03 2018 档案
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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lecture2-word2vec-七月在线nlp
摘要:离散表示: one-hot bag of words -- 词权重 ~不能表示顺序关系 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) [0.693, 1.386, 0.693, 0.693, 1.099, 0, 0, 0, 0.693, 0
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论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
摘要:http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networ
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lecture1-Word2vec实战班-七月在线nlp
摘要:nltk的全称是natural language toolkit,是一套基于python的自然语言处理工具集。自带语料库、词性分类库、自带分类分词等功能、强大社区支持、很多简单版wrapper 文本处理: preprocess -》 分词 tokenize -》make features,成为数字化
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D:\yyy\UNetSegmentation_code_20180301\data\train
摘要:key1 numpy.save("filename.npy",a)利用这种方法,保存文件的后缀名字一定会被置为.npy,这种格式最好只用numpy.load("filename")来读取。 key2 我们将要使用的网络是教程开端提到的U-net,使用的是keras框架来构建。 损失函数是Dice系数
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第六课cnn和迁移学习-七月在线-cv
摘要:ppt 参数共享终于把拿一点想清楚啦,一定要知道w是矩阵! 在传统BP中,w前后连接时是all的,辣么多w使得你给我多少图片我就能记住多少信息--》导致过拟合--》cnn当中权值共享 激励层-非线性映射--不管无关信息,过滤信息 对卷积层的理解 data中第三行第三列表示-该位置对应的神经元关注图像
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lecture7图像检索-七月在线-cv
摘要:http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/52518587 图像相似性搜索的原理 BOW 原理及代码解析 Bag Of Visual Words 三大步 OpenCV应用 BOW篇 Bag of Word闲谈 论文提要“Visual Catego
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lecture4特征提取-七月在线-cv
摘要:霍夫变换 http://blog.csdn.net/sudohello/article/details/51335237 http://blog.csdn.net/glouds/article/details/39002113 在参数空间相交于同一点的所有直线,在图像坐标空间都有共线的点与之对应。根
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