danyow-4-优快云博客

构建数据集类，使用xml的文件信息去提取车牌特征，转换尺寸之后输入神经网络。自定义数据集的类使用数据集加载器和定义模型初始化模型并训练实现截图1.https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html2.https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html3.https://pytorch.org/tutorials/beginner

2023-04-09 21:30:05 269

原创【深度学习】LSTM/CNN+LSTM实现图片分类

作为对照的单LSTM模型实现模型以及CNN+LSTM模型实现:一般LSTM单模型不会用来实现图片分类，只做教学用途。

2023-04-08 17:47:03 3122

原创【论文学习】YOLOv1-YOLOv4

作為空間分離的邊界框和相關概率的回歸問題YOLO检测方法改进性能依旧比Faster R-CNN和SSD好。

2023-02-04 14:09:38 755

原创【学习记录】机器学习算法概念

神经网络性质主要取决于网络拓扑结构，网络权值，工作规划。神经网络的学习是网络的权值调整问题，连接权值有两种方式。

2022-12-09 18:02:02 652

原创【深度学习】MLP,CNN,RNN基本定义与区别

multilayer perceptron(多层感知机器)。常用于处理简单逻辑数学问题。

2022-11-25 11:27:03 2593

原创【学习记录】去除彩色图像的的黑色/阴影区域

工作中，遇到的问题，原来论坛中是C++版本，自己写成的python版本，仅供参考。

2022-11-23 16:51:53 2066

原创【学习记录】二叉树递归前中后序遍历

递归三要素确定递归函数的参数和返回值确定终止条件确定单层递归的逻辑。

2022-11-21 21:47:43 164

原创【学习记录】实例分割的发展与区别

参考于《The Evolution Of Instantce Segmentation》

2022-11-21 17:23:22 601

原创【学习记录】tensorflow图像数据增强

使用 Keras 预处理层，对图片进行例如亮度，对比度，灰度，水平旋转，垂直旋转等的操作。降低神经网络模型对数据的过拟合。采用tensorflow自带数据集beansBeans 是使用智能手机相机在田间拍摄的豆类图像数据集。它由3个类别组成：2个疾病类别和健康类别。描述的疾病包括角叶斑病和豆锈病。数据由乌干达国家作物资源研究所 (NaCRRI) 的专家进行注释，并由 Makerere AI 研究实验室收集。...

2022-09-01 14:40:36 1192

原创【学习记录】tensorflow图像分类

使用到技术包括tf.keras.utils.image_dataset_from_directory以及。2. 定义图片的宽高，训练集验证集，使用keras.utils.image_dataset_from_directory()实现。1. 数据集下载解压之后存储在coffee-bean文件夹中，导入数据和可视化图片。4. 构建模型，模型最后的输出为数据集的类别以及模型编译和训练。识别过拟合并应用技术来缓解它，包括数据增强和丢失。3. 查看数据集的类别，标准化数据。5.可视化精确率和损失率。......

2022-09-01 14:23:56 953

原创【自用存档】bs4爬虫代码

万能爬虫代码（本人）

2022-08-16 15:53:24 339 1

原创【计算机视觉】实现一个结合了 KNN 背景减法、MeanShift 和kalmanfilter的行人跟踪器。

问题描述：1. 捕获画面从视频文件2. 使用前 20 帧来填充背景减法器的历史3. 基于背景减法，使用第21帧识别运动的前景物体，我们将其视为行人。为每个行人分配一个id和一个初始跟踪窗口，然后计算一个直方图4. 对于每个后续帧，使用卡尔曼滤波器和均值偏移跟踪每个行人实现步骤：创造行人类，初始化每个行人的id和跟踪窗口'''1.pedestrain class: 接受一个 id ，一个 hsv 格式的初始帧，和一个初始跟踪窗口，'''import cv2 imp

2022-04-23 10:37:13 484

原创【计算机视觉】使用kalman filter跟踪鼠标光标

问题描述：1. 首先初始化黑色图像和卡尔曼滤波器。在窗口中显示黑色图像2. 每次窗口化应用程序处理输入 ecevts 时，使用卡尔曼滤波器预测鼠标的位置，然后，根据实际鼠标坐标校正卡尔曼滤波器的模型，在黑色图像的顶部，从旧的预测位置绘制一条红线到新的预测位置，然后从旧的实际位置到新的实际位置画一条绿线，在窗口中显示绘图3. 当用户按下 esc 键时，退出并将绘图保存到文件中实现步骤：初始化卡尔曼滤波器import cv2 import numpy as np# create

2022-04-23 10:29:21 889

原创【学习记录】Flask部署服务器&pythonanywhere

问题描述：部署第三方服务器，将自己的flask项目，托管在第三方，实现链接点击查看。本次将使用pythonanywhere部署flask项目操作步骤：pythonanywhere：Setting up Flask applications on PythonAnywhere | PythonAnywhere help1.注册账号，主页如下：2.从GitHub上直接克隆代码到本地3.回到主页进行web部署。根据提示，填写域名来到如下页面：【reload为重新加.

