個人學習CNN的一些筆記，比較基礎，整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣），其中每一個稱爲一個
1.今天接到一個電話面試，上來就問我怎麼檢查單鏈表有環。 思路：如果一個單鏈表中有環，用一個指針去遍歷，永遠不會結束，所以可以用兩個指針，一個指針一次走一步，另一個指針一次走兩步，如果存在環，則這兩個指針會在環內相遇，時間
名稱 ST-GCN 目的 解決基於人體骨架關鍵點的人類動作識別問題 優點 1、空間關係利用人類關節空間關係理解人類行爲2、層次性ST-GCN 的層次性消除了手動劃分部分或遍歷規則的需要。這不僅能獲得更強的表達能力
名稱 Actional-Structural Graph Convolutional Networks forSkeleton-based Action Recognition Convolutional Neural Ne
三、深度學習與深層神經網絡 1、介紹 深度學習特性： 多層和非線性 線性模型侷限性： 只通過線性變換，任意層的全連接神經網絡和單層神經網絡模型的表達能力沒有任何區別。 線性模型能夠解決的問題是有限的——這是它的
之前看到別人玩圖像風格遷移，感覺挺有意思的，趁着空下來的時間自己玩了一下。還是沿着老方法，先看一下論文，然後跑跑程序。論文看的是最基礎的《A Neural Algorithm of Artistic Style》，程序嘛，當然不是笨妞自己
兩年前，我曾想做一個自動摳“人”的系統，目標是去除路人甲或者自動合成照片。當時“井底之蛙”般搞了一個混合高斯模型，通過像素聚類的方式來摳“人”。這個模型，每跑一張小圖片需要幾分鐘，摳出來的前景“噪音”很嚴重，完全沒辦法使用。最後這個通過“
deep dream的體驗和以往看論文，跑例子的過程完全不同。這是在跑“風格遷移”的例子時，在keras的examples中無意看到了程序，然後順帶跑一跑的。跑出來的效果讓我覺得和無厘頭，於是讀程序，看它到底幹了些啥。程序風格也很特別，沒
踩坑： 一直都不知其問題出在哪，如報錯： ValueError: Error when checking target: expected sequential_1 to have shape (2,) but got array wit
import tensorflow as tf #通過tf.get_variable的方式創建過濾器的權重變量和偏置項變量 filter_weight = tf.get_variable('weights',[5,3,3,16]
基於學習的編碼（二）：使用CNN對intra frame進行環路濾波 本文算法來自JVET-O0157 介紹 爲了取代VVC環路濾波中的去方塊濾波（DBF）提出來一種下采樣的CNN濾波器。該CNN濾波器在降低神經網絡複雜度的同時能保持編碼
基於學習的編碼（四）：WSE-CNNLF 本文算法來自JVET-N0133，提出了一個CNN模型WSE-CNNLF(Wide-activated Squeeze-and-Excitation Convolutional Neural Ne
Paper：https://arxiv.org/abs/1807.09441 Code：https://github.com/XingangPan/IBN-Net 文章摘要：卷積神經網絡(CNNs)在許多計算機視覺問題上取得了巨大的成功。
利用已經訓練好的權重做遷移學習只需要訓練最後一層全連接層就可以，當然看效果也可以往前多幾層。具體代碼講解如下： import keras print("KERAS version：{}".format(keras.__version__
vgg16的載入自己訓練模型測試代碼如下，resnet以及inceptionV可以替換掉vgg import numpy as np from keras.applications.imagenet_utils import deco
