TaylorMei的博客

深度学习

该版本为tensorflow+keras版本一、工具cuda与cudnn安装请参考我之前博客： http://blog.youkuaiyun.com/l297969586/article/details/53320706 http://blog.youkuaiyun.com/l297969586/article/details/67632608 tensorflow安装： http://blog.csdn...

Dataset: image_info = [ {“source”: “id”: “path”: “width”: “height”: “mask_path”: “yaml_path”: }, { }, { }… ] 用add_image()添加 class_info = [ {“source”: “id”: “name”: }, { }, { }… ] 用add_cla...

Structure Inference Network（SIN） 同时利用了 scene context 和 object relationships。 使用RNN进行目标检测。

tf.nn.top_k(input, k, name=None)解释：这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数，并且返回它们所在位置的索引。

Relu函数的导数计算先从最简单的开始，Relu激活在高等数学上的定义为连续（局部）不可微的函数，它的公式为 Relu(x)= x, x>0 0, x≤0其在x=0处是不可微的，但是在深度学习框架的代码中为了解决这个直接将其在x=0处的导数置为0或1，所以它的导数也就变为了 δRelu(x)= 1, x>0 0, x<=0 Pooling池化