十几个依赖,这个是非常麻烦的事情.所以我找了一个简单的方法.

距离上一篇文章已经过去太久了,现在尝试使用树莓派的蓝牙录音.

今天又碰到一个坑...使用argparse解析bool型参数返回值总是true.

我把Google官方的mobile-net模型拿来做迁移学习.在训练的过程中发现一个问题,在测试中对于目标的recall率十分低.经过了两天的尝试,大概找到了解决办法

马上要开始移植模型到k210中,首先我需要知道k210中的图像数据是如何排列的.所以需要做一个测试.

我最近做网络测试的时候,我发现推理出的结果和我训练的时候结果完全不相同.我做了一番测试.

我昨天咋编译模型的时候,碰到k210 model-compiler提示ValueError: conv2d MobilenetV1/Conv2d_12_depthwise/depthwise:0 should use padding=SAME.他说我的卷积输入不正确,让我使用samepadding.但是我查看了代码,的确使用的same卷积.所以今天就来解决下这个问题.

Tensorflow中模型即代码

上面这句话说的很对,当我们只有一个预训练好的pb文件,我们如何加载这个模型继续训练呢?今天就来解决这个问题.

我昨天刚刚上传了Mobilenet Flowers项目,今天在修改勘智官方的的demo,我简单粗暴的把他的代码改成我的写法,然后测试,忽然发现我的动态学习率一直不变.找了半天才解决.