课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ Task: Challenges: ____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Data-driven approa…

细粒度图像识别Object-Part Attention Driven Discriminative Localization for Fine-grained Image Classification(OPADDL) 论文笔记 原文:"Object-Part Attention Model for Fine-grained Image Classification", IEEE Transactions on Image Processing (TIP), Vol. 27, No.…

What is Table-Driven and Data-Driven Programming? Data/Table-Driven programming is the technique of factoring repetitious programming constructs into data and a transformation pattern. This new data is often referred to by purists as meta-data when u…

Data Driven Testing Peter Niederwieser, The Spock Framework TeamVersion 1.1 Oftentimes, it is useful to exercise the same test code multiple times, with varying inputs and expected results. Spock’s data driven testing support makes this a first class…

关于ddt模块的一些心得,主要是看官网的例子,加上一点自己的理解,官网地址:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/example.html ddt(data driven tests)可以让你给一个测试用例传入不同的参数,每个运行一遍,就像是运行了多个测试用例一样. ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和两个方法的装饰器: data:包含多个你想要传给测试用例的参数: file_data:会从json或yaml中加载数据: 通常data中包含的每一个值都会作为一…

What is Data Driven Testing? Data-driven is a test automation framework which stores test data in a table or spread spreadsheet format. This allows automation engineers to have a single test script which can execute tests for all the test data in the…

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类: 一张图像的表示:长度.宽度.通道(3个颜色通道,分别是红R.绿G.蓝B). 对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的三维数组,数组元素是取值范围从0到255的整数,其中0表示全黑,255表示全白. 图像分类的任务:对于一个给定的图像,预测它属于的那个分类标签. 如何写图像分类算法呢? 数据驱动方法: 收集足够代表性的样本(数据),运用数学找…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…

论文题目<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 论文作者:Amina Ben Hamida, Alexandre Benoit , Patrick Lambert, and Chokri Ben Amar, Senior Member , IEEE 论文发表年份:2018 网络简称:3D-CNN 发表期刊:IEEE Transactions on geoscience and remote sen…

Make the most of your data Data augmentation 加载图像后,对图像做一些变化,这些变换不改变图像的标签. 通过各种变换人为的增大数据集,可以避免过拟合提高模型的性能,最简单的数据增强就是横向翻转. 1. horizontal flips 2. random crops and scales 对图像进行随机的尺度和位置上选择图像截图:缩放到CNN需要的图像大小最为新的数据集. 使用随机裁剪和缩放来训练模型的时候,用整幅图像来测试算法并不合理,因此在测试阶段…