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這一篇是想訓練cityscapes的資料庫， 紀錄訓練過程的一些小碰撞 1. 首先是 copy 了 voc-fcn32s/ 的檔案， . ├── infer.py ├── net.py ├── voc_layers.py ---> new add cityscapes_layers.py ├── score.py ├── snapshot   ---> cteate snapshot/train ├── solve.py ├── solver.prototxt ├── surgery.py ├── train.prototxt └── val.prototxt 2. datasets cityscapes-dataset download grFine.zip and leftImg8bit.zip 6. Result 512x512 fcn32s mean acc. and mean IU 太低 >>> 2019-12-11 22:45:07.762072 Begin seg tests >>> 2019-12-11 22:45:41.055221 Iteration 100000 loss 126417.949921875 >>> 2019-12-11 22:45:41.055304 Iteration 100000 overall accuracy 0.602877947321908 >>> 2019-12-11 22:45:41.055342 Iteration 100000 mean accuracy 0.09731878508947552 >>> 2019-12-11 22:45:41.055503 Iteration 100000 mean IU 0.061253671561096214 >>> 2019-12-11 22:45:41.055591 Iteration 100000 fwavacc 0.3756002265727415 real    312m59.278s --> 5 hours user...

這一篇是想訓練fcn.berkleyvision.org/pascalcontext-fcn32s 一直覺得voc-fcn32s應該是有仇吧＠＠ 換個試試，只要收斂一次，就在試看voc-fcn32s使用的dataset! 1. github : fcn. berkelyvision https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org.git  2. dataset , 下載了四個檔案 ├── data │   ├── pascal-context │   │   ├── 59_context_labels │   │   ├── 59_context_labels.tar.gz │   │   ├── 59_labels.txt    ---> (copy from classes-59.txt, 懶的改code) │   │   ├── classes-400.txt │   │   ├── classes-59.txt │   │   ├── labels.txt           ---> (labels.txt add label 0 --> 0: background ) │   │   ├── README.md │   │   ├── trainval │   │   ├── trainval.tar.gz │   │   ├── VOCdevkit │   │   ├── VOCdevkit_08-May-2010.tar │   │...

這一篇是想訓練fcn.berkleyvision.org/voc-fcn32s, 但是照著網路教學，瞎跑都不能得到低的 loss 跟 高 mean accuracy 藉此想po,紀錄想明白自己的盲點，照著做不會成功的，還沒成功過哈， （成功了11/29） 如果好心人經過可以指點一二，真心感激不盡～ 1. github : fcn. berkelyvision https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org.git 2. dataset ├── data │   ├── pascal │   │   ├── classes.txt │   │   ├── README.md │   │   ├── seg11valid.txt README.md 有提供下載以下兩個資料庫的網址 test dataset:  VOCtrainval_11-May-2012   training dataset :  benchmark.tgz   (我是從官網下載，有一天連進去就載下來了)  ilsvrc-nets/README.md 有寫 VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt   caffemodel_url: http://www.cs.bu.edu/groups/ivc/data/SOS/VGG16_SalObjSub.caffemodel  https://gist.github.com/jimmie33/27c1c0a7736ba66c2395 3.  copy 以下檔案到voc-fcn32s/ fcn.berkeleyvison ├── infer.py ├── score.py ├── surgery.py ├── vis.py ├── voc...

