02 2020 档案

YOLO V1、V2、V3算法 精要解说
摘要：前言 之前无论是传统目标检测，还是RCNN，亦或是SPP NET，Faste Rcnn，Faster Rcnn，都是二阶段目标检测方法，即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步，而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测。 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中，都是基于propos 阅读全文
posted @ 2020-02-27 22:34 淇则有岸 阅读(3497) 评论(0) 推荐(4)
目标检测 RCNN算法
摘要：前言概括 RCNN是运用深度学习进行目标检测的鼻祖，但是究其结构来说，不过是将传统的目标检测结构的提取特征的方法由Hog算法换成了卷积神经网络去提取特征，其网络结构用的是Alexnet。 传统目标检测的流程我在上一篇随笔中已经做过总结，某些例如“非极大值抑制”，“高斯模糊”这种方法我并没有展开介绍， 阅读全文
posted @ 2020-02-24 20:23 淇则有岸 阅读(314) 评论(0) 推荐(0)
传统目标检测主要结构原理讲解（去除了冗余的知识）
摘要：前言:我所写的“操作步骤”均是代码级的，把我的字翻译成代码，就能写出来项目框架 本文原创，转载请说明 在深度学习火起来之前，传统的目标检测往往都是通过人来设计算法提取特征并喂入机器学习的SVM算法中，进行目标的定位和实例划分。为了避免知识嘈杂，大家晕头转向，我没有把一些过程名词解释出来，便于大家理清 阅读全文
posted @ 2020-02-23 20:46 淇则有岸 阅读(1151) 评论(0) 推荐(0)
vivo手机账户锁暂时使用方法
该文被密码保护。
posted @ 2020-02-21 23:32 淇则有岸 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
深度学习数据集 近百个开源数据集
摘要：深度学习开源数据集 Images Analysis 图像分析 数据集介绍备注网址 Flickr30k 图片描述 31,783 images，每张图片5个语句标注 传送门 Microsoft COCO 图片描述 330,000 images,每张图片至少5个语句标注 传送门 ESP Game 多标签定 阅读全文
posted @ 2020-02-18 10:20 淇则有岸 阅读(12317) 评论(0) 推荐(0)
helper工具包——基于cifar10数据集的cnn分类模型的模块
摘要：import pickle import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer import os def _load_label_names(): " 阅读全文
posted @ 2020-02-16 10:54 淇则有岸 阅读(563) 评论(1) 推荐(0)
基于cifar10数据集的cnn图片分类模型
摘要：数据集下载地址（python版）：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 该数据集分成了几部分／批次（batches）。CIFAR-10 数据集包含 5 个部分，名称分别为 `data_batch_1`、`data_batch_ 阅读全文
posted @ 2020-02-16 10:51 淇则有岸 阅读(1890) 评论(1) 推荐(0)
Resnet-50网络结构详解
摘要：月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔 阅读全文
posted @ 2020-02-16 10:33 淇则有岸 阅读(53143) 评论(0) 推荐(5)
Word2vec模型及负采样精讲
摘要：Word2vec模型本质：是一个用来生成词向量的、简单的神经网络模型。 通过计算相似度来降低原来输入词的维度，举个例子： 图.甲 网络结构如下： 图.乙 如乙图所示，我们一开始输入的是one-hot编码后的向量，1位于第7位，其对应的输入层到隐藏层的权重矩阵w一定是第7行，如下图示意 图.丙 丙图示 阅读全文
posted @ 2020-02-12 20:58 淇则有岸 阅读(2290) 评论(0) 推荐(0)
普通RNN结构和LSTM的结构对比
摘要：标准RNN LSTM 阅读全文
posted @ 2020-02-10 20:13 淇则有岸 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)
动态RNN和静态RNN的区别
摘要：RNN的结构 首先，我们先来看一下RNN神经网络的结构图，左边是未展开前的，右边是展开后的。 当你代码调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell stack在一起，只不过这些cell是shar 阅读全文
posted @ 2020-02-10 19:48 淇则有岸 阅读(732) 评论(0) 推荐(0)
tf.truncated_normal_initializer的明确解释
摘要：tf.truncated_normal_initializer 意为：从截断的正态分布中输出随机值，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择 截断的正态分布：就是规定了范围的正态分布，比如在负无穷到50之间的正态分布，或者10到200的正态分布为什么生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢 阅读全文
posted @ 2020-02-09 10:50 淇则有岸 阅读(3741) 评论(0) 推荐(1)
卷积神经网络网络结构——ResNet50
摘要：—————————————————————————————————————————————————————— 本文为在csdn博主z小白的文章基础上，做了一些自己的理解与扩展，文末附有原文链接，尊重知识产权从我做起。 ————————————————————————————————————————— 阅读全文
posted @ 2020-02-08 20:20 淇则有岸 阅读(36585) 评论(1) 推荐(6)
深度学习——卷积神经网络入门
摘要：传统神经网络： 是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。 卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性 阅读全文
posted @ 2020-02-05 15:10 淇则有岸 阅读(1443) 评论(0) 推荐(0)