CNN网络进化:AlexNet->VGG->GoogleNet->ResNet,深度8->19->22->152GoogleNet:Lsplit->transform->merge,分治思想ResNeXt:在ResNet上增加cardinality基数,即通道数,残差~缓解梯度消失问题Bag of words:视觉词汇组成一组一组的 ground truth:任何标签都可以称为~鞍点 (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导…

QA即图像问答:覆盖最全面的AI,ai完备性 动态模型:不同任务需要不同模型 or 不同细分任务需要不同模型参数 数据集: 1)VQA,显示图片+抽象场景:每个问题给10个不同答案:含有无图片答案(考察图片和问题的客观性) 为了降低语言偏置.不均衡(language priors)->一个问题对应2个图片,予以场景相似但是答案不同 ~ 即有时候由于主观想法,对一场景的想法可能大多数都是yes,所以给出对立的图片可以降低偏置问题,只有一个人两个图片都能回答对才算正确,而不是蒙对的 2)Visual…

2018-04-25朴素rcnn - 梯度消失严重LSTM长短时记忆模型,有效捕捉长时记忆包含四个神经元组:一个记忆神经元三个控制门神经元:输入.忘记.输出 注意:输入调制门.输出调制门 3个输入:前一时刻的隐藏状态h.前一时刻的记忆状态c.当前时刻的输入x2个输出:当前时刻的隐含状态h,当前时刻的记忆状态ci.f.o.gt对应的都是xt.ht-1的矩阵乘和偏置以7个时间片为例-黑白:输入们.输出们关闭时不输出当前时刻.忘却门打开时可以向下一个时刻传递 记忆状态cell state:记忆的核心控…

R-CNN: 2014,cnn为Alexnet 训练流程: 1)在imagenet上对cnn模型pre-train 2)使用所有ss生成区域对1)进行fine-tune ~softmax改为21维度 ground-truth:标记的真正的框~lou,阈值0.5~32个正样本,96个负样本 3)在2)的F7特征上训练线性svm分类器,正样本和负样本阈值分别为所有ground truth和lou小于0.3的ss区域 注意:输入的正样本U&负样本!所有自己得有定义 4)在2)的最后一个卷加层con5特…

C:\yyy\ml\dengsong\ChinaHadoop\ChinaHadoop_C4-master\ChinaHadoop_C4-master\C4_ResNet_TF http://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/70852373  类似代码的代码 http://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/79161077   残差网络讲解 tf.gfile.Glob(): https://yq.…

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,…

* 应用的数据库是不允许其他应用访问的* 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的数据库.把私有数据暴露给其他应用,通常,是把私有数据库的数据暴露给其他应用. Uri:包含一个具有一定格式的字符串的对应资源的类* 自定义内容提供者,获取私有数据库,暴露数据.继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法        @Override        public Uri insert(Uri uri, ContentValues values…

内容提供者(掌握) 应用的数据库是不允许其他应用访问的 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的私有数据 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法 @Override public Uri insert(Uri uri, ContentValues values) { db.insert("person", null, values); return uri; } 在清单文件中定义内容提供者的标签,注意必须要有…

代码片段1 cv_contourMask_step_tmp=cv_contourMask.clone(); cv::Mat maskImage; UIImageToMat(pathimg, maskImage,true); // m_UIImageToMat1(pathimg, maskImage); //大图叠加小区域 cv::Mat addrect(cv_contourMask,cv::Rect(offset.x,offset.y,pathimg.size.width,pathimg.siz…

内容提供者 应用的数据库是不允许其他应用访问的 内容提供者的作用:就是让别的应用访问到你的数据库 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法 @Override public Uri insert(Uri uri, ContentValues values) { //uri:这是其他应用在访问内容提供者时传入的主机名,告诉系统要访问哪一个内容提供者.//values:这是其他应用传入的数据 db.insert("perso…

一.内容提供者* 应用的数据库是不允许其他应用访问的* 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的私有数据* 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法 @Override public Uri insert(Uri uri, ContentValues values) { db.insert("person", null, values); return uri; }* 在清单文件中定义内容提供者的标签,注意必须…

常用的程序通知,显示到主页面的顶部栏. package com.lixu.tongzhi; import android.app.Activity; import android.app.Notification; import android.app.NotificationManager; import android.app.PendingIntent; import android.content.Intent; import android.os.Bundle; import andr…

内容提供者 Content Provider 应用的数据库是不允许其他应用访问的 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的数据库 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法, 如果想要访问ContentProvider中的共享的数据,就一定要借助ContentResolver类 进行CRUD操作 insert() 添加数据 update() 更新数据 delete() 删除数据 query() 查询数据 getContentResolver().query(uri,…

