2019 年 4月 3 日随笔档案 - python我的最爱

2019年4月3日

摘要： 1. 在pickle.load可能会出现代码的读取错误，这里使用代码 2.进行图片的展示，生成的是25张图片代码来源对抗生成网络dcgan_mnist 3.对图片进行预处理，并进行保存成.npy格式，代码来源图像补全算法 4. 使用已经存在sess文件，就进行sess的读取, 代码来源高原卷积分阅读全文

posted @ 2019-04-03 21:45 python我的最爱阅读(429) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层，进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

摘要： 1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14, 阅读全文

posted @ 2019-04-03 19:57 python我的最爱阅读(1187) 评论(0) 推荐(0) 编辑