0.新酷音 hime   https://blog.jaycetyle.com/2018/06/hime/ 1. CompizConfig Settings Manager    這個可以自由的把視窗設定快捷鍵，然後直接左右移！    很方便。    安裝18.04方式     安裝11.04方式     不能用 麻煩....give up 2.vimdiff 設定 3.vscode pluggin   AL code outline   vscode-flow-ide   bookmarks 4.codeblock 5.opencv 6.opengl 7.git 8. Gtkterm 9.VLC 10. dropbox https://linoxide.com/linux-how-to/install-dropbox-ubuntu/ 11.samba 12.scp ipaddress:/etc/host .     可以把別台電腦路徑的檔案複製到本機 13.Oklular -- pdf reader http://david50.pixnet.net/blog/post/24774313-okular---linux%E4%B8%AD%E5%A5%BD%E7%94%A8%E7%9A%84pdf%E7%80%8F%E8%A6%BD%E8%BB%9F%E9%AB%94 14.pdf mod 可以製作書籤，存檔之後其他閱讀器都可以直接支援使用。 PDF Mod PDF Mod 是 GNOME 桌面環境下的 PDF 檔案編輯程式，這個應用程式是以 C# 語言配合 Poppler 、 PDFsharp 、 Mono 、Gtk#、 Cairo 與 Banshee's Hyena 函式庫編寫而成，他的功能與 PDF-Shuffler 類似，但是其功能更多，除了對 PDF 的每一頁做旋轉、切割或重新排序外，還可以編輯 PDF 的書籤、metadata（author, title, subjec...

Asus主機 i7 Ubuntu16.04 + GTX 1080 8G install driver 目錄 1 Install CUDA10.0 Reference 1.1 Step1. 先update and upgrade 一下 1.2 Step2. follow 2.6 去nvidia cuda download 1.3 Step3. follow 3.7.2 Package_Upgrades 1.4 Step4. follow 7.1.1 Environment Setup 1.5 Step5. follow 7.3.1 install Third-party Libraries 1.6 Step6. follow 2.1 Verify you have a CUDA-Capable GPU 1.7 Step7. 檢查一些相關... 1.8 Step8. follow 4.3.5 Ubuntu Disabling Nouveau 1.9 Step9. follow 這篇網誌 把path 放到 /etc/profile,(開機就會打開） 1.10 Step10. 重開機吧～～～～～～ 1.11 Step11. (如果開機還能用就繼續 step 11. 執行 Test samples) 1.12 Step12. follow 7.2.3.1 Verify the Driver Version 1.13 Step13. follow 7.2.3.3 Running the Binaries 2 Install cuDNN7.4.1 Reference 2.1 dpkg tips 2.2 Step1. 到官網download 2.3 Step2. 去到解壓縮的資料夾裡 2.4 Step3. 檢查cudnn 安裝成功與否 3 看一下安裝之後 Install CUDA10.0 Reference CUDA Toolkit v10.0.130 pdf Step1. 先update and upgrade 一下 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade Step2. follow 2....

目錄 1 Install caffe Reference 1.1 Step1. pre-installation 1.2 Step2. 1.3 Step3. 2 Caffe mnist test 2.1 training Reference Install caffe Reference 官網要看< 17.04 的範圍 blog安裝教學 Step1. pre-installation $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev BLAS: $ sudo apt-get install libopenblas-dev Python: $ sudo apt-get install the python-dev package $ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev $ sudo apt-get install libatlas-base-dev Step2. $ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git $ cd caffe/ $ cp Makefile.config.example Makefile.config 更改 Makefile.config $ vim Makefile.config uncommand USE_PKG_CONFIG := 1 USE_OPENCV := 0 (12/6 還沒安裝opencv所以先關掉 OPENCV_VERSION := 2.4 **opencv error** _InputArray const&, intcv::_InputArray const&,) 'int )' collect2: error: ...

Asus主機 i7 Ubuntu16.04 + GTX 1080 8G install driver （公司電腦） Reference CUDA Toolkit v10.0.130 pdf      Step1. 先update and upgrade 一下  $ sudo apt-get update   $ sudo apt-get upgrade Step2. follow 2.6 去 nvidia cuda download 選擇 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 16.04 ->deb (network選比較小的覺得速度較快哈 )  $ `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb`   $ `sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute         /cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub`    When installing using network repo on Ubuntu 17.10:     $ sudo apt-key adv --fetch-keys https:/...      When installing using network repo on Ubuntu 16.04:     $ sudo apt-key adv --fetch-keys http:/...     Ubuntu 17.10 跟 16.04 路徑只差 https 跟 http！！！  $ `sudo apt-get update`   $ `sudo apt-get install cuda` Step3. ...