原创 PIL庫和opencv庫在讀取圖片上的差異
PIL庫和opencv庫在讀取圖片上的差異： opencv：圖片的通道順序爲BGR，顯示的尺寸爲（高/行數，寬/列數，通道數） LIP：通道順序爲RGB，顯示的尺寸爲（寬，高）
2020-06-09 05:03:10
原创 拉格朗日乘子法原理：等式約束和不等式約束KKT條件
拉格朗日乘子法是尋找函數在一組約束下的極值方法。 1、等式約束 形式：(x是d維向量) min f(x) s.t. h(x) = 0. 寫成如下形式： min f(x)+lambda*h(x)(lambda爲參數) s.t. h(x) =
2020-06-09 05:03:10
原创 Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential的聯繫和區別
首先，nn.ModuleList 和 nn.Sequential都是用來封裝多個層。 區別在於： nn.Sequential有forward()方法，如： nn.Sequential allows you to build a neura
2020-04-18 14:41:05
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原创 目標檢測比賽中的tricks
目標檢測比賽中的tricks: https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180?utm_source=wechat_timeline 樣本不均衡處理： https://zhuanlan.zhihu.com/p
2020-04-05 06:06:38
原创 Python中import的用法
Python用了快兩年了吧，其中有些東西一直是稀裏糊塗地用，import便是我一直沒有明白的東西。曾經有過三次解決它的機會，我都因得過且過、一拖再拖而沒能化敵爲友。今天下午，它又給了我一次機會，我想我還是從了它的心願吧。 故事是從這篇臺灣
2020-03-07 04:36:09
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原创 多任務深度學習的三個經驗教訓
雷鋒網 AI 科技評論按，AZohar Komarovsky，Taboola 算法工程師，致力於研究推薦系統相關的機器學習應用程序。不久前他分享了最近一年關於多任務深度學習的研究經驗。雷鋒網 AI 科技評論編譯整理如下： 在過去的一年裏，
2020-02-23 13:28:01
原创 視頻深度學習：2018行爲識別指南
動作識別困難的原因： 1 巨大的計算成本： 一個簡單的卷積2D網絡用於101個類的分類只有~5M個參數，而相同的結構在膨脹爲3D結構時會產生~33M個參數。在UCF101上訓練3DConvNet需要3到4天，而在Sports-1M上訓練3
2020-02-23 13:28:01
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原创 樹莓派中nginx+uwsgi+flask局域網服務器配置
flask項目本地調試不需要另外裝服務器，本身自帶。但要部署到生產環境需要依賴更強大穩定的服務器，這裏使用nginx+uwsig，這兩個都需要另外安裝。 uwsgi配置： 項目文件夾下的uwsgi.ini配置文件： [uwsgi] so
2020-02-23 13:28:01
原创 目標檢測中的AP mAP
涉及幾個概念： IOU——>Precision，Recall——>PR曲線——>AP(Average Precision，針對單類)——>mAP(AP值在所有類別下的均值) AP就是對PR曲線求0-1上的積分，PR圖如下圖： Avera
2020-02-23 13:28:01
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原创 ubuntu上pip安裝pytorch1.1.0和torchvision0.4
官網找到相應的pytorch和torchvision版本並下載whl文件到本地，最新版conda安裝的話首頁直接複製命令就行： 其他版本需要進入以下鏈接： https://download.pytorch.org/whl/cu100/
2020-02-23 13:28:01
原创 linux下傳輸文件到樹莓派的圖形化界面工具filezilla
filezilla安裝： sudo apt-get install filezilla 下圖中填入要連接的樹莓派ip,用戶名,密碼,端口就行了。
2020-02-23 13:28:01
原创 win10+CUDA10.0/10.1+CUDNN10.1+tensorflow-gpu==2.0+python3.6裝
首先我不是在Anaconda下安裝。 中間嘗試過不同的組合，但都失敗了，最後定的是下面的組合： win10 VS2017 CUDA10.1+CUDA10.0 CUDNN10.1 tensorflow2 gpu版 python3.6 一開始
2019-10-27 09:26:57
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原创 機器學習：模型評估與選擇-數據集劃分（附代碼實現）
通過學習得到的一個學習器，我們要知道它的泛化性能，即面對新的數據，算法產生的結果好不好。顯然，我們不能用使用過的數據進行評估。所以，對於手裏有限的數據集，我們要進行劃分，劃分爲訓練集和測試集，測試樣本儘量不在訓練集中出現，訓練集用來訓練模
2019-10-26 09:08:27
原创 機器學習：神經網絡-多層前饋神經網絡淺析（附代碼實現）
M-P神經元模型 神經網絡中最基本的組成成分：神經元模型。如下圖是一個典型的“M-P神經元模型”： 上圖中，神經元接收到n個其他神經元傳遞過來的輸入信號，這些信號通過權重的連接進行傳遞，神經元接收到的總輸入值與神經元的閾值進行比較，並通過
2019-10-26 09:08:27
原创 機器學習：緒論-算法的好壞必須針對具體的問題
緒論主要介紹了一些基本概念，這裏要講的是“歸納偏好”。 機器學習過程中可能會產生多個和訓練集符合的模型，如對對於（0，0），（1，1）這樣的樣本點，y=x和y=x^2的假設都滿足訓練集，“歸納偏好”是指一個機器學習算法對某種假設的偏好。任
2019-10-26 09:08:27