一江明澈的水的专栏

目录1. 似然（likehood）与最大似然估计2. 条件概率(conditional probability)，全概率（total probability），和贝叶斯概率(Bayes probability)2.1联合概率==>条件概率：2.2 联合概率==>全概率公式：2.3 条件概率+联合概率==>贝叶斯概率公式：1. 似然（likehood）与最...

1.降维方法：特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。然而t-SNE方法是目前最好的降维方法。1.1现在降维方法分为线性方法和非线性方法如图2.t-SNE简介和原理：t-SNE(t-distributedstochasti...

前面本文主要做两件事情：1.交叉熵原理2.引出focal loss原理其中，交叉熵这里：https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834这篇博文写的很详细，很明白，但博士没有总结，我在这里按自己理解重新总结了下，看不太明白的读者建议直接看原文会明白很多。focal的几篇参考：论文链接：https://arxiv.o...

常见机器视觉国际会议论文出现的目标识别评价标准：AP，AP50，AP75等，权威解释如下：Note：在COCO数据集评价指标中，所有的AP 默认为mAP 。即，AP50=mAP50AP50=mAP50，AP75=mAP75AP75=mAP75，以此类推。 上图中AP的计算方法十分繁琐，来源于早期的VOC challenge，随着VOC的发展，其计算方法也有所变化，例说简述如下：...

一. 数据集不平衡带来的问题：        在一个分类问题中，如果在所有你想要预测的类别里有一个或者多个类别的样本量非常少，那你的数据也许就面临不平衡类别的问题。如：1.欺诈预测（欺诈的数量远远小于真实交易的数量）2.自然灾害预测（不好的事情远远小于好的事情）3.在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）用不平衡的数据训练出来的模型一定会导致...

转自https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/52433975

收录关于faster rcnn相关的优秀的论文有与博文1. 代码级概述了faster rcnn的实现原理与代码解读，适合入门到提高http://lib.youkuaiyun.com/article/deeplearning/53857待续

折腾了三天整，终于搞明白了windows下py-faster-rcnn安装。一度想要从入门到放弃。本人在ubuntu上复现了FAIR的 detectron ，以及RBG的py-faster-rcnn，按照网上或者我博客里的教程可以比较轻松地实现。可是唯独windows版的py-faster-rcnn复现部署是个坑，原因有以下三点：1. RBG不再更新py-faster-rcnn，导致fast rc...

FAIR的detectron平台官方demo是基于MSCOCO数据集训练的，小白从faster rcnn一路走来，用的都是voc2007数据集格式，呕心沥血标注了voc2007格式的自建数据集，不能用了?不可以！我没找到detectron官方给出的voc转coco代码，幸好MCOCO有官方的cocoapi，支持多种数据集转coco格式，伸手党福利。小白关注的是目标识别，按照本文的方法keypoin...

faster rcnn训练方式有两种，一种是交替优化方法（alternating optimization），即训练两个网络，一个是rpn，一个是fast rcnn，总计两个stage，每个stage各训练一次rpn和fast rcnn。另外一种训练方式为近似联合训练（approximate joint training），也称end to end的训练方式，训练过程中只训练一个权重网络，训练速度...

Detectron研读一：detectron框架概览Detectron研读二：getting _started例子faster_rcnn_R-50-FPNCaffe2 - Detectron 初步使用 Caffe2 - Detectron 图片测试结果 Docker-开源Detectron(补充)pkl convert t...

NMS待续

最近去RBG大婶的github主页查看faster rcnn源码，他告诉我py-faster rcnn已经out了，让我移步detectron看下mask rcnn，于是我就去了Shaoqingren婶的github看了下，原作者好像没有说faster rcnn out的意思。抱着试试看的态度，买了两瓶。。。额。去了detectron的githunb主页看了下，于是clone下来研究下。Detec...

0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ，时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一，基于该框架后续推出了 R-FCN，Mask R-CNN 等改进框架，但基本结构变化不大。同时不乏有SSD，YOLO2等骨骼清奇的新作，虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN，尤以SSD lite和yolo lite为甚， 但精度上依然以Faster R-...

2018年1月23日，Facebook 开源了自家的物体检测研究平台 Detectron。Detectron 是 Facebook AI 研究的软件系统，实现了最先进的物体检测算法，包括 Mask R-CNN。Detectron 用 Python 编写实现，并由深度学习框架 Caffe2 。由 Detectron 驱动的算法，为重要计算机视觉任务（比如实例分割）提供了直观的模型，并且在近年来我们社...

因为项目需要，准备入坑facebook的detectron目标检测框架。由于目前框架只能在linux+gpu环境下运行，所以准备了以下工作：先说下我的硬件配置：i5-6500破铜华硕gtx 1080ti 显卡32G ddr4内存华硕z170主板主板上有一个hdmi接口，当显示器和这个hdmi接口连接时，核显驱动显示;当显示器和显卡后面的hdmi口连接时，gtx1080驱动显...

http://http://blog.youkuaiyun.com/meccaendless/article/de由于之前已经配置好了ubuntu16.04+cuda9.1+cudnn7.04环境，参考我的这篇博文。这里不再赘述，caffe2官方安装说明讲的很详细，是按照ubuntu14.04和16.04分开说明的，这里只讲一下16.04下安装，基本上完全参考了官方安装步骤：1.首先安装依赖项：sudo ap...