对 CNN 模块的分析,该论文(Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet)已经做过了,里面的发现是非常有帮助的:   使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU. 使用一个学习到的 RGB 的彩色空间转换. 使用线性学习率衰退策略. 使用平均和最大池化层的和. 使用大约 128 到 256 的 mini-batch 大小.如果这对你的 GPU 而言太大,将学习率按比例降到这个大小就行.…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(三)  八.数据增强相关-Stylized-ImageNet 论文名称:ImageNet-trained cnns are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.12231 论文摘要 为了提高卷积神经网络分类器的性能,提出了区域下降策略.事实证明,可以有效地引导模型关注对象中不…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 论文摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功能只在某些…

python笔记之常用模块用法分析 内置模块(不用import就可以直接使用) 常用内置函数 help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型 callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用 repr(obj) 得到obj的表示字符串,可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝 eval_r(str) 表示合法的python表达式,返回这个表达式 dir(obj) 查看obj的name space中可见的name hasattr(obj,name) 查看一个obj的na…

一.Zepto核心模块架构 Zepto核心模块架构图 该图展示了Zepto核心模块架构代码的组织方式.主要分为私有变量.函数和暴露给用户的所有api. Zepto核心模块架构代码 该图展示了Zepto的核心模块架构代码,忽略了所有实现的细节. var Zepto = (function() { // 私有变量($和zepto不是私有变量,它们会被暴露出去) var undefined, emptyArray = [], filter = emptyArray.filter, slice = em…

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(二) 四.数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称:GridMask Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2 论文摘要 本文提出了一种新的数据增强方法GridMask.它利用信息去除来实现各种计算机视觉任务的最新结果.分析了信息丢弃的需求.在此基础上,指出了现有信息丢弃算法的局限性,提出了一种简单有效的结构化方法.它基于输入图像区域的删除.大量实验…

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…

random是python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟.下面分析模块中的方法: 1.random.randint(start,stop): 这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到: 函数算法时间复杂度:O(1)核心源代码:return self.randrange(a, b+1)   # 由randrange函数封装而来例子: for i in range(20): print(rm.randint(0, 10), en…

drf的请求模块 drf的request是在wdgi的request基础上再次封装 wsgi的request作为drf的request一个属性:_request 新的request对旧的request做了完全兼容 新的request对数据解析更规范化:所有的拼接参数都能解析到query_params中,所有数据包都被解析到data中,query_params和data属于QueryDict类型,可以.dict() 转化成原生dict类型 源码分析 drf的APIView类:重写了as_view(…

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…