2012年Alex等人在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，CNN重新受到了人们的重视 论文链接：http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf 读完占坑 ...
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2020-03-19 21:34:04
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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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OLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。其中识别更多对象也就是扩展到能够检测9000种不同对象，称之为YOLO9000。 下面具体看下YOLO2都做了哪些改进。 预测更准确（Be ...
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2020-03-14 19:55:20
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@[toc] 0. Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high resolution images in the ImageNet LSVRC 2010 ...
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2020-03-14 19:53:58
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简单介绍（What）Ovefeat是2013年ImageNet定位任务的冠军，同时在分类和检测任务也取得了不错的结果。 它用一个共享的CNN来同时处理图像分类，定位，检测三个任务，可以提升三个任务的表现。 它用CNN有效地实现了一个多尺度的，滑动窗口的方法，来处理任务。 提出了一种方法，通过累积预测 ...
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2020-03-13 14:39:42
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我们已经训练过几个神经网络了，识别手写数字，房价预测或者是区分猫和狗，那随之而来就有一个问题，这些训练出的网络怎么用，每个问题我都需要重新去训练网络吗？因为程序员都不太喜欢做重复的事情，因此答案肯定是已经有轮子了。 我们先来介绍一个数据集，ImageNet。这就不得不提一个大名鼎鼎的华裔 AI 科学 ...
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2020-03-02 10:42:12
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计算 IS 时只考虑了生成样本，没有考虑真实数据，即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离，IS 判断数据真实性的依据，源于 Inception V3 的训练集 ImageNet，在 Inception V3 的“世界观”下，凡是不像 ImageNet 的数据，都是不真实的，都不能保证输出一个 s ...
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2020-02-28 13:50:17
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9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中 ...
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2020-02-24 00:53:19
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Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs） 在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog breed identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名 ...
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2020-02-24 00:07:01
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列出所有文件的完整路径。 import os import glob imagenet_dir = "/dataset/" for root,dirs,files in os.walk(imagenet_dir): for f in files: print(os.path.join(root,f) ...
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2020-01-10 18:39:07
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