bmwlwg的博客

以下是参考一套云计算中心计算服务器中python包与版本: 20191014.已测试可运行alexnet, vgg以及3D object detection 模型等.absl-py==0.7.1attrs==19.1.0backcall==0.1.0bleach==1.5.0chardet==2.3.0cycler==0.10.0decorator==4.4.0defused...

以下代码是基于Udacity的克隆学习模型 Behaivior Cloning:import csvimport cv2import numpy as npimport tensorflow as tffrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.utils import shuffle# 1....

目录AlexNet1. train.py2. test.py3. model.py4. images.pyAlexNet以下代码是针对 Udacity Traffic light detection的应用:1. train.pyimport tensorflow as tfimport modelimport utilsimport images...

Part I: 计算结果总表AlexNet基本结构图：AlexNet模型参数计算总表：Layer Name Filter Padding Kernel Stride Img size Tensor Size Weights Biases Parameters Input Image - - - - ...

目录0. 数据集I. VGG16 Tensorflow 模型代码II. VGG16 Tensorflow 模型训练代码II. VGG16 Tensorflow 模型预测代码0. 数据集cat-and-dog 文件夹结构如下|I. VGG16 Tensorflow 模型代码model.pyimport numpy as npimport ...

源代码参考前一篇帖子:VGG16系列I: 基于Tensorflow代码目录I. 模型主要参数1.1 输入图像尺寸:1.2 模型输出:1.3 网络结构:1.4 激活函数1.5 优化函数I. 模型主要参数1.1 输入图像尺寸:w = 224 # 宽h = 224 # 高c = 3 # 通道数量img = transform.resize(...

目录Part I: CNN的基础构件一张图片如何作为输入？什么是卷积什么是Padding什么是池化(pooling)什么是Flatten什么是全连接层什么是Dropout什么是激活函数VGG16的整体架构图Part II: VGG 网络架构典型VGG网络结构VGG 网络参数数量计算:Part III: 如何训练VGG前馈后馈训练技...

TODO:AlexNet网络中张量(图像)尺寸和参数数量AlexNet网络中总共有5个卷积层和3个全连接层.总共有62,378,344个参数.以下是汇总表. Layer Name Tensor Size Weights Biases Parameters Inp...

目录Part I: Image processing1. Data Augmentation2. Preprocessing3.shuffle=TruePart II: Initialization1. 参数初始化Part III: Adjusting Parameters1.学习率2. mini-batch的大小3 epochPart IV: Ne...

从KITTI数据集下Lidar, image, lable等多个文件夹自动构造新的数据集。 新的数据集结构如下：import os, random, shutildef moveFile(fileDir): pathDir = os.listdir(fileDir) #取图片的原始路径 filenumber=len(pathDir) ...