随笔分类 - AI-arithmetics
主要贡献已经解读完的深度学习算法及算法对应的部分模块功能的解读或自己已经编写的算法。
摘要：此代码是我对maskrcnn的一些修改，基本还原所有内容，但更加简洁，使代码更易解读。里面有很多注释，非常详细，可自己慢慢品味。 若有一些问题，欢迎指正与交流。 此代码为训练文件.py """MASKRCNN algrithm for object detection and instance se
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摘要：关于mask-rcnn 网络模型resnet101或resnet50的结构，相信很多读者都能理解，或许还会觉得这一部分源码解读较为容易。而之后原始数据的处理及rpn网络之后的数据处理较难，为此本文解决前者问题。主要处理问题如下： 1.给定原始图片大小，如何处理成模型训练的图片尺寸及处理对应的mask
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摘要：先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：代码展示： # -*- coding: utf-8 -*-"""支持向量机代码实现SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化by tangjunjun"""import numpy as np# 核转换函数（一个特征空
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摘要：我看了很多博客，也看了一些github大神的源码，很多基于一个版本改写而成。会将代码分成很多小.py文件，如建立YOLO3网络模块就会用一个.py文件， 如建立共用iou计算就会放在utils.py文件里，这让很多学习者，无从适应。我也为此困惑过，因此我将自己写的代码贡献在博客中，希望给你们有一些帮
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摘要：查看了一些博客对HOG算子进行代码实现，该算法常和SVM算法相结合，我个人觉得原因在于，该算法可以提取特征。 该特征是利用图像本身的梯度及角度得到的信息，作为输入的矢量，因此有了svm的输入数据，而后根据每张图对应一个 y标签，则有了训练的真实y值。这样根据svm的分类去训练，将可以对某些目标进行检
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摘要：如和将class中定义的变量打印或读取出来，受maskrcnn的config.py的启示，我将对该函数进行解释。 我将介绍该函数前，需要对一些名词进行解释，如下： ①Ipython：ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩
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摘要：我已经根据resize_image（）函数的解析对原图像与resize图像进行了解析， 若有读者想对原图像与目标图像不同尺寸验证，可根据以下代码，调整函数参数， 其细节如下： import cv2 as cvimport numpy as npimg=cv.imread('D:\\MASKRCNN\
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摘要：我以为只有box能计算iou值，但我看了maskrcnn后，发现该模型对mask进行了iou的计算，该方法巧妙之处在于 mask1与mask2必须有相同的height and width，而后在同一个位置的值累加，即交叉面积，而后将mask1与mask2 所有值累加为并集，而后计算类似于box的io
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摘要：此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理，最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。 代码如下： import numpy as np'''层与层之间主要是中间变量H与W不一致，则此处模拟2层，分别改为8与4'''# 模拟某层，如p3a1=np.
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摘要：我已用随机生产函数取模拟5张图片各有8个box的坐标值，而后验证batch_slice（）函数的意义。由于inputs_slice = [x[i] for x in inputs] output_slice = graph_fn(*inputs_slice)代码一时蒙蔽，故而对其深入理解，如下:代码
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摘要：此函数是利用deltas对box修正，我并没有详细说明，若有问题，欢迎留言交流： def clip_boxes_graph(boxes, window): """ boxes: [N, (y1, x1, y2, x2)] window: [4] in the form y1, x1, y2, x2
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摘要：此部分为mask-rcnn中clip_boxes_graph（）函数的使用。首先利用代码解决基本函数的使用，然后运行代码，其细节如下：代码如下： import tensorflow as tfimport numpy as npimport randomsess=tf.Session()window
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