之前第三章理论知识写到过数据库.数据库是在程序内部自己访问自己.而内容提供器是访问别的程序数据的,即跨程序共享数据.对访问的数据也无非就是CRUD. 内容提供者 应用的数据库是不允许其他应用访问的 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的数据库 写自定义内容提供者的代码就是在被访问程序与主访问程序之间交替写代码. 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法.自定义继承使用ContentProvider @Override…

内容提供者(掌握) 应用的数据库是不允许其他应用访问的 内容提供者的作用就是让别的应用访问到你的私有数据 自定义内容提供者,继承ContentProvider类,重写增删改查方法,在方法中写增删改查数据库的代码,举例增方法 @Override public Uri insert(Uri uri, ContentValues values) { db.insert("person", null, values); return uri; } 在清单文件中定义内容提供者的标签,注意必须要有…

[1] 诊断的作用 [2]过拟合 [3] [4] 高偏差bias,欠拟合underfitting 高方差variance,过拟合overfitting [5]参数λ Answer:  λ太大,则参数都被惩罚,导致欠拟合,两个J都大.  λ太小,则欠拟合,Jtrain 小,Jcv大. [6] Answer:过拟合的时候,增加训练集有用. [7] Answer:过拟合,增加 hidden 层数无用. -------------------------------------- 下面是Lecture…

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设 想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

图像平滑处理的几种常用方法: 均值滤波 归一化滤波 高斯模糊 中值滤波 平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声: 不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用. 其实最重要的是对图像卷积的核的理解,核太大图像会失真,具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声:引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块.一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息.通俗的说就是噪声让图像不清楚. 废话不多说,直接上代码: #均值滤波 //像素点等于周围N*N像素的平均值 img = c…

使用图像结构中所定义的高层处理方法(图形和视觉范畴)来完成特定任务 平滑处理   cvSmooth 处理后图像与输入图像的大小相同(不用考虑边缘) 中值滤波  CV_MEDIAN 不支持 in place 操作 , 高斯滤波 CV_GAUSSIAN 支持 in place 操作(可以设置高斯核不对称,双边滤波——高斯平滑,水彩画处理,可用于图像分割) 图像形态学 膨胀 —— 把二值图像各像素连接成分的边界扩大一层,填充边缘或像素内部的孔:使灰度图像高亮区域逐渐增长 腐蚀 —— 把二值图像各像素连…

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

目录: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡化------equalizeHist (2)自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE (二)图片的相似度比较 (三)直方图反向投影(实现对有颜色物体的跟踪) (1)原理 (2)二维直方图的表示 A.直接显示 B.使用matplotlib (3)直方图反向映射 A. def calcHist函数 B.roihist函数 C.归一化函数normalize详解 正文: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/261 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n<深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末.…

文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 概述 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效.实用的图像分类器的方法. 本文将探讨如下几种方法: 从图片中直接训练一个小网络(作为基准方法) 利用预训练网络的bottleneck(瓶颈)特征 fine-tune预训练网…

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function…

作者:胡子大哈 原文链接:http://huziketang.com/books/react/lesson4 转载请注明出处,保留原文链接和作者信息. 为了让代码更灵活,可以写更多的组件,我们把这种模式抽象出来,放到一个 Component 类当中: class Component { setState (state) { const oldEl = this.el this.state = state this.el = this._renderDOM() if (this.onStateCh…

        cv::dft  相差15.9倍         cpu版本  单次调用  0.029448 毫秒         opencl版本  单次调用  0.468688  毫秒   差别仅仅只是参数的Mat类型和UMat类型的,其中还不包括 mat.copyTo(umat) 的时间. ======= 手机类型小米mix 2s, 高通 845  …

以下是找到的代码 1 cv::cuda::Stream stream; 2 cudaStream_t s = cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream); 3 kernel_func<<<16, 64, 0, s>>>();…

本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 按照官方的文章实现过程有一些坑,彻底理解代码细节实现,理解keras的api具体使用方法 也有很多人翻译这篇文章,但是有些没有具体实现细节 另外keres开发者自己有本书的jupyter:Companion Jupyter notebooks for th…

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要…

本文旨在总结一次从头开始训练CNN进行图像分类的完整过程(猫狗大战为例,使用Keras框架),免得经常遗忘.流程包括: 从Kaggle下载猫狗数据集: 利用python的os.shutil库,制作训练集和测试集: 快速开发一个小模型作为基准:(只要效果比随机猜略好即可,通常需要有一点过拟合) 根据基准表现进行改进,比如针对过拟合的图像增强.正则化等. 1 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 2 制作数据集 从Kaggle下载的猫狗数据集大概八百多兆,其中训练集包含25000张猫狗图,两类数…