最近主要在搞深度学习方面的一些东西，所以相关的文章会多一些。当然有关于Java方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到微信圈子程序员交流圈中分享给大家。1.detectron2FAIR开源的目标检测框架Detectron2，基于Pytorch。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型FasterR-CNN，MaskR-CNN，RetinaN
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2020-09-04 17:31:19
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Deeplearning4j实现CNN（卷积神经网络）原创liululee锅外的大佬5天前专注分享最新技术内容1.简述在本篇文章中，我们将使用Java中的Deeplearning4j库构建并训练一个卷积神经网络模型。有关如何设置库的更多信息，请参阅deeplearning4j入门.2.图像分类2.1.问题陈述（ProblemStatement）假设我们有一组图像。每个图像代表一个特定类的对象。此外
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2020-08-28 11:51:51
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卷积神经网络（CNN）概述 Introduce 卷积神经网络（convolutional neural networks），简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神 ...
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2020-08-15 23:57:30
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一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
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2020-08-15 22:38:06
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阅读一个方向paper的方法 1、从arv、github、博客上收集论文，从各种途径上收集 2、将所有文章制作一个（0%-100%）的表格 3、每篇文章读取10%，自己决定每篇文章要不要继续读下去，并且还可以通过其他的paper对其引用、 批评来判断这个paper是否值得学习。 4、删除价值不高的p ...
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2020-08-10 19:49:33
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同， 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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CV： 1. 常见的模型加速方法 2. 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 3. 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的，假设网络拟合能力无限强 4. ROIPool和ROIAlign的区别 5. 介绍常见的梯度下降优化方法 6. Detect ...
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2020-08-04 09:55:07
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 随着深度学习模型在各种应用中的成功实施，现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。 为了得到更准确的结果，数据的大小是非常重要的，但是当这个大小影响到机器学习模型的训练时间时，这一直是一个值得关注的问 ...
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2020-07-30 14:42:34
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这是一篇学习贴。 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.nn.functional as F 4 import torch.optim as optim 5 from torchvision import datasets, tr ...
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2020-07-29 15:18:17
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RCNN（Regions with CNN features）是RGB在2014年提出的一种目标检测算法，RCNN是将CNN方法应用道目标检测问题上的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测。 前面我们提到的滑动窗口法可以得到目标所在区域，但会 ...
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2020-07-27 23:46:42
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