2019年3月24日
目标检测（三）Fast R-CNN
作者：Ross Girshick该论文提出的目标检测算法Fast Region-based Convolutional Network(Fast R-CNN)能够single-stage训练，并且可以同时学习对object proposals的分类与目标空间位置的确定，与以往的算法相比该方法在训练和测试速度、检测精度上均有较大提升。目标检测算法比较复杂主要是因为检测需要确定目标的准确位置，这样的话... Read More
posted @ 2019-03-24 13:50 Lilu1223 Views(877) Comments(0) Diggs(0) Edit
目标检测（二）SPPnet--Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognotion
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun以前的CNNs都要求输入图像尺寸固定，这种硬性要求也许会降低识别任意尺寸图像的准确度。为避免这个问题，何凯明等人在该论文中提出了一种池化策略，“spatial pyramid pooling(SPP)“，即空间金字塔池化。带有该池化层的网络被称为SPPnet，对任何尺寸的输入图像都能生成... Read More
posted @ 2019-03-24 13:49 Lilu1223 Views(798) Comments(0) Diggs(0) Edit
目标检测（一）RCNN--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(v5)
作者：Ross Girshick，Jeff Donahue，Trevor Darrell，Jitendra Malik该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法，在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%。算法主要结合了两个key insights:（1）可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上，以定位和分割目标（2）当带标签的训练... Read More
posted @ 2019-03-24 09:31 Lilu1223 Views(659) Comments(0) Diggs(0) Edit
2018年10月10日
numpy——.npy和.npz文件
npy文件——Numpy专用的二进制格式np.load()和np.save()是读写磁盘数组数据的两个重要函数。使用时，数组会以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。import numpy as np# 将数组以二进制格式保存到磁盘arr=np.arange(5)np.save('test',arr)# 读取数组print(np.load('test.npy'))保存为.npy文... Read More
posted @ 2018-10-10 18:57 Lilu1223 Views(39974) Comments(0) Diggs(3) Edit
2018年8月7日
tensorflow入门笔记（五） name_scope和variable_scope
一、上下文管理器（context manager）上下文管理器是实现了上下文协议的对象,主要用于资源的获取与释放。上下文协议包括__enter__、__exit__，简单说就是，具备__enter__()和__exit__()方法的类就可以实现上下文管理，做到文件的自动关闭，这样的类实例化的对象就是上下文管理器。 典型的例子就是读写文件的操作。使用open()函数打开文件，操作之后再用close(... Read More
posted @ 2018-08-07 15:09 Lilu1223 Views(700) Comments(0) Diggs(0) Edit
tensorflow入门笔记（四） tf.summary 模块
模块内的函数：tf.summary.audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None, family=None) 输出带有音频的summary协议缓冲区。tf.summary.get_summary_description(node_def) 根据给定的TensorSummary node_... Read More
posted @ 2018-08-07 15:07 Lilu1223 Views(6245) Comments(0) Diggs(0) Edit
tensorflow入门笔记（三） tf.GraphKeys
tf.GraphKeys类存放了图集用到的标准名称。 该标准库使用各种已知的名称收集和检索图中相关的值。例如，tf.Optimizer子类在没有明确指定待优化变量的情况下默认优化被收集到tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的变量；但如果通过列表的形式明确地指定了需要优化的变量，那优化器就会优化指定的变量。 Graph中定义了下列standard keys: GLOB... Read More
posted @ 2018-08-07 15:02 Lilu1223 Views(1432) Comments(0) Diggs(0) Edit
tensorflow入门笔记（二） 滑动平均模型
tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均。 当训练模型的时候，保持训练参数的滑动平均是非常有益的。评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果。方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作。该方法在创建训练模型时使用。那些保持维持滑动... Read More
posted @ 2018-08-07 15:01 Lilu1223 Views(3334) Comments(0) Diggs(0) Edit
tensorflow入门笔记（一） tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument（可选参数），而tf.app.flags.FLAGS可以从对应的命令行参数取出参数。举例如下：FLAGS = tf.app.flags.FLAGS# 基本模型参数# 定义integer型flagtf.app.flags.DEFINE_integer(flag_name='batch_size', d... Read More
posted @ 2018-08-07 14:59 Lilu1223 Views(6012) Comments(1) Diggs(1) Edit