随笔分类 - cv
lesson2-cnn-fastai
摘要：%mkdir的做法glob('.jpg')np.random.permutation(图片)np.random.rename(，）#save_array：utils中，连接每个btch得到的数组#keras.predict_generatorbatches,preds = vgg.test(,)fi
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fast ai环境配置
摘要：https://www.jianshu.com/p/2fe22a6b0ecb https://www.jianshu.com/p/b1be2af2f2ef https://blog.csdn.net/wuyuqing1990/article/details/48167555 虚拟机 https://
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YOLO
摘要：https://blog.csdn.net/thm225679/article/details/79407619 实践 》 argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块，用于代替已经过时的optparse模块。argparse模块的作用是用于解析命令行参数，例如python pa
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lesson2-cnn-fastai
摘要：https://www.bilibili.com/video/av10156946/index_4.html#page=4 from IPython.display import FileLinkFileLink('文件位置') 建立连接，将文件从服务器下载到电脑 import numpy as n
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mask-code-python
摘要：tf.sqeeze: 给定张量输入，此操作返回相同类型的张量，并删除所有尺寸为1的尺寸。 如果不想删除所有尺寸1尺寸，可以通过指定squeeze_dims来删除特定尺寸1尺寸。如果不想删除所有大小是1的维度，可以通过squeeze_dims指定。 # 't' is a tensor of shape
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rcnn系列
摘要：提纲挈领 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/54344350 SPP https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html 我们使用三层的金字塔池化层pooling，分别设置图片切分成多少块，
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ubuntu下配置环境
摘要：https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/73662491
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soft-nms
摘要：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77963494 》 NMS-非极大值抑制进行后处理。 通常的做法是将检测框按得分排序，然后保留得分最高的框，同时删除与该框重叠面积大于一定比例的其它框。这种贪心式方法存在如下图所示的问题： 红色框
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lesson7cnn architecture-fastai
摘要：课程https://v.qq.com/x/page/e0398lijt8h.html 讲解： http://www.sohu.com/a/144583206_697750 resnet可以看作VGG16来使用，Resnet50中50表示容量，是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大
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lesson5rnns-fastai
摘要：32min 如何确定embedding个数即嵌入矩阵容量？：不确定；与文本的字数关系不大，关键是语言的复杂度和需要解决的问题类型 embedding的效果要比one hot编码的效果好
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lesson4Embedding-fastai
摘要：dense layer：mnist识别中，需要十组dense权重矩阵来计算这十个输出内容，conv矩阵每一个元素乘以另一个矩阵的元素并相加，得到一个值，最后加上sigmoid（softmax在二元情况下就是sihgmoid）得到一个值。 什么时候需要在conv后加max pooling--未知why
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lesson3 overfitting -fastai
摘要：VGG:3*3Imagenet：7*7,9*9论文中证明3*3更胜一筹，但是用多少并没有定论微调：删掉模型的中间只对最后一层微调：model.pop，就删掉了最后一层 如何决定训练多少层？：·看论文上的可视化结构，清楚每一层的语义层次，哪一层的语义操作和自己的模型相关 ·试验 欠拟合：使用的模型不够
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cell-augmented
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33147353 https://blog.csdn.net/thm225679/article/details/79689008 https://github.com/ryanleeallred/Image_Augmentation/blo
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ROI-Align解决方案
摘要：https://yq.aliyun.com/articles/558181 Mask R-CNN与Faster R-CNN相似，Faster R-CNN是two-stage的，其中第一个stage是RPN。添加一个预测分割mask的并行分支——这是一个FCN。 ROIlign Layer而不是ROI
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lesson1-fastai
摘要：fast-ai系统资料https://www.jianshu.com/p/2fe22a6b0ecb 中文视频 https://www.bilibili.com/video/av10156946/index_6.html#page=9 https://edu.csdn.net/course/play/
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mask-rcnn
摘要：基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html 语义分割 https://blog.csdn.net/u013580397/article/details/7850
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代码basic讲解
摘要：key1 import os g = os.walk(r'D:\Users\Quincy_C\PycharmProjects\S6')print(next(g))print(next(g)) 第一次next结果： 得到的结果是是一个元组，元组的第一个元素是输入的文件路径，第二个元素是当前路径下所有的
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skearn/pandas
摘要：转： http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失
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