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搭建FTP服务

下载vsftpd

  • 方式一：

sudo apt-get install vsftpd

  • 方式二：直接下载deb包

下载地址：https://pkgs.org/download/vsftpd

下载完毕后，需要把deb包抄送到服务器，然后执行安装命令
sudo dpkg -i vsftp**.deb

修改配置

1. ftp配置

vi /etc/vsftp.conf 

anonymous_enable=NO（是否允许匿名登陆）
local_enable=YES（是否允许本地登陆）
write_enable=YES（设置FTP可写）
chroot_local_user=YES（设置成YES后，加入vsftpd.chroot_list中的用户可以通过ftp访问）
chroot_list_enable=YES（启用下面这个vsftpd.chroot_list）
chroot_list_file=/etc/vsftpd.chroot_list（指定一下list，这是文件默认的，但是并不存在，需要手动弄一下）
pam_service_name=vsftpd（这里留个标记，在一定情况下会出现530的问题，留到后面错误去讲）

2. 修改用户列表

vi /etc/vsftp.chroot_list 

user
user2
user22

3. 修改用户禁用列表

vi /etc/ftpusers

启动服务

sudo service vsftpd start // 启动
sudo service vsftpd restart // 重启
sudo service vsftpd status // 查看状态

测试

浏览器登录ftp://192.168.xxx.xxx
或者使用FTP工具

/ AI

Yolo v3 学习笔记摘录

作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。

下面分享几段学习笔记。

YOLO是一个用于物体检测的深度神经网络，同类型的还有R-CNN系列的如Faster R-CNN、Mask R-CNN。跟R-CNN不一样的地方是，YOLO采用one stage的网络结构，而后者使用two stage，所以yolo的检出速度会相对快一些，但在精准度方面会低一些。

目前yolo有三个版本，v1, v2, v3。v3是18年发布的，跟v2相比，提高了精度，降低了检出速度。github上已经有不少用tensorflow和pytorch实现的yolo v3版本，也有不少能在android上运行的开源项目。

端对端模型

以前的深度学习，需要手动提取特征，用特征去做识别，但特征不好提取，提取优劣直接影响识别准确率。而现在端对端的模型，不需要开发者考虑特征提取，仅需知道输入数据，和获取预测结果，中间过程的提取特征完全由神经网络自己学习。所以端对端模型简化了训练网络模型的方法，把深度学习的学习门槛大大降低了。

yolo预测前，需要对图片进行预处理

首先把输入的图片的宽高resize成inputsize，一般为正方形，如果图片比例不是正方形比例，会resize成小图内置在inputsize的方形框中，空白补上灰色，最后还需要对图片做归一化处理。

非极大值抑制（NMS）

yolo预测的结果会有多个框有重叠部分，需要执行非极大值抑制，目的是去除重复的框。非极大值抑制步骤，从最高分的框开始，遍历其他框，去掉重叠部分大的框，判断阈值为IOU的大小。然后继续迭代得分第二高的框，如此迭代下去。

在这里插入图片描述

实时查看训练信息

这个跟yolo没关，这是tensorflow的功能，可以实时查看训练时loss的变化
tensorboard.exe --logdir=C:/Projects/AI/tensorflow-yolov3-master/data/log

我用i7 CPU训练十个小时，loss下降到2~3，已经可以检出物体了。此后持续几个小时，loss很难再下降。