选用pytorch 和tensorflow框架进行搭建神经网络 搭建ConvNet神经网络使模型准确率达99%以上 使用minist手写数据集进行训练，数据样本多 使用onnx工具进行模型转换 将框架安装文档镶嵌进程序中，方便用户使用 在进行图像预处理时，采用对灰度求平均值，大于灰度平均值的才进行二 ...
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2021-06-28 20:11:14
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背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题，为什么ConvNe ...
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2019-08-18 13:56:31
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背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中，Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹（第二名top-5错误率为26.2%）。由此，convNet的潜力受到广泛认可，一炮而红。既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩，是不是也能放到目标检测任务上呢。本文就是用conv ...
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2019-08-18 12:09:39
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Report of The Paper:"The Years of Pedestrain Detection, What Have We Learned?" 1：Introduction 主要的行人检测方法：“Viola&Jones variants”，HOG+SVM，DPM，ConvNet 2：D ...
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2019-05-26 00:35:37
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2019-04-08 13:25:17 在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反，通常在非常大的数据集（例如ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后使用预训练好的ConvNet作为感兴趣的任 ...
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2019-04-08 13:43:54
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1.R-CNN R-CNN网络架构图 R-CNN网络框架流程 1）原图像经过 selective search算法提取约2000个候选框 2）候选框缩放到同一大小，原因是上图的ConvNet需要输入图片大小一致 3）通过ConvNet提取特征，原文ConvNet使用的是Alexnet，Alexnet ...
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2019-03-25 10:24:46
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参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景 微调convnet : 与随机初始化不同，我们使用一个预训练的网络初始化网络，就像在imagenet 1000 datas ...
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2019-03-17 00:56:31
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1. ConvNet 1.1 一些小知识点 1. tf中的tf.nn.conv2d的几个新感悟 Strides often [1,x, x, 1]: 因为stride 分别指定：batch, w, h, c 四个方向上的滑动，一般情况下我们肯定不想跳过某些batch和channel，所以1 th, ...
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2019-02-13 18:13:10
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We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it ...
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2018-10-05 16:02:22
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1. 感受野的定义( receptive field ) & 160; & 160; & 160; & 160;此处抛出感受野( receptive field )的定义和理解： & 160; & 160; & 160; & 160;感受野其实就是卷积神经网络每一层输出的特征图（ feature m ...
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2018-05-12 20:27:05
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