摘要：
import wx class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self, parent, id): super(MyFrame, self).__init__(parent, id, title='用户登录', size=(400, 300)) panel = wx 阅读全文
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循环神经元和层 到目前为止，我们只关注前馈神经网络，其中激活仅在一个方向上流动，从输入层流向输出层。循环神经网络看起来非常像前馈神经网络，除了它还具有指向反向的连接。最简单的RNN由一个神经元接收输入，产生输出并将该输出返送回自身组成。在每个时间步长$t$（也称为帧），该循环神经网络接收输入$x_{ 阅读全文
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使用RNN和CNN处理序列 击球手将球击出。外野手立即开始奔跑，预测球的轨迹。他跟踪它，调整自己的运动，最后抓住球。不管你是在听完朋友的话还是在早餐时期待咖啡的味道，预测都是你一直在做的事情。循环神经网络（RNN），这是一类可以预测未来的网络（在一定程度上）。它们可以分析时间序列数据（例如股票价格） 阅读全文
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语义分割 在语义分割中，每个像素根据其所属物体的类别（例如，道路、汽车、行人、建筑物等）进行分类。例如分割图像右侧的所有自行车都变成了一大块像素。此任务的主要困难在于，当图像通过常规CNN时，它们会逐渐失去其空间分辨率（由于步幅大于1的层），因此常规的CNN可能最终会知道在图像的左下角有一个人，但不 阅读全文
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YOLO YOLO是Joseph Redmon等人在2015年的论文中提出的一种极其快速、准确的物体检测架构随后在2016年（YOLOv2）和2018（YOLOv3）中进行了改进。 YOLOv3的架构和全卷积网络的架构非常相似，但有一些重要的区别： 它为每个网格单元输出5个边界框（而不是一个），并且 阅读全文
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全卷积网络 FCN的概念由Jonathan Long等人在2015年发表的论文中首次提出，用于语义分割（根据图像所属物体的类别对图像中的每个像素点进行分类的任务）。作者指出，可以用卷积层代替CNN顶部的密集层。 假设一个具有200个神经元的密集层位于一个卷积层的顶部，该卷积层输出100个特征图，每个 阅读全文
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物体检测 在图像中对多个物体进行分类和定位的任务称为物体检测。一种通用的方法是采用经过训练的CNN来对单个物体进行分类和定位，然后将其在图像上滑动。 这项技术非常简单直观，但是它将多次检测同一物体，但位置略有不同。然后需要进行一些后期处理，以消除所有不必要的边界框。一种常见的方法称为非极大抑制。以下 阅读全文
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分类与定位 定位图片中物体可以表示为回归任务：预测物体周围的边界框，一种常见的方法是预测物体中心的水平坐标和垂直坐标，还有其高度和宽度。这意味着有四个数字要预测。它不需要对模型进行太多修改，只需要添加四个具有单位的第二个密集输出层（通常在全局平均池化层之上），就可以使用MSE损失对其进行训练： im 阅读全文
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# 迁移学习的预训练模型 如果想构建图像分类器但没有足够的训练数据，那么重用预训练模型的较低层通常是个好办法。例如，训练模型来对花的图片进行分类，并使用预先训练的Xception模型。首先，使用TensorFlow Datasets加载数据集： ```python import tensorflow 阅读全文
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使用Keras的预训练模型 通常，无需手动实现像GoogLeNet或ResNet这样的标准模型，因为在keras.applications包中只需一行代码即可获得预训练的网络。 例如，使用以下代码加载在ImageNet上预训练的ResNet-50模型： from tensorflow import 阅读全文