原创 GAN，DCGAN，cGAN，pix2pix，CycleGAN,原理簡單理解
GAN GAN，Generative Adversarial Networks, 意爲對抗生成網絡，原始的GAN是一
2020-06-26 15:54:03
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原创 基於tf-slim 的衛星區域地形的分類模型的訓練。
數據準備 1數據介紹 數據是關於衛星圖像的數據，一共包括 森林：wood 水域：water 岩石：rock 農田:wetland 冰川:galcier 城市區域:urban 6個類別。 訓練數據一共包含4800張圖片，每個類別有一個對應的
2020-06-26 15:54:03
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原创 經典網絡實現
Alex #%% # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version
2020-06-26 15:54:03
原创 錯誤 ：cannot unpack non-iterable float object
這裏使用兩個變量來接收 函數的 兩個返回值 當函數返回一個變量的時候 會報這個錯誤
2020-06-26 15:54:03
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原创 基於object-detection和tf-slim的辦公室檢測項目
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection tensorflow中的models模塊中research中的object detect
2020-06-26 15:54:03
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原创 筆記：線性模型：線性迴歸簡介和線性迴歸中的損失函數
線性迴歸簡介 - 迴歸任務 - 線性迴歸模型 - 迴歸模型中的預測殘差 1迴歸任務的定義 訓練：特點：y是連續值 屬於R 學習/目標： 預測： 2迴歸任務舉例 （預測的都是數值型） 根據全球經濟形勢和石油 產量預測石油價格 根
2020-06-04 03:32:05
原创 語義分割網絡原理+Keras實現FCN-8網絡結構
目錄 FCN簡介 FCN-轉置卷積（transposed conv) 回顧VGG網絡 （僅畫出了關鍵的網絡層次結構） FCN中的VGG變化 還原大小 FCN-CRF FCN-16 論文中的一點技巧 對比8層，16層，32層 我們可以
2020-06-04 03:32:05
原创 網址的記錄
https://blog.csdn.net/boss2967/article/details/78929288 https://blog.csdn.net/u014281392/article/details/79693848
2020-06-04 03:32:05
原创 筆記：強化學習入門：Q Learning+ 補充：代碼部分
1強化學習是機器學習的一個重要的分支，它主要研究如何在環境中做出合適的動作以最大化某些獎勵 理解：在所處環境下，怎樣達到目標的最優方法或者步驟 2強化學習中的幾個核心概念 智能體（Agent） 環境（Environment） 動作（Act
2020-06-04 03:32:05
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原创 筆記：分類模型：Logistic迴歸簡介
1分類任務 監督學習 訓練：從訓練集上學習 每一個樣本X有一個對應的預測值y 學習的是從x到y的一個映射 分類：分類問題中 y是離散值 表示不同的類別 測試：輸入一個新的數據x 用學習到的映射f 輸出預測值 上圖爲一個
2020-06-04 03:32:04
原创 Faster-R-CNN
1整體結構 2更爲詳細的 過程描述，向網絡中輸入一張圖片，顯示resize到M*N，之後通過我們預訓練好的卷積網絡，得到feature map。之後在RPN中的2個卷積爲1*1網絡 分別輸出 RPN目標檢測框的位置信息和框中是不是背景
2019-10-26 00:00:29
原创 YOLO
YOLO YOLO算法整體來說就是把輸入的圖片劃分爲S*S格子，這裏是3*3個格子。當被檢測的目標的中點落入這個格子時，這個格子負責檢測這個目標，如圖中的人。我們把這個圖片輸入到網絡中，最後輸出的尺寸也是S*S*n（n是通道數），這
2019-10-26 00:00:19
原创 MTCNN
MTCNN人臉檢測是2016年的論文提出來的，MTCNN的“MT”是指多任務學習(Multi-Task)，在同一個任務中同時學習”識別人臉“、”邊框迴歸“、”人臉關鍵點識別“。 1“金字塔”變換 首先將原始圖片縮放到不同的尺度，形成一個圖
2019-10-26 00:00:17
原创 SSD
設計理念 SSD和Yolo一樣都是採用一個CNN網絡來進行檢測，但是卻採用了多尺度的特徵圖，其基本架構如圖3所示。下面將SSD核心設計理念總結爲以下三點： （1）採用多尺度特徵圖用於檢測 一個比較大的特徵圖和一個比較小的特徵圖，它們都用
2019-10-26 00:00:17
原创 分類&定位 簡述
分類 1二分類：是貓？不是貓？ 多分類：是貓？是狗？是羊？ 2深度分類網絡 = 特徵提取層+分類器 3softmax 4損失函數就交叉熵損失 5分類的兩種結構：全連接 ：flatten操作 卷積：squeeze操作（把維度爲1的列去掉）
2019-09-09 23:14:59