03 2019 档案
摘要：详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/d
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摘要：拉格朗日乘子法和KKT条件 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能使用凸函数作为优化问题的目标函数。 凸集定义：欧式空间中，对于集合中的任意两点的连线，连线上任意一点都在集合中，我们就说
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摘要：[root@akinlau ~] wget http://tel.mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/Packages/python-urlgrabber-3.9.1-8.el6.noarch.rpm [root@akinlau ~] wget http://tel
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摘要：解决Linux下无法使用sudo命令问题 https://blog.csdn.net/lisongjia123/article/details/78493748 问题描述 今天搭建Hadoop伪集群时在虚拟机上新创建了一个Linux系统，但当使用普通用户登录后在终端中执行sudo命令时提示以下错误：
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摘要：darknet YOLO 编译使用GPU darknet YOLO 编译使用GPU darknet YOLO 编译使用GPU darknet YOLO 编译使用GPU Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速，编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。 GPU环境下的编
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摘要：Linux牛X简史:Linux是如何开发出来的？ 从最初诞生在芬兰的一间卧室里，到现在成为，全球网民都离不开的操作系统。绝对堪称神话般的存在！ Linux牛X简史:Linux是如何开发出来的？ 从最初诞生在芬兰的一间卧室里，到现在成为，全球网民都离不开的操作系统。绝对堪称神话般的存在！ Linux牛
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摘要：R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记 R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记 深度学习班和视觉班寒老师和李老师讲过图像检测与识别，这篇笔记主要记录R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelI
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摘要：yolov3的anchor机制与损失函数详解 yolov3的anchor机制与损失函数详解 yolov3的anchor机制与损失函数详解 yolov3的anchor机制与损失函数详解 一、yolov3的anchor机制网络实际的预测值为tx、ty、tw、th,根据上图中的四个公式计算得到预测框的中心
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摘要：2018——CV小白入门记 推荐些好的视频和书给大家吧。 推荐些好的视频和书给大家吧。 推荐些好的视频和书给大家吧。 推荐些好的视频和书给大家吧。 PS：视频和书很多不是最新的，大概是机器学习和深度学习（计算机视觉）方向的入门过程。 Andrew Ng吴恩达 《deep learning专项》大礼包
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摘要：如何解决机器学习中数据不平衡问题 如何解决机器学习中数据不平衡问题 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一、数据不平衡 在学术研究与
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摘要：非均衡数据处理--如何评价？ 什么是非均衡数据？ 这个问题很直观， 就是样本中数据的不同类别的样本的比例相差很大， 一般可以达到 9:1 或者更高。 这种情况其实蛮常见的， 譬如去医院看病的人，最后当场死亡的比例（大部分人还是能活着走出医院的， 所以要对医生好点）。 或者搞大数据的人员中男女比例。再
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摘要：深度学习、迁移学习、强化学习 深度学习、迁移学习、强化学习 深度学习、迁移学习、强化学习 深度学习、迁移学习、强化学习 版权声明：可以转载，请注明链接出处 https://blog.csdn.net/xihuanyuye/article/details/81174557 一. 深度学习 大数据造就了
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摘要：【Deep Learning】深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法 https://blog.csdn.net/heiheiya https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/86162747 【Deep Learning】深度学习中数据集分布不平
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摘要：在深度学习中处理不均衡数据集 在深度学习中处理不均衡数据集 在深度学习中处理不均衡数据集 在深度学习中处理不均衡数据集 在深度学习中处理不均衡数据集 作者：George Seif 编译：ronghuaiyang，参考AI公园 1.过采样和欠采样 下面的图给出了一个大概的说明： 在图像的两边，蓝色的类
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摘要：深度学习样本不均衡问题解决 深度学习样本不均衡问题解决 深度学习样本不均衡问题解决 深度学习样本不均衡问题解决 在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。 对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (
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摘要：深度学习中不均衡数据集的处理 深度学习中不均衡数据集的处理 在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？工程师 George Seif 认为，可以通过权重平衡法和采样法来解决这个问题
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摘要：OpenCV玩耍（一）批量resize一个文件夹里的所有图像 OpenCV玩耍（一）批量resize一个文件夹里的所有图像 OpenCV玩耍（一）批量resize一个文件夹里的所有图像 OpenCV玩耍（一）批量resize一个文件夹里的所有图像 鉴于用caffe做实验的时候，里面牵扯到一个问题是必
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摘要：opencv直方图均衡化算法及实现 opencv直方图均衡化算法及实现 opencv直方图均衡化算法及实现 opencv直方图均衡化算法及实现 1、为什么要直方图均衡化 很多时候，我们的图片看起来的效果不是那么的清晰，这时候可以对图像进行一些处理来扩大图像像素值显示的范围。例如有些图像整体像素值偏低
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摘要：OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma） OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma） OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma） OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma
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摘要：利用python，opencv来去除图像的黑边（上下左右都有黑边的） 利用python，opencv来去除图像的黑边（上下左右都有黑边的） 利用python，opencv来去除图像的黑边（上下左右都有黑边的） 利用python，opencv来去除图像的黑边（上下左右都有黑边的） """author:
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摘要：import os import cv2 import numpy as np from scipy.stats import mode import time import concurrent.futures ''' multi-process to crop pictures. ''' def crop(file_path_list): origin_path,...
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摘要：数据集:一文道尽医学图像数据集与竞赛 在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验，同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题。 01医学数据集 智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理
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摘要：【技术综述】一文道尽深度学习中的数据增强方法（下） 深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。2，简单介绍一下GAN生成数据的应用。3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。 00 什么是无监督数据增强
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摘要：【技术综述】 一文道尽深度学习中的数据增强方法（上） 今天带来一次有关于深度学习中的数据增强方法的分享。 00什么是数据增强 在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。 为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好： 1、寻找更多的数据；
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摘要：形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算。 形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算。 形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算。 形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算。 形态学运算中腐蚀，膨胀，开运算和闭运算。 1. 腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。腐蚀的算
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摘要：形态学-腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 形态学-腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 形态学-腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 形态学-腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 接下来介绍图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作。 1.腐蚀 结构A被结构B腐蚀的定义为， A⨀B={z|(B)z⊆A}A⨀B={z|(B)
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摘要：RoIPooling、RoIAlign笔记 一）、RoIPooling 这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map 先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理 针对上图 1)Conv layers使
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摘要：详解 ROI Align 的基本原理和实现细节 详解 ROI Align 的基本原理和实现细节 详解 ROI Align 的基本原理和实现细节 详解 ROI Align 的基本原理和实现细节 ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Poo
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摘要：ROI Align 解析 ROI Align 解析 ROI Align 解析 ROI Align 解析 ROI Align 是何凯明在2017年的论文Mask-RCNN中提出的，该方法很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)问题。本文将先从实验结
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