2022-04-19 10:53:18 1505 1

原创【计算机视觉】使用GrabCut算法進行前景檢測

问题描述：计算视差图是分割图像前景和背景的有效方法。本次目标是抓住图像中的人物并丢弃背景。GradCut算法实现步骤：1. 定義一個包含圖片主題的矩形。2. 矩形以外的區域被自動定義為背景。3. 背景中包含的數據作為參考，在用戶定義的矩形內區分背景區域和前景區域。4. 高斯混合模型 (GMM) 對前景和背景進行建模，並將未定義的像素標記為可能的背景和可能的前景。5. 圖像中的每個像素都通過虛擬邊緣虛擬連接到周圍的像素，並且每個邊緣被分配為前景或背景的概率，基於它與周圍像素的顏色相似

2022-03-19 13:57:00 3781

原创【计算机视觉】使用普通相机进行深度估计

问题描述：实现步骤：代码展示：import numpy as npimport cv2 minDisparity = 16 numDisparities = 192 - minDisparityblockSize = 5uniquenessRatio = 1 speckleWindowSize = 3 speckleRange = 3 disp12MaxDiff = 200P1 = 600P2 = 2400stereo = cv2.StereoSGBM

2022-03-17 22:28:41 4415

原创【学习记录】tensorflow搭建神经网络，并完成两数相加功能

问题描述：随机生成数据集，进行加法运算。构建神经网络来实现加法器功能实现代码：生成100个随机数据import numpy as np from tensorflow import kerasimport tensorflow as tfa=np.random.randint(1,100,100)b=np.random.randint(1,100,100)将数据转化为100个样本，每个样本1个元素x1=a.reshape(100,1)x2=b.reshape(100,

2022-03-17 19:28:49 1341

原创【学习记录】Kaggle房价预测

问题描述：让购房者描述他们梦想中的房子，他们可能不会从地下室的天花板的高度或者是距离铁路的距离来考虑。但是这个数据集可以包含了影响房价的因素。79 个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，数据集下载：House Prices - Advanced Regression Techniques | Kaggle实现代码：读取数据文件和对数据处理import numpy as npimport pandas as pdimport torch from...

2022-03-16 15:18:16 1309

原创【学习记录】导数和微分在TORCH中实现

实现代码：定义函数：import numpy as npfrom IPython import display import matplotlib.pyplot as pltdef f(x): # 3x^2 -4x return 3 *x **2 - 4*x函数求导：令并让接近0def numerial_lim(f,x,h): return (f(x + h) - f(x))/h h = 0.1for i in range(5): print(

2022-03-06 22:50:01 434

原创【错误解决】 module ‘torch‘ has no attribute ‘untils‘

错误描述：module 'torch' has no attribute 'untils'解决方法：unitls打错了，应该是torch.utils

2022-03-03 09:05:02 2102

原创【强化学习】在Pong环境下实现策略梯度

问题描述：确定环境中的最佳操作的规则叫做策略，学习这些策略的网络称为策略网络。代码展示：import numpy as npimport gymimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt#Pong envenv = gym.make("Pong-v0")observation = env.reset()for i in range(22): #20 帧之后发球 if i>20...

2022-03-02 10:43:37 3090

原创【学习记录】深度学习中的双向RNN实现

代码展示：import numpy as npimport pandas as pdfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Dropout,Activation,LSTMfrom keras.layers import Embedding,GRU,Bidirectionalfrom keras.callbacks im

2022-03-01 21:41:31 502

原创【深度学习】在RNN中实现简单GRU例子

问题描述：GRU神经元中包含两个门，分别是：更新和复位代码展示：from gc import callbacksimport numpy as npimport pandas as pdfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Dropout,Activationfrom keras.layers import

2022-03-01 16:49:10 1097

原创【学习记录】PYGAME实现贪吃蛇游戏

资源下载：python-pygame-raspberry-pi-game-dev-2e/projects/snake at master · Apress/python-pygame-raspberry-pi-game-dev-2e · GitHub代码展示：from http.client import FOUNDfrom importlib.resources import contentsfrom matplotlib.pyplot import textfrom numpy im

2022-02-23 14:50:18 2505

原创【学习记录】PYGAME实现打砖块游戏

资源下载：https://github.com/Apress/python-pygame-raspberry-pi-game-dev-2e/tree/master/projects/bricks代码展示：from turtle import backimport pygame,os,sysfrom pygame.locals import *pygame.init()fpsClock = pygame.time.Clock()mainSurface = pygame.displ

2022-02-23 14:46:34 327

原创【强化学习】LSTM根据时间序列预测问题推荐

问题描述：LSTM根据时间序列来进行的预测的问题，涉及面广。推荐链接：towardsdatascience-Forecasting Food Demandhttps://towardsdatascience.com/forecasting-food-demand-applying-neural-networks-to-the-meal-kit-industry-6f1e3b2207aamultivariate time series forecasting us...

