原创 論文筆記之C3D（Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks）
通過構造了對稱的3×3×3卷積核來利用3D卷積學習時空特徵，計算效率高。 論文地址：http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/c3d_video.pdf 1. 摘要 本文提出了一種簡單而有效的時空特徵學習
2020-06-27 16:10:08
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原创 論文筆記之Pose-aware Multi-level Feature Network for Human Object Interaction Detection
利用姿態線索來放大人體的有關局部區域來獲得細粒度的信息，然後結合整體特徵獲得最終結果。 被ICCV2019接收 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.08453 1.摘要 推理人機交互是以人爲中心的場
2020-06-21 08:03:27
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原创 吳恩達神經網絡和深度學習課程自學筆記（九）之卷積神經網絡
卷積神經網絡 計算機視覺問題一般數據輸入量非常大，因此難以獲取足夠的數據來防止神經網絡發生過擬合以及很好的滿足計算力/內存需求。解決這個問題就用到了卷積運算。 卷積運算 邊緣檢測問題 一般分爲垂直邊緣檢測和水平邊緣檢測。 最左
2020-06-19 07:43:41
原创 Pytorch入門第一課——基礎介紹
一、Pytorch簡介 1.1 pytorch Pytorch是Torch在Python上的衍生。因爲Torch是一個使用Lua語言的神經網絡庫，Torch很好用，但是Lua不是特別流行，所有開發團隊將Lua的Torch移植到了更
2020-06-19 01:43:29
原创 Tips——SOTA是什麼
SOTA也就是state-of-the-art，若某篇論文能夠稱爲SOTA，就表明其提出的算法（模型）的性能在當前是最優的。
2020-06-19 00:04:59
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原创 吳恩達神經網絡和深度學習課程自學筆記（十二）之人臉識別
人臉識別和神經風格轉換 一、什麼是人臉識別？ 首先，讓我們瞭解一下人臉識別的一些術語。 主要是人臉驗證（face verification）和人臉識別（face recognition）。 人臉驗證問題： 如果你有一張輸入圖片，
2020-06-19 00:04:58
原创 論文翻譯之YOLO
摘要 我們推出了一個新的目標檢測方法—YOLO。先前有關目標檢測的工作將分類器用於執行檢測。取而代之的是，我們將目標檢測框架化爲空間分隔的邊界框和相關類概率的迴歸問題。單個神經網絡可以在一次評估中直接從完整圖像中預測邊界框和類概率
2020-06-19 00:04:58
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原创 TensorFlow入門第一課——基礎知識介紹（張量、計算圖、會話等）
TensorFlow入門之基礎介紹 一、Tensorflow的安裝與配置 這部分CSDN上有很多教程，跟着教程一步步來就行了。 二、TensorFlow總體介紹 2.1 張量（Tensor） 張量是所有深度學習框架中最核心的組件，
2020-06-19 00:04:47
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原创 TensorFlow入門第六課——保存和載入模型
一、保存自己搭建網絡的模型 在前面簡單的神經網絡基礎上填加了保存模型的代碼。 代碼如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist impor
2020-06-18 22:19:04
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原创 總結整理之深度學習中的最優化方法
最優化問題在機器學習/深度學習中是經常遇到的問題，也是很重要的一個問題。學習算法的本質都是建立優化模型，通過最優化方法對目標函數（或損失函數）進行優化，從而訓練出最好的模型。常見的最優化方法主要有以下幾種。 一、梯度下降法 1.1
2020-06-18 22:19:04
原创 Tensorflow入門第二課——非線性迴歸模型和簡單版MNIST手寫數字識別
一、非線性迴歸模型 #非線性迴歸模型 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.linspac
2020-06-18 22:19:04
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原创 吳恩達神經網絡和深度學習課程自學筆記（十一）之目標檢測
目標檢測 一、目標定位 不僅是識別出汽車，還要判斷他的在圖中的具體位置。 一個輸入圖片，我們先通過卷積判斷了它是汽車，而要定位，我們可以讓神經網絡多輸出幾個單元，輸出一個邊界框，也就是4個數字（bx,by,bh,bw)，即被檢
2020-06-18 22:18:54
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原创 吳恩達神經網絡和深度學習課程自學筆記（十）之深層卷積神經網絡
深層卷積網絡 一、總述 計算機視覺研究中的大量研究集中在如何把這些基本構件組合起來，形成有效的卷積神經網絡。 而找到感覺的方法之一就是多看一些案列，通過研究別人的來構建自己的。 已有的一些例如識別貓、識別人臉等比較好的框架，在我們
2020-06-18 22:18:54
原创 Tensorflow入門第三課——高級版MNIST手寫數字識別（代價函數、優化方法）
一、代價函數 具體見： https://blog.csdn.net/haha0825/article/details/102491643 二、優化器 具體見： https://blog.csdn.net/haha0825/arti
2020-06-18 22:18:53
原创 總結整理之深度學習中的代價函數
一、代價函數 假設有訓練樣本(x, y)，模型爲h，參數爲θ。h(θ)=θT∗x h(θ) = θ^T*x h(θ)=θT∗x（θT表示θ的轉置），總體來講，任何能夠衡量模型預測出來的值h(θ)與真實值y之間的差異的函數都可以叫做
2020-06-18 22:18:53