qq_39027890的博客

一般我们获得的数据集并非是提前处理好的二进制的格式文件，所以我们需要将数据集进行处理，当然我们这里说的数据集类似于猫狗大战那样的，并不是MNIST和CIFAR-10那样拿来就可以直接用的，而且提前分类和标签的数据集，只不过给的是大量的图片，一般都是比赛提供方给的数据集，而对于这样的数据集当然不可能整张输入和读取，这样不仅的数据不仅数据量大，需要大量的内存消耗，而且时间也是相当的慢，于是在tenso...

本文适合理论和原理都了解的学者，当然对于小白也可以共同学习，只不过无法讲的那么详细。机器学习届的"Hello World"就是MNIST数据集，因为笔者的电脑原因，配置不高，所有打算用MNIST作为模型框架的敲门砖。首先用卷积神经网络训练MNIST数据集，我们这里直接上经典的模型LeNet结构。  这是LeNet模型的基本结构，现在进行分解：首先导入数据，这里使用的是MNI...

前言这是去年ECCV2018的一篇文章，主要贡献为提出一个新的网络结构。之前有一篇论文提出了SENet，在feature map的通道上进行attention生成，然后与原来的feature map相乘。这篇文章指出，该种attention方法只关注了通道层面上哪些层会具有更强的反馈能力，但是在空间维度上并不能体现出attention的意思。CBAM作为本文的亮点，将attention同...

model.compile(optimizer='adam', loss={ 'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred})参数说明： def compile(self, optimizer, loss=None, metrics=None, ...