原创 python構造函數__init__

Python中, 類的構造器爲__init__(雙下劃線), 裏面傳遞成員變量。 使用self參數, 並把參數也就是argument傳遞至self.val(泛指)的成員變量中。 # -*- coding: utf-8 -*- class

原创 resnet50看這就夠了

Resnet50 pytorch實現

原创 計算機視覺專業術語大全(實時更新)

MOT:Multiple Object Tracking  多目標跟蹤  Appearance model:外觀模型,在多目標跟蹤中用來提取有鑑別力的特徵。 MIL:Multiple Instance Learning 多示例學習 Bas

原创 圖像處理中的Mask掩模

1.什麼是掩膜 首先我們從物理的角度來看看mask到底是什麼過程。  在半導體制造中,許多芯片工藝步驟採用光刻技術,用於這些步驟的圖形“底片”稱爲掩膜(也稱作“掩模”),其作用是:在硅片上選定的區域中對一個不透明的圖形模板遮蓋,繼而下面的

原创 目標檢測之R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN

  目標檢測是深度學習的一個重要應用,就是在圖片中要將裏面的物體識別出來,並標出物體的位置,一般需要經過兩個步驟: 1、分類,識別物體是什麼  2、定位,找出物體在哪裏  除了對單個物體進行檢測,還要能支持對多個物體進行檢測,如下圖所示:

原创 重採樣--Gumbel Softmax

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原创 NAS綜述

https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/82321884

原创 模態融合中的add和concat

concat是通道數增加 add是通道數不變,特徵圖相加

原创 MDNet框架大概簡介

大體可以分爲三個步驟: 1.離線學習,獲得視頻跟蹤的通性(即所有的跟蹤目標,雖然類別各不相同,但其實他們應該都存在某種共性,這是需要網絡去學的,如:對光照變化,運動模糊,尺寸變化的魯棒性等。) 2.在線更新網絡後幾層(新建一個fc6層,在

原创 對數似然函數理解

對數似然函數(log likelihood) 機器學習裏面,對模型的訓練都是對Loss function進行優化,在分類問題中,我們一般使用最大似然估計(Maximum likelihood estimation)來構造損失函數。對於輸入

原创 機器學習爲什麼要用概率論

https://www.cnblogs.com/jialin0421/p/8988834.html

原创 Noisy OR (NOR)model

Noisy OR (NOR)model 如下圖所示,Y結點有父親結點Z1到Zk,OR關係的意思即只有Z1到Zk全部不發生,那麼纔有Y=0,而Zi是否發生受到隨機變量Xi的影響,如果把最後Y看成教授的推薦信,那麼X1到Xk可以看做學生的某項

原创 希沃白板製作刮一刮

1.去百度搜索希沃白板5,下載後 進行安裝   2.安裝完成後打開該軟件 點擊新建課件 選擇一個模板,雙擊 比如選擇第三個 點擊形狀 選擇一個長方形,然後拖入主面板 可以選中該長方形,右鍵點擊複製,多複製幾個 可以點擊右

原创 boosting算法和AdaBoost算法

                                                                                                                       

原创 pip安裝網絡不可達WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))

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