摘要： 1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作，都传入相同的参数 2. tf.name_scope('tower') 对范围内的操作都添加上该操作名 3. tf.get_variable_scope.reuse_variable() 对于相同的操作传入使用同一个网络结构， 阅读全文

摘要： 1. ops = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 构建优化器 参数说明：learning_rate 表示输入的学习率 2.ops.compute_gradients(loss, tf.train_variables(), coloca 阅读全文

摘要： 恢复内容开始 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗， 阅读全文

摘要： import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) sof... 阅读全文

摘要： 1. pywrap_tensorflow.NewCheckpoint(path)获得checkpoint的读取器 参数说明： path表示checkpoint的路径 2.np.save(path, dict) 根据路径将数据保存为npy类型 参数说明：path表示进行参数保存的路径, dict 表示 阅读全文

摘要： 1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(data 阅读全文

摘要： 1.img.crop((x1, y1, x2, y2)) 进行图片的裁剪 参数说明: x1, y1, x2, y2 表示图片的大小 2. img.resize((w, h)) # 进行图片的维度变化 参数说明：(w, h) 表示变换以后的图片的大小 代码说明：创建一个新的文件，对每张图片进行1/4 阅读全文

摘要： 1.Image.open(image_path) 进行图片的打开 参数说明：image_path 表示图片的路径 2. ImageEnhance.Brightness(image) # 进行图片的亮度变化 enhance_image.enhance(0.3) 参数说明：image表示需要进行亮度变化 阅读全文

摘要： 目的:为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置 思想: 选取那些领域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口 Soft-NMS 阅读全文

摘要： 1.DPM(物体检测流程) 1.计算DPM特征图 2.计算响应图 3.使用SVM对响应图进行分类 4.对最后的选框做局部检测识别 DPM的梯度提取方向，将图片中的四个区域进行区分，将有符号梯度方向从0-360分成18个直方图特征，将无符号梯度方向分成9个直方图特征，将列进行累加构成27个特征，将每一 阅读全文