随笔分类 -  计算机视觉与深度学习

摘要:术语 内参矩阵: Intrinsic Matrix 焦距: Focal Length 主点: Principal Point 径向畸变: Radial Distortion 切向畸变: Tangential Distortion 旋转矩阵: Rotation Matrices 平移向量: Trans 阅读全文
posted @ 2020-06-07 21:29 core! 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考: 1. 去下载sdk manager,安装到本机pc. 安装完成后,本机pc上有如下程序. 2. 将xavier插上hdmi线连接显示器,usb接收器连接好键盘鼠标,插好网线. 用typec usb线连接好xavier的 正面的typec口 和本机pc的usb口. 接上xavier电源. 3. 阅读全文
posted @ 2020-04-26 16:49 core! 阅读(1229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习:欠拟合问题的几种解决方案 发布者:AI柠檬博主 2018 04 09 深度学习:欠拟合问题的几种解决方案有2条评论 <! .entry meta 点击量:29849我最近做深度学习在连续中文语音识别方向的应用的时候,根据一些论文和网上一些公开代码和模型结构,设计了一个神经网络的模型。但是在 阅读全文
posted @ 2019-12-20 09:52 core! 阅读(6074) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:生成shape为(num_examples, num_inputs),符合0-1分布的数据. np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)) 判断两个ndarray是否近似 https://docs.scipy.org/doc/numpy/ref 阅读全文
posted @ 2019-12-19 21:44 core! 阅读(443) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:计算数据集的mean和std 阅读全文
posted @ 2019-12-19 18:50 core! 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:消除图像共性:https://blog.csdn.net/qq_19329785/article/details/84569604 基本在deep learning中只要你是使用gradient descent来训练模型的话都要在数据预处理步骤进行数据归一化。为什么要采用这种预处理方式呢?首先如果输 阅读全文
posted @ 2019-12-19 16:21 core! 阅读(844) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:资料收集 怎么选取训练神经网络时的Batch size? 作者的一个经验: 深度模型优化性能 调参 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79596609 欠拟合问题的几种解决方案 https://www.cnblogs.com/sdu2 阅读全文
posted @ 2019-11-20 15:40 core! 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作 阅读全文
posted @ 2019-10-31 17:18 core! 阅读(951) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:mobilenet v1 论文解读 论文地址: 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考 模型结构: 类似于vgg这种堆叠的结构. 每一层的运算量 可以看到,运算量并不是与参数数量绝对成正比 ,当然整体趋势而言,参数量更少的模型会运算更 阅读全文
posted @ 2019-10-31 11:13 core! 阅读(1289) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:以[3,64,64]的input为例,假设我们要得到[4,64,64]的output.以3x3卷积核为例. 常规的卷及操作如下图所示: 参数量共计3 x 3 x 3 x 4 = 108. 深度可分离卷积可分为2个部分 depthwise convolution pointwise convoluti 阅读全文
posted @ 2019-10-29 17:24 core! 阅读(2802) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/80308245 <! flowchart 箭头图标 勿删 Inception v1 阅读全文
posted @ 2019-09-26 17:18 core! 阅读(992) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:<! flowchart 箭头图标 勿删 背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一,网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的,但是很少有包括真实数字的例子,这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。 Python实现的反向传播 你能使用Python来实现反 阅读全文
posted @ 2019-09-21 07:19 core! 阅读(3478) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:vgg16是牛津大学视觉几何组(Oxford Visual Geometry Group)2014年提出的一个模型. vgg模型也得名于此. 2014年,vgg16拿了Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC2014 阅读全文
posted @ 2019-09-12 17:00 core! 阅读(2084) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:yolov1和当时最好的目标检测系统相比,有很多缺点.比如和Fast R CNN相比,定位错误更多.和基于区域选择的目标检测方法相比,recall也比较低.yolov2的目标即在保证分类准确度的情况下,尽可能地去提高recall和定位精度. 上图是yolo尝试了的方法. 可以看到使得检测精度得到大幅 阅读全文
posted @ 2019-09-12 11:23 core! 阅读(859) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度 阅读全文
posted @ 2019-08-09 17:01 core! 阅读(3923) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好,比如微软、百度、科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待。那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军,你会有什么样的顾虑? 这几天,已经退役的AlphaGo又强行刷了一波头条,不是又跟哪位世界高手对决,而是“新狗”通过无监督式学习,仅用3天时间就战胜了李世 阅读全文
posted @ 2019-08-08 21:49 core! 阅读(1162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转https://www.infoq.cn/article/pwDoFVzG ZgGaAQhvwEL 虽说和作者做的领域不同,结合自身工作体验,这个作者说的还是很真实的. 本文经原作者授权整理发布 算法工程师到底有什么特别之处?这个岗位真的比普通工程师高一等吗?同为工程师,算法工程师为啥工资高几倍? 阅读全文
posted @ 2019-08-07 10:39 core! 阅读(5678) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet 阅读全文
posted @ 2019-08-06 13:45 core! 阅读(1058) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/79135546 一、VGG 16网络框架介绍 VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google Dee 阅读全文
posted @ 2019-08-03 22:46 core! 阅读(1433) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在准备数据集时,darknet并不要求我们预先对图片resize到固定的size. darknet自动帮我们做了图像的resize. darknet训练前处理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet detector 阅读全文
posted @ 2019-08-03 17:41 core! 阅读(4363) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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