TensorFlow 可视化中间卷积层图像方法 主要函数 tf.summary.image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None) 参数解析 name：A name for the generated node. Wil... ...
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2020-03-17 21:01:57
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很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist ...
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2020-03-15 20:24:21
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一. 池化简介 平均池化：将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的网格将图片分割，并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络（convolutional neural network）中非常重要的处理方式，能够有效地降低图像的维度。 平均池化定义： ...
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2020-03-15 11:51:48
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?出处： IEEE Access Digital Object Identifier，2020 作者：刘亚奇 摘要 解决 CISDL 约束图像拼接检测定位问题，在 DMAC 基础上，加入 self attention ，称为attentionDM 网络结构 如图1 ，采用 encoder decod ...
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2020-03-15 11:37:59
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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YOLOV1： 摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就可以直接预测物体的bounding box和类别概率。算法的优点有很多： 速度快，Titan X: 45fps。加速版则能达到150fps。 基于全局信息检测而不是生成region proposal的方法， ...
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2020-03-14 20:22:24
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CVPR2020 论文解读：具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据， ...
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2020-03-14 20:07:40
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python+opencv图像形态学处理 本篇博客主要是关于形态学中的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、礼帽和黑帽的函数用法。 内容会比较，为方便查阅。代码的解释会写在代码中。 用于测试的图像原图： 一、腐蚀 关于腐蚀就是将图像的边界腐蚀掉，或者说使得图像整体上看起来变瘦了。它的操作原理就是卷积核沿着图像 ...
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2020-03-13 13:27:00
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1. 摘要 最近，神经网络的架构设计都是基于计算复杂度的间接度量，比如 FLOPs。然而，直接的度量比如运行速度，其实也会依赖于内存访问和平台特性等其它因素。 因此本文建议直接在目标平台上用直接度量进行测试。基于一系列控制条件实验，作者提出了设计高效网络结构的一些实用指导思想，并据此提出了一个称之为 ...
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2020-03-13 12:56:14
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