G~L~M~R~S 一.data augmentation 常见的数据扩充(data augmentation)方法:文中图片均来自吴恩达教授的deeplearning.ai课程 1.Mirroring:对图像进行翻转 2.Random Cropping:随机的裁剪 3.Rotation:旋转 4.Shearing:裁剪 5.Local warping:局部的变形,调整 6.使用GAN(生成对抗网络):在原有数据集的基础上生成新的数据,从而训练一个更加鲁棒性的模型

数据集——iris(R语言自带鸢尾花包) 一.scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0,标准差为1的标准化.它的两个参数center和scale: 1)center和scale默认为真,即T 2)center为真表示数据中心化 3)scale为真表示数据标准化 中心化:所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 标准化:标准化就是数据在中心化之后再除以标准差.变换后值域为[0,1]. # 标准化与中心化data(iris) # 读入数据head(iris) #查看

有时候我们看到别人使用%~dp0 ~是扩展的意思,相当于把一个相对路径转换绝对路径%0代指批处理文件自身%1表示批处理文件命令行接收到的第一个参数,%2表示第二个,以此类推%~d0 是指批处理所在的盘符,其中d代表drive%~p0 是指批处理所在的目录,其中p代表path%~dp0 是批处理所在的盘符加路径 cd %~dp0 就是进入批处理所在目录了 详细解释还可参考命令 call /? DOS批处理中%~dp0表示什么意思 (注: %0 就是该 batch 文件的文件名)这句的意思是 更改当

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc

我们今天又来讲讲报表开发的事,上周开的这个系列入门文章也三四天了,浏览量不佳小编甚是悲伤啊,希望大家多多支持我! 一.问题描述 在实际应用中,可能需要根据表名动态地改变数据源,比如在程序数据集中,通过传进的表名参数,到数据库取出对应的表作为数据源.因为FineReport是通过AbstractTableData抽象类来读取数据源的,而上述所有的数据来源都继承实现其抽象方法 ,因此用户只要实现了AbstractTableData抽象类,也就可以用自定义类型的数据源了(程序数据集),FineRepo

      [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

镶嵌数据集是ESRI公司推出一种用于管理海量影像数据的数据模型,定义在GeoDatabase数据模型中. 它的常见数据组织方式有两种: 1. 源镶嵌数据集 Source Mosaic Dataset 顾名思义,就是直接访问影像数据.这里的影像数据格式是栅格数据集Raster Dataset. 2.派生镶嵌数据集 Derived Mosaic Dataset 通过添加其他镶嵌数据集,而获得的. 添加方式有两种: 2.1 把其他镶嵌数据集作为 表类型 添加. 这种方法获得的派生镶嵌数据集,可访问到源

首先打开vs建立一个Analysis Services项目,然后点击数据源文件右键[新建数据源],根据数据源向导建立自己的数据源,如图1: 点击[确定],选择刚才的数据连接,点击[下一步]进入模拟信息窗体,这一步记得我的电脑只能选择“使用服务账户这一项”,不然后期处理多维数据集时会连接不上数据库,当然这个看个人电脑情况,因为我同事选择的是“使用特定windows用户名和密码”这一项依然处理成功了.这一步视个人电脑而定.图2: 然后[下一步]完成数据源向导.接下来建立数据源视图为建立多维数据集提供

1 鸢尾花数据集背景 鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集.它是用统计进行分类的鼻祖. sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一. 导入的方法很简单,不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的,于是我决定去背后看一看 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 找到sklearn包的路径,发现包可不少,不过现在扔在一边,以后再来探索,我现在要找到是datasets文

SAS进阶<深入解析SAS>之对多数据集的处理 1. 数据集的纵向串接: 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成一个新的数据集. 据集的横向合并: 数据集的横向合并,指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来,形成新的数据集. 2. 数据集的纵向串接两种方法:1)使用SAS DATA步的SET语句.2)使用SAS过程步的APPEND过程. 2.1. 使用SET步纵向串接形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 ...&

0 - 背景 人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务,其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战.虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题,但该方法还是没有很好的被探索,我们设计了一个Pyramid Residual Module(PRMs)来提高DCNNs的尺度不变性. 并且我们发现现存的初始化方法并不适用multi-branch的网络,我们在当前的权重初始化方法上提出了新的方法并给出了理论证明. 1 - 贡献 提出Pyramid Residual Module来提高深度模型的尺度

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景 微调convnet : 与随机初始化不同,我们使用一个预训练的网络初始化网络,就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样.其余的训练看起来和往常一样. 将ConvNet作为固定的特征提取器 : 在这里,我们将冻结所有网络的权重,除了最后的全连接层.最后一个完全连接的层被替换为一个具有随机权重的新层,

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

0 - 摘要  我们训练了一个大型的.深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别.在测试集上,我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%,这比当前最好的技术好得多.这个拥有6000万参数和65万神经元的神经网络,由5个卷积层构成(其中有一些后接有池化层)和3个全连接层以及最后一个1000类别的softmax层.为了使得训练更加快速,我们使用非饱和神经元以及一个高效的GPU卷积操作实现.为了降低全连接层

就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测     参考信息<基于深度学习的目标检测研究进展> 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) 2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变化多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) 3)分类

五 读取数据pascal_voc.py文件解析 我们在YOLENet类中定义了两个占位符,一个是输入图片占位符,一个是图片对应的标签占位符,如下: #输入图片占位符 [NONE,image_size,image_size,3] self.images = tf.placeholder( tf.float32, [None, self.image_size, self.image_size, 3], name='images') #设置标签占位符 [None,S,S,5+C] 即[None,7,7

1.问题描述与 OCR pipeline 图1.图像文字识别流水线 首先是输入图片->进行文字检测->字符分割->字符识别. 这些阶段分别需要1-5人这样子. 2.滑动窗口 主要讲滑动窗口分类器. 图2.滑动窗口检测 对于行人检测来说,矩阵框有长宽相同的比例,虽然具体的数值会变化,但比例不变:但是对于文字检测来说,文字酷块的比例大小是不同的. 对滑动窗口来说,首先有一个窗口从图片左上角开始检测,每滑动到一个地方就将图片切割,并调整为(82*36)并输入进滑动窗口检测器中: 每次移动的距离

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 翻译请移步:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79549500 背景问题: 1.R-CNN网络训练.测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框[这2k个建议框大量重叠],而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征[即约2k次特征提取],会出现上述重叠区域多次重复提取特征