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原创 2021-09-26

构建神经网络步骤总结:1、加载数据使用的头文件:from torchvision import datasets, transforms加载数据分为两部分:加载训练集加载测试集二者差别不大,唯一却别就是训练集要将训练参数为true,测试集为false;batchsz=32 cifar_train=datasets.CIFAR10('cifar',True,transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32,32)

2021-09-26 21:18:11 228

原创 2021-09-26

第三讲:图像特征与描述内容 颜色特征 量化颜色直方图 聚类颜色直方图 几何特征 Edge Corner Blob 基于关键点的特征描述子 SIFT SURF ORB 其他特征提取List item LBP Gabor 代码实践颜色特征HSV颜色空间:在最底层有一条色带,图片中有哪些颜色,对应区域会得到柱状图;优势:计算高效劣势:量化问题稀疏聚类颜色空间:适用于Lab等颜色空间几

2021-09-26 18:26:19 276

原创 2021-09-20

循环神经网络简介:RNN是一类具有内部环的神经网络,在处理两个不同的独立序列之间,RNN会被重置;注:相比于其他神经网络(例如密集连接网络和卷积神经网络,通常称为前馈网络),其可以携带此前运行的记忆,循环神经网络图示循环神经网络的运行过程图:该过程的计算表达式:1、首先投入到和输入量的计算过程中,并且通过激活函数得到ht;2、ht作为记忆输出至下一层中,再通过Why得到最终的输出y,该步骤可省略;循环神经网络是如何进行训练的:训练优化都是通过梯度为指向来优化的,为此只要得到总的导

2021-09-20 22:40:25 224

原创 2021-09-15

pytorch的基本操作Broadcast自动扩展 expand 扩张不需要拷贝数据注意点:1、 从第一个维度开始匹配(后面的小前面的大);2、 对应的size相同,可进行对应位置的元素相加;实例:Feature maps:[4,32,14,14]Bias :[32,1,1]>[1,32,1,1]>[4,32,14,14]具体完成的功能:自动根据需要将原有的数据进行复制,以及将原有的数据维度1的维度扩张为计算对象相同的维度存在的意义:能够自动扩张又不需要手动的完成扩

2021-09-15 18:22:16 159

原创 2021-09-14

pytorch初体验实例:数字识别代码部分:``import torchfrom torch import nn, relu # 完成神经网络的相关工作from torch import optimimport torchvisionfrom matplotlib import pyplot as pltfrom torch.nn.functional import mse_lossfrom utils import plot_image,plot_curve,one_hotba

2021-09-14 12:11:56 534

原创 2021-09-10

matplotlib第一节作业import randomfrom matplotlib import pyplot as plt#准备数据y=[random.randint(0,6) for i in range(11,31)]x=range(11,31)#是表格可以正常显示中文plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]#用来正常显示中文标签plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False#用来正常显示负号_x=li

2021-09-10 17:07:00 100

原创 2021-09-10

Matplotlib1、 为什么进行数据分析 有岗位需求; 是机器学习的基础 是python数据科学的基础2、 什么是数据分析数据分析是用适当的方法对收集;来的大量数据进行分析,帮助人们做出判断,一边采取适当的行动;3、 数据分析的流程 提出问题 准备数据 分析数据 获得结论 成果可视化。。。。4、 什么是matplotlib帮助画图,数据可视化,5、 Matplotlib基本要点Matplotlib默认不显示中文,通过Matplotlib.Rc可以修改,具体

2021-09-10 16:51:38 94

计算机视觉——图片检索.docx

图片颜色提取; 图片轮廓特征提取 图片条纹特征提取;

2021-10-01

第一节、Python基础知识.xmind

第一节、Python基础知识

2021-09-09

第三节.xmind

第三节

2021-09-09

第二节.xmind

第二节

2021-09-09

第四节.xmind

第四节

2021-09-09

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