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摘要: 参考:https://blog.csdn.net/kaizei_pao/article/details/80795377 首先查看matplotlib已加载的字体: 然后找到Mac自身带的字体 command-空格,进行搜索查找字体册,选择中文-华文仿宋 然后在华文仿宋上右键-在访达中显示,但是据说 阅读全文
posted @ 2019-07-16 16:47 慢行厚积 阅读(7009) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 当使用pip install torch torchvision命令下载感觉很慢时 可以先到下面的网页将.whl文件下载下来,然后再运行安装即可: torchvision也是 下载好了以后,运行: 即可 阅读全文
posted @ 2019-07-16 15:32 慢行厚积 阅读(11948) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: 不加的叫做经典类或旧式类,但是现在python3的类都默认是继承了object的,所以可写可不写 下面举个例子说明: 首先说明下__class__功能与用法: 首先说明下__class__功能与用法: __class__功能和type()函数一样,都是查看对象所在的类。 __class__可以套用 阅读全文
posted @ 2019-07-16 15:19 慢行厚积 阅读(3682) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 在论文是在Faster R-CNN的基础上的改进 ,实现的效果有: 目标检测:能够在输入图像中绘制出目标的边界框,预测目标位置 目标分类:判别出该划定边界的目标的类别是什么,如人、车、猫和狗等类别 像素级目标分割:(这就是其比Faster R-CNN多出的一个功能)能够在像素层面上对目标进行区分,将 阅读全文
posted @ 2019-07-11 19:27 慢行厚积 阅读(597) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 加载图像时经常会遇见要缩放图像的情况,这种时候如何决定缩放后图像对应像素点的像素值,这时候就需要用到插值算法 1.最邻近插值算法 首先假设原图是一个像素大小为W*H的图片,缩放后的图片是一个像素大小为w*h的图片,这时候我们是已知原图中每个像素点上的像素值(即灰度值等)的(⚠️像素点对应像素值的坐标 阅读全文
posted @ 2019-07-11 19:09 慢行厚积 阅读(14553) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region P 阅读全文
posted @ 2019-07-10 18:27 慢行厚积 阅读(3030) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置、目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目 阅读全文
posted @ 2019-07-05 17:01 慢行厚积 阅读(3697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SSD: Single Shot MultiBox Detector——目标检测 参考https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 目标检测算法可分为两种类型:one-stage和two-stage,两者的区别在于前者是直接基于网 阅读全文
posted @ 2019-07-05 16:58 慢行厚积 阅读(730) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么,GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢?一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,深度指网络层次数量、宽度指神经元 阅读全文
posted @ 2019-07-05 16:54 慢行厚积 阅读(727) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用于大尺度图片识别的非常深的卷积网络 使用一个带有非常小的(3*3)的卷积核的结构去加深深度,该论文的一个十分重要的改进就是它将卷机网络的深度增加到了16-19层,且可以用于比较大224*224的图片当中 其最大的特点就是采用了大量卷积核尺寸为3*3的卷积层,小尺寸的卷积核可以大大减少计算量。其网络 阅读全文
posted @ 2019-07-05 16:52 慢行厚积 阅读(1215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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