03 2019 档案
摘要:1.R-CNN R-CNN网络架构图 R-CNN网络框架流程 1)原图像经过 selective search算法提取约2000个候选框 2)候选框缩放到同一大小,原因是上图的ConvNet需要输入图片大小一致 3)通过ConvNet提取特征,原文ConvNet使用的是Alexnet,Alexnet
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摘要:SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越) 在V
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摘要:1.参数计算 卷积核大小*卷积核深度*输入该层数据的深度+卷积核深度 2.输出大小 (输入图像shape - 卷积核shape) / stride + 1 3.Dog-Vs-Cat实例 使用kaggle的Dog-Vs-Cat数据集,这个数据集包含25000条train数据,12500条test数据。
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摘要:from keras.datasets import boston_housing import numpy as np from keras import models from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt #x,13个特征,一共404条数据 #y,连续值标签,单位是千美元 (x_train, y_train), (x...
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摘要:在第9轮以后,随之模型的训练,训练集的loss不断减少,但是验证集的loss开始增加,这种情况发生了过拟合,把轮次改成9即可
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摘要:from keras.datasets import imdb from keras.utils.np_utils import to_categorical import numpy as np from keras import models from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt #one-hot编码 def vec...
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摘要:1.工作流程 定义问题 假设根据已知数据可以预测结果 面对的问题是什么类型问题,二分类、多分类、回归…… 选择衡量模型好坏的指标,指标用来指示损失函数,常用的是准确率、召回率 数据分割,留出部分数据评估模型好坏(测试集),留出部分数据调节超参数(验证集),留出部分数据训练模型(训练集),验证集和训练
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