R-CNN算法概要

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深度学习（一）——CNN算法流程

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始…

参考论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 下载地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf R-CNN的工作流程: ⦁ 首先用选择性搜索算法(Selective Search,SS)提取候选区域 ⦁ 使用深度卷积神经网络提取每一个候选区的深度特征 ⦁ 训练SVM分类器来对这些特征进行分类 ⦁ 最后通过边界回归算法重新定位目标边界框 Se…

CNN算法解决MNIST数据集识别问题

网络实现程序如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 用于设置将记录哪些消息的阈值 old_v = tf.logging.get_verbosity() # 设置日志反馈模式 tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",…

CNN算法详细分析

test_example_CNN.m train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); 将输入的数据按照规定的形式组织,并归一化. rand('state',0) 初始化时设置随机产生的数字不变 cnn.layers = { stru…

LVS负载均衡理论以及算法概要

一. LVS简介 LVS是Linux Virtual Server的简称,也就是Linux虚拟服务器, 由章文嵩博士发起的自由软件项目,它的官方站点是www.linuxvirtualserver.org.通过LVS提供的负载均衡技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器群集,它具有良好可靠性.可扩展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的服务性能.LVS 是一个实现负载均衡集群的开源软件项目,LVS 架构从逻辑上可分为调度层.Server 集群层和共享存储. 负载均衡(LB) 集群的…

R语言算法 ▪ 计算随意输入的两数之间的区域和

sumfu<-function(a,b,n=){ if(a<b){ for(i in a:b){n=n+i} }else for(i in b:a){n=n+i} return <-cat(" n= ",n) } sumfu(scan(),scan())…

CNN：人工智能之神经网络算法进阶优化，六种不同优化算法实现手写数字识别逐步提高，应用案例自动驾驶之捕捉并识别周围车牌号—Jason niu

import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() mini_batch_size = 10 #NN算法:sigmoid函数:准确率97% net = Netw…