原创 ECCV18 | 如何正確使用樣本擴充改進目標檢測性能(附Github地址)

衆所周知,在計算機視覺識別任務中,對訓練樣本進行增廣是非常重要的,可以減少過擬合、改進模型泛化性能。 在大多數視覺任務中,對圖像進行顏色改變或是增加隨機噪聲等這些通用數據增廣操作,都會改進模型預測能力,但如果能利用特定任務的先驗知識則往

原创 caffe中網絡結構參數詳解

prototxt文件是caffe的配置文件,用於保存CNN的網絡結構和配置信息。prototxt文件有三種,分別是deploy.prototxt,train_val.prototxt和solver.prototxt。   1. solv

原创 caffe的solver中不同的學習策略(lr_policy)

本文參考:https://blog.csdn.net/cuijyer/article/details/78195178 caffe源碼的caffe-master/sec/caffe/proto/caffe.proto下記錄了不同的學習策略

原创 caffe ssd訓練腳本參數詳解

ssd_pascal.py # Divide the mini-batch to different GPUs. batch_size = 32 accum_batch_size = 32 iter_size = accum_batch

原创 特徵值與特徵向量及其應用

本文轉自https://www.cnblogs.com/jiahuaking/p/3843071.html 大學學習線性代數的時候,特徵值(eigenvalue)和特徵向量(eigenvector)一直不甚理解,儘管課本上說特徵值和特徵向

原创 圖像處理與計算機視覺資料整理

 在這裏,我特別聲明:本文章的源作者是   楊曉冬  (個人郵箱:[email protected])。原文的鏈接是 http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版權歸 楊曉冬

原创 android opencv配置及運行時不用opencv Manager即可運行APP

準備Android-ndk Android-sdk eclipse(ADT+CDT) Java-JDK opencv android SDK軟件包並配置好Java環境 將opencv android SDK拷貝到Android工

原创 android加載圖像資源大小改變問題

 BitmapFactory.decodeResource(?,?)這個帶兩個參數的方法:第一個參數是包含你要加載的位圖資源文件的對象(一般寫成 getResources()就ok了);第二個時你需要加載的位圖資源的Id。 Bitma

原创 深度學習ssd檢測模型訓練自己的數據集

之前參考過幾篇文章發現沒有可以走通的訓練自己的數據集的例子,根據網上的幾篇文章自己做了個完整的,並且已驗證訓練出的model paper:https://arxiv.org/abs/1512.02325作者代碼:https://gith

原创 Android配置OpenCV,不需要安裝OpenCV Manager

 本文配套源碼下載:源碼下載 1.工具版本&下載 ADT-Bundle版本:adt-bundle-windows-x86-20140702 下載地址:http://pan.baidu.com/s/1gdjaqPH NDK版本:andr

原创 基於scikit learn的logistic迴歸實現

 (logistic regression)屬於概率型非線性迴歸,它是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關係的一種多變量分析方法。在流行病學研究中,經常需要分析疾病與各危險因素之間的定量關係,爲了正確說明這種關係,需要排除一些混雜因

原创 機器學習開源庫總結

 研究數據挖掘和機器學習有一段時間了,對數據挖掘來說,商用軟件有SAS、 Clementine、Oracle數據挖掘組件等等;由於個人學習和版權、算法定製等問題,開源的數據挖掘與機器學習軟件(庫)目前也十分必需,現在就跟大家介紹下比較

原创 CNN系列之目標檢測方法【1】

本文轉自:http://blog.csdn.net/myshudaizi/article/details/52259342 1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object det

原创 【機器學習】非平衡數據集的機器學習常用處理方法

本文轉自http://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/49227205 定義:不平衡數據集:在分類等問題中,正負樣本,或者各個類別的樣本數目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓練庫有10萬

原创 Android加載機器學習分類器問題

Android加載機器學習分類器問題,我們用的是較笨的辦法即先把文件放在res中然後在程序啓動時放到SD卡然後獲取SD卡指定路徑。 如果大家有好的辦法還請回複本文。 先將分類器文件放到res下的raw目錄,然後添加代碼如下: //讀取分類