Jerry_杰瑞-优快云博客

原创 Tensoflow-代码实战篇--Deeplab-V3+--代码复现（二）

在上篇博文中，我详细的介绍了如何在数据集Cityscapes复现Deeplab（v3+），这篇文章主要介绍一下对数据集VOC2012的验证。一、参考资料：1、官方代码：githup2、大神博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32799915/article/details/80070711二、准备工作：环境：关于如何配置tensorflow环境以及路径的导入请见上文...

2018-10-13 16:36:09 6616 12

原创 Tensoflow-代码实战篇--Deeplab-V3+--代码复现（一）

一、参考资料：1、大神博客：https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/805743062、官方代码：githup二、准备工作：环境：环境： anaconda3 + python3 + tensorflow-gpu1.8机器：1 块 GTX1070（8G）git代码：git clone https://github.com/...

2018-10-06 16:33:35 14179 23

原创关于如何修改优快云中的字体大小和颜色

优快云-markdown编辑器是其衍生版本，扩展了Markdown的功能（如表格、脚注、内嵌HTML等等）！对，就是内嵌HTML，接下来要讲的功能就需要使用内嵌HTML的方法来实现。

2017-11-19 16:37:27 5525 7

原创 ResNet学习笔记

ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的何凯明大神等4人提出，ResNet通过使用 Residual Unit 成功训练152层神经网络，在ILSCRC2015年比赛中获得3.75%的top-5错误率，获得冠军。

2017-11-19 16:20:46 2980 1

原创 GooleNet －Incepetion V1 学习笔记

GoogLeNet－V1首次出现是在ILSVER 2014 的比赛中（与上篇文章VGG-NET是同一年的参赛作品），当时以比较大的优势取得了第一名．

2017-11-07 22:54:41 1400

原创 VGG-NET 阅读笔记

本论文是牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年在Alexnet基础上撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个19层的深度网络获得了很好的结果；在ILSVRC比赛上定位第一，分类第二。　　论文于此处下载一．概述：本网络从Alex-net发展而来主要修改了两个方面：　　1．在网络结构

2017-10-19 15:22:06 717

原创 Batch Normalization（2015,google）　论文阅读笔记

1．BN的提出　　作者认为：网络训练过程中参数的不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程又要使每一层适应输入的分布，因此我们不得不降低学习率、小心的初始化参数。作者将分布发生变化称之为 internal covariate shift(内部协变量转移)。　　在进行数据预处理过程中，我们常将输入减去均值，甚至会对输入做白化，降维等操作，目的是为了加快训练。为什么减均值、白化可以加快训练

2017-10-14 22:43:28 594

原创机器学习－降维

一．概述数据的维度通常是用来表示其特征属性的，研究其目的是为了进行特征提取和特征选择；　　特征选择：选择重要的子集，删除其与特征；　　特征提取：由原始特征通过某些方法得到较少的新特征，用于后续分析；我们常用的降维一般都是为了能够进行有效特征提取而服务的．降维的目的（作用）：　　　　　　１．降低数据在时间和空间上的复杂度　　　　　　２．节省　提取不必要特征的开销　　　　　　３．

2017-10-14 16:47:46 2146

原创数据预处理

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要的作用。一、数据归一化数据与处理中的第一步是数据归一化，常采用如下方法：简单缩放逐样本消减特征标准化简单缩放实现目的：目的是为了通过对数据的每一个维度的值进行重新调节（维度之间是相互独立地），使得最重的结果能够落在某一具体的区间内，常用区间为【0,1】【-1，1】（为什么采用这个区间有待探究）。理论原理：？实现

2017-10-10 10:11:29 496

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