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RSS订阅原创 语义分割网络 U-Net 详解
Unet 背景介绍Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体，想了解 FCN 可以看我的另一篇 FCN 全卷积网络论文阅读及代码实现 。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像方面的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。Encoder 负责特...
2019-08-26 22:23:13
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原创 细粒度分类网络之WS-DAN论文阅读附代码
论文阅读细粒度分类 (FGVC) 是为了解决“类内分类”问题，有别于猫狗分类，它要解决的是 [这只狗是萨摩还是哈士奇] 这种问题。这类问题的特点是类别之间的区别较小，本人从事的瑕疵检测也是属于这一领域，有瑕疵的样本与正常样本往往区别很小，用普通的分类网络并不能达到很好的效果，这篇论文中介绍的网络亲测比普通的分类网络效果更好。该论文提出了一种针对细粒度视觉分类任务的方法，采用基于弱监督学习的图像...
2019-08-19 08:46:16
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原创 语义分割-DeeplabV3 论文解读
这次介绍的是语义分割方向的另一篇-DeeplabV3，论文地址:https://arxiv.org/pdf/1706.05587.pdf，推荐在看完本文之后仔细阅读论文以及代码，可以更好理解。论文中作者主要想解决/优化的语义分割方向的两个问题: 一是 feature map 的分辨率过低导致后续在恢复为原图分辨率时不够精确，二是对多尺度物体的检测表现不好。作者试图寻找一些方法来解决这两个问题，有...
2019-08-18 17:17:58
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原创 Pytorch在Windows下的环境搭建以及模型训练
学习一个工具最好的方法就是去使用它。在学习「深度学习」的路上，你需要选择一个用来搭建神经网络的框架，常见的框架包括 Tensorflow，Caffe，Pytorch 等， 其中最推荐的是 Pytorch，尤其是对于新手，Pytorch 入门快，易上手，代码非常 pythonic。不论你是自己做 demo 还是做产品级的应用，Pytorch 都能胜任，实在是居家旅行必备。##环境搭建首先需要搭建...
2019-08-16 13:44:50
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原创 语义分割之全卷积网络FCN论文阅读及代码实现
今天来看一篇复古的文章，Full Convolutional Networks 即全卷积神经网络，这是 2015 年的一篇语义分割方向的文章，是一篇比较久远的开山之作。因为最近在研究语义分割方向，所以还是决定先从这个鼻祖入手，毕竟后面的文章很多都借鉴了这篇文章的思想，掌握好基础我们才能飞的更高。本篇文章分为两部分: 论文解读与代码实现。论文地址: Fully Convolutional Netw...
2019-08-16 13:41:09
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原创 机器学习中的正则化(Regularization)
文中部分图片摘自吴恩达deeplearning课程的作业，代码及课件在我的github：DeepLearning 课件及作业关于本篇正则化的具体路径是：正则化作业正则化的概念及原因简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出...
2019-03-31 16:44:25
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原创 朴素贝叶斯(Naive Bayes)学习总结
朴素贝叶斯算法的基本思想是建立特征XXX与输出 YYY 之间的联合概率分布 P(X,Y)P(X, Y)P(X,Y) ，在对给定的特征进行预测时，通过贝叶斯定理求出所有可能的输出 P(X∣Y)P(X | Y)P(X∣Y) ，取其中最大的作为预测结果。其优点是模型简单，效率高，在很多领域有广泛的使用。生成学习算法与判别学习算法生成学习算法与判别学习算法是监督学习的两种方式，今天要说的朴素贝叶斯算...
2019-03-10 17:45:37
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原创 逻辑回归(Logistic Regression) 总结
本文是我在学习了逻辑回归课程之后的总结，文中所阐述的内容仅仅是我个人的理解，如有错误或疏漏，欢迎大家批评指正。1.逻辑回归的假设函数在分类问题中，二分类问题有着很重要的地位，例如在判断某人是否得某种病，或者某封邮件是否为垃圾邮件等等的场景中都会用到。考虑二分类问题，对于任意输入，输出结果应该只有两种情况，即{0,1}\left\{ 0, 1 \right\}{0,1} ，我们要找的假设函数 h...
2019-03-01 20:51:46
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原创 梯度下降总结(BGD ,SGD, MBGD)
1. 从梯度下降开始这两天学习了机器学习课程的第二课，课程内容是围绕梯度下降展开的，下面就我的学习内容做一个总结。什么是梯度下降？梯度下降 (Gradient Decent) 是优化算法的一种，其思想是让损失函数沿着梯度的方向下降， 以最快的速度取到最小值。为啥是沿梯度的方向？因为梯度 (gradient) 就是函数变化最快的方向，贴一个梯度的定义: 梯度-维基百科，想深入了解的同学可以...
2019-02-23 20:01:51
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原创 selenium-python接口注意点
selenium-python接口中的一些注意点最近一段时间由于项目需要，接触了selenium-python几乎所有接口，在此过程中碰到了一些问题，在这里记录下来，如果能帮助到大家那就更好了。back() 功能是使浏览器后退到上一个页面，但是当不存在上一个页面时依然可以调用该接口，且不会报错，浏览器不会有实际行动。create_web_element() 功能是创建一个WebEleme...
2019-02-16 10:36:50
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空空如也
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