weixin_38359296的博客

英文原文：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/翻译原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit感谢cs231n同时也感谢智能单元的翻译，但感觉还是原汁原味的比较好。内容列表    常规神经网络缺陷    卷积神经网络优势    卷积神经网络结构常规神经网络缺陷 ...

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit

一．cifar10数据集介绍cifar10数据集介绍［官网］The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images.CIFAR-10数据集包含了...

前言：无论object detection 或者object classification都需要对原始图像进行相应的处理，使其生成适用于训练的数据． object classification　－－－需要图像，以及该图像对应的label. object detection －－－需要图像，以及该图像对应的label和(xmin,ymin)(xmax,ymax) 所以...

1、reshape函数的应用import numpy as npz = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])z.shapeprint (z.shape)z = np.reshape(z,(-1))...

FCN的前身见下图,可看出下图由convolution 和fully connected构成，其中convolution的部分由卷积(获取高维特征)和pool(使图片缩小一半),而fully connected 主要传统神经网络相似作为权值训练，最后通过softmax输出概率最高的类别。 将全连接层转换为卷积层，这也是fully Convolutional Networks的由来。 参照论文：Tr

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import argparseimport osimport timeimport cv2import numpy as npimport tensorflow as tfimport pydensecrf.densecrf as dcrfimport vggfrom dataset ...

1、卷积 动态图理解 2、反卷积 动态图理解 国际友人提示 反卷积(Deconvolution)上采样(Upsampling)上池化(Unpooling)的区别 一文了解各种卷积结构原理3、进一步了解反卷积 参考 反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolu...

**python开发环境搭建**一、更改pip源提升下载速度和安装成功率。 a、国内源：新版ubuntu要求使用https源，要注意。清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ust...