2022-02-22 15:51:28 1610

原创【强化学习】为RL创建定制的GYM环境指导

问题描述：Building Custom Gym Environments for RL。在GYM环境下创建自己的强化学习环境指导推荐原文链接：Building Custom Gym Environments for RL - DataHubbs视频演示：https://www.youtube.com/watch?v=WNVbJNiiADA...

2022-02-15 15:07:59 160

原创【深度学习】用变分自编码器生成图像和生成式对抗网络

目录问题描述：代码展示：VAE代码段GAN部分(仅供参考)运行截图：参考：问题描述：从图像的潜在空间中采样，并创建全新图像或编辑现有图像，这是目前最流行也是最成功的创造性人工智能应用。在图像生成该领域中两种主要技术分别是变分自编码器（VAE， variational autoencoder）和生成式对抗网络（GAN，generative adversarial network）。GAN 和 VAE 是两种不同的策略，每种策略都有...

2022-02-14 22:27:10 3169

原创【深度学习】神经风格迁移算法的实现

问题描述：神经风格迁移是指将参考图像的风格应用于目标图像，同时保留目标图像的内容。实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心思想是一样的：定义一个损失函数来指定想要实现的目标，然后将这个损失最小化。你知道想要实现的目标是什么，就是保存原始图像的内容，同时采用参考图像的风格。代码展示：from tensorflow import kerasimport tensorflow as tfbase_image_path = keras.ut...

2022-02-14 20:51:16 2596 2

原创【深度学习】DeepDream的实现

问题描述：用keras实现DeepDream。我们将从一个在 ImageNet 上预训练的卷积神经网络开始。本次选择的模型是Inception模型实现步骤：下载数据集和设置DeepDream配置from tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as pltbase_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-dat...

2022-02-14 20:43:37 1681

原创【深度学习】将文本数据转换为张量的方法总结

目录问题描述：方法概括：1.单词级的one-hot编码2.字符级的one-hot编码3.用keras实现单词级的one-hot编码4.用散列技巧的单词级的one-hot1编码参考：问题描述：深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。实现方法：①文本中的每个单词转换为一个向量.②文本中的每个字符转换为一个向量。方法概括：1.单词级的one-hot编码代码展示i...

2022-02-12 15:26:50 3268

原创【深度学习】使用神经网络实现二分类问题

目录问题描述：代码实现：1.引入依赖，加载数据2.数据处理和数据编码3.构建网络4.编译模型5.数据可视化代码展示：实现截图：训练过程可视化参考：问题描述：使用keras中的顺序模型来分类keras电影评论数据集的二分类问题代码实现：1.引入依赖，加载数据from cProfile import labelfrom keras.datasets import imdbimport numpy as npfrom keras imp.

2022-02-10 16:59:42 4948

原创【强化学习】策略梯度和优化算法在GYM中的实现

问题描述1.策略梯度方法在gym环境中的实现登月器的目标是在月球上正确着陆，（两根旗帜之间即为目标地点）。利用梯度下降和更新梯度的方式，使动作产生，处于不同奖励状态的，概率的不同2.深度确定性策略梯度方法在gym环境中的实现在此算法中，会形成行动网络(Actor Network)和评价网络(Critic Network)。同时对两种网络定义目标网络，利用深度确定性策略梯度进行模拟代码实现方法①#策略梯度下降from argparse impor...

2022-02-08 11:55:52 2066

转载【错误解决】tf.contrib.layers.xavier_initializer的tensorflow2.0版本

问题描述tensorflow1.0版本中的tf.contrib.layers.xavier_initializer()可以替换为tensorflow2.0版本中的tf.keras.initializers.glorot_normal(Xavier and Glorot are 2 names for the same initializer algorithm)编译器相关算法完全相同if dtype is important for some compatibility.

2022-02-07 20:11:01 7124 5

原创【强化学习】实现Atari游戏的自动化学习（仅供参考）

问题描述：参考书的第八章《Atari Games with Deep Q Network》因为版本变更太多，所以本人直接更改源代码，从而实现程序的运行，但是因本人能力有限，本章代码只能单纯实现代码的运行代码展示：'''Building an agent to play Atari games'''from cv2 import mergefrom matplotlib import unitsimport numpy as npimport gymimport ten...

2022-02-07 12:18:30 3670 2

原创【错误解决】GYM下引入Atari环境错误

报错显示We're Unable to find the game "MsPacman". Note: Gym no longer distributes ROMs. If you own a license to use the necessary ROMs for research purposes you can download them via `pip install gym[accept-rom-license]`. Otherwise, you should try importing

2022-02-03 15:43:32 3695

利用Servlet实现信息系统的增删改查

运行flask框架实现前后端分离程序.rar

空空如也