原创 K最近鄰算法(KNN)---sklearn+python實現
k-近鄰算法概述簡單地說,k近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。k-近鄰算法優點:精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。缺點:計算複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍:數值型和標稱型。 k-近鄰算法(kNN),
原创 實驗樓機器學習挑戰賽-----線性迴歸擬合併繪圖
def linear_plot(): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Line
原创 線性迴歸---sklearn+python實現
簡單線性迴歸問題思想回到正題,對於簡單線性迴歸有如下問題:下面通過程序來實現簡單的線性迴歸:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([1,2,3,4,5]
原创 SqueezeNet論文與源碼閱讀
論文下載地址:http://arxiv.org/abs/1602.07360 論文代碼:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet 前言 SqueezeNet目標設計不是爲了得到最佳的CNN識別精度,
原创 曠世Objects365數據集----類別對照表
{'name': 'human', 'id': 1} {'name': 'sneakers', 'id': 2} {'name': 'chair', 'id': 3} {'name': 'hat', 'id': 4} {'name':
原创 mAP---評價目標檢測模型
https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 寫在開頭: (1) mAP總是在固定的數據集上計算 (2)它不是量化模型輸出的絕對度量,但是是一個比較好的相對度量。當我
原创 Tensorflow object detection API源碼分析之如何構建模型
模型的具體參數被定義在config文件中,如samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config model { ssd { num_classes: 90 box_coder {
原创 Tensorflow object detection API源碼分析之如何處理數據
本文旨在分析Tensorflow object detection API讀取到數據之後,如何進行一系列預處理操作 整個預處理流程: 1.批量讀數據前,通過 data_augmentation_options 類指定預處理操作 dat
原创 Tensorflow object detection API源碼分析之如何讀數據
核心代碼: object_detection/train.py 關於TFRecord文件的位置一般在samples/configs/*.config中 舉例:samples/configs/ssd_mobilenet_v1_coc
原创 What does “class-agnostic” in most of the object detection papers mean?
For a class-aware detector, if you feed it an image, it will return a set of bounding boxes, each box associated with t
原创 COCO數據集轉VOC(提取自己需要的類)
github:https://github.com/zcc720/COCO2VOC.git 接上篇VOC數據集提取自己需要的類,這次我們依然從coco數據集中提取我們想要的類,並轉爲voc格式,用於目標檢測。 一、去官網下載數據集 tra
原创 VOC數據集提取自己需要的類
最近在做一項工作,想要從VOC數據集中自己想要的特定類。 如果與我有相同需求的朋友,可以參考我下面的代碼。 VOC2007,VOC2012數據集均可用 # -*- coding: utf-8 -*- # @Function:There
原创 pip太慢 更換源
pip install SomePackage -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
原创 圖像增強
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage.io import * from skimage.transform import * import sci
原创 tf.data.Dataset
tf.data API帶來了TensorFlow的兩種新抽象: tf.data.Dataset : 表示元素的序列,其中每個元素包含了一個或多個Tensor對象。例如,一個圖像數據管道中,一個元素可能是一個具有一對張量表示其圖像數據和標籤