qq_37274615的博客

总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。1. 名词解释epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。iteration​：训练时，1个batch训练图像...

转载自：TFRecord读取数据前言关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。使...

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qysh123/article/details/79977891话说，tensorflow，cudnn这些东西，就不能打个对应版本的包发布么，每次让人因为版本的问题折腾，浪费生命。今天在一台重新安装系统的ubuntu上安装tensorflow+keras，就按照我在几个月之前的一篇博客来做的，结果到了import tensorflow这一...

cnn 调参经验  卷积神经网络调参经验深度学习－Overfitting－数据增强Data Augmentation    如何一步一步提高图像分类准确率？   【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题     Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)Deep Neural Networks的Tricks~~翻译版...

教程来自人工智能社区主要包括10节内容，实现简单卷积神经网络对MNIST数据集进行分类：conv2d + activation + pool + fc#第1节：简单卷积神经网络的计算图设计(上)#第2节：简单卷积神经网络的计算图设计(下)#调用写好的函数构造计算图，并把计算图写入事件文件，在TensorBoard里面查看#写好的函数：WeightsVariable、BiasesV

转载自：https://shartoo.github.io/RCNN-series/一 背景知识1.1 IOU的定义物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不

转载自:http://www.cnblogs.com/yymn/articles/5377340.html最近总结了一下语义分割相关的文章。这是我在一篇文章(deconvolution network)中看到的近期一些方法的评估表: 下面谈到的一些文章整理都是关于以上的方法。1、 FCN8s 文章出处：CVPR2015-FullyConvolut

直观展现网络结构：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor卷积与逆卷积的动图https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic【原文图】“Fully convolutional networks for semantic segmentation.” 上图中，32x即为扩大32倍

阿里云的参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/49571.html      在文档里提供了caffe的一个案例，利用Caffe实现mnist的数据训练。准备的数据源可以在“深度学习案例代码及数据下载”页找到Caffe数据下载并解压。要训练自己的图片，还是遇到了不少的问题。第一，下载图片集，主要参考点击打开链接http://www.cnb

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/54344350•   RCNN        RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问

为了程序的简洁，在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行，否则会出错1、mnist实例mnist是一个手写数字库，由DL大牛Yan LeCun进行维护。mnist最初用于支票上的手写数字

1、环境搭建1.1 下载安装vs20131.2 下载安装matlabR2014a1.3 下载安装cuda7.51.3.1 CUDA 7.5 安装1.运行cuda_ 7.5.18_windows.exe，程序会检测系统的兼容性如下图： 2.选择“同意并继续”，进入下图安装过程 （备注：安装cuda时，要关闭所有的vs程序，关闭360等管家软件） 3.等待大概半个小时后，安

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u013989576/article/details/56677749一、安装依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-ge

转载自：https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html?spm=5176.8366600.0.0.47c91418sKI6ni&raceId=&postsId=2149在PAI上, 使用TensorFlow读取OSS文件作者: 万千钧转载的出处本文适合有一定TensorFlow基

转载自：http://m.blog.youkuaiyun.com/u011771047/article/details/72777349                 http://blog.youkuaiyun.com/u014593748/article/details/71698246?fps=1&locationNum=5补充说明： 图像分割（Semantic Segmentation）       图...

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/78483779?fps=1&locationNum=7简介论文地址：Mask R-CNN 源代码：matterport - github代码源于matterport的工作组，可以在github上fork它们组的工作。软件必备复现的Mask R

原文：AI 学习必知的十大深度学习方法！首先先让我们来定义一下什么是“深度学习”。对很多人来说，给“深度学习”下一个定义确实很有挑战，因为在过去的十年中，它的形式已经慢慢地发生了很大的变化。先来在视觉上感受一下“深度学习”的地位。下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的一个关系图。AI的领域要相对较广泛，机器学习是AI的一个子领域，而深度学习是机器学习领域中的一个子集。深度学习网络与“典型”的前馈...

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/32078191出于想把程序放在美团云的dls上跑的目的，学习了一下如何使用TF自带的数据格式TFRecord（吐槽一下美团云一次只能上传20个文件的设定，想把一个数据集上传上去真的太麻烦了）。说是针对分割问题的使用方法是因为在分割问题里label也是图片，所以就只有图片，其实TFRecord的使用方法非常灵活，只要能组织起自

原文链接雷锋网按：本文由图普科技编译自《Image Augmentation for Deep Learning using Keras and Histogram Equalization》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。在这篇文章中，我们将要讨论的内容是：什么是“图像增强”？其重要性何在？如何使用Keras实现基本的“图像增强”？

原文链接在FCN网络在2104年提出后，越来越多的关于图像分割的深度学习网络被提出，相比传统方法，这些网络效果更好，运算速度更快，已经能成熟的运用在自然图像上。语义分割显然已经是计算机视觉领域的一个热门研究领域，也是通往实现完全场景理解的道路之一，被广泛应用于无人驾驶、人机交互、医疗图像、计算摄影、图像搜索引擎、增强现实等应用领域。语义分割是像素级分类问题，将同一类物体像素点归为一类，

       在学习MatConvNet之前，还学习了简单的CNN Toolbox--DeepLearnToolbox-master。学习了Matlab基础知识，然后查资料运行这个matalab工具箱中CNN(卷积神经网络)的简单例子。由于工具箱里还没有minist数据集，自己后来找到，又发现还缺少文件夹util（里面包含了许多写好的函数）。这样完成了最早的最简单的一个卷积神经网络的实例。然后我又...