FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

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FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集: http://pan.baidu.c…

ResNet网络的训练和预测

ResNet网络的训练和预测简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.…

Caffe初试（二）windows下的cafee训练和测试mnist数据集

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True,…

万字长文，以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程，Visdrone数据集实战训练

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4…

显示图像的SIFT flow描述子

close all; % 模拟figure 5 im = zeros(401,401,3); im(:,:,:) = 0; im(2:200, 2:200, 2) = 255; im(202:400, 202:400, 2) = 255; im(2:200, 202:400, :) = 255; im(202:400, 2:200, :) = 255; im=im2double(im); % im = imread('0000.png'); figure;imshow(im); cellsize…