作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手,提出了基于multi-stage的Cascade R-CNN,该网络结构清晰,效果显著,并且能简单移植到其它detector中,带来2-4%的性能提升 论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文地址: https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码地

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现,这里对每一步的实现作个说明: 共7层:依次为输入层.C1层.S2层.C3层.S4层.C5层.输出层.C代表卷积层(特征提取).S代表降採样层或池化层(Pooling),输出层为全连接层. 1.        各层权值.偏置(阈值)初始化: 各层权值.偏置个数计算例如以下: (1).输入层:预处理后的32*32图像数据.无权值和偏置: (2).C1层:卷积

第二个分享的是学校项目所接触到的新知识,代码压缩 + 代码打包 这次的项目用了require.js 这个插件做模块化管理的工具,所谓模块化就是在开发的过程中将功能划分成一个独立的模块,使代码可读性更强更容易维护,但是一个模块就是一个js 文件多个模块就会产生出多个js 文件,这对于日后项目上线是非常不利的,因为会对服务器发送多次请求拖慢页面加载速度,所以将多个模块打包以及压缩式很有必要的一件事情. 闲话不多说,首先要说的是 r.js 这个优化工具,下载可以在require.js 官网下载:htt

上一节是自己对网络层的一些重构,本节是自己一些代码小实践做出的一些demo程序,基本涵盖大多数UI控件操作. 一.用UISlider实现调色板 假设我们现在做一个demo,上面有一个View用来展示颜色,下面有三个UISlider滑竿分别控制RGB的色值,随着不同滑竿的拖动上面view的颜色会随之改变. 可以先脑补一下不用RAC该怎么写. 如果使用RAC只需要将三个信号包装起来用适当的操作就能实现. // 拖线的UI控件 @property (weak, nonatomic) IBOutlet

三.ReactiveCocoa代码实践之-更多思考 1. RACObserve()宏形参写法的区别 之前写代码考虑过 RACObserve(self.timeLabel , text) 和 RACObserve(self , timeLabel.text) 的区别. 因为这两种方法都是观察self.timeLabel.text的属性,并且都能实现功能.估计是作者原本用的其中一种后来对另一种也提供了支持,究竟有什么区别哪一种写法更好? 点进去看RACObserve的源码 大多都是方法调用,一层一层

前言 RAC相比以往的开发模式主要有以下优点:提供了统一的消息传递机制:提供了多种奇妙且高效的信号操作方法:配合MVVM设计模式和RAC宏绑定减少多端依赖. RAC的理论知识非常深厚,包含有FRP,高阶函数,冷信号与热信号,RAC Operation,信号的生命周期等,这些文档里都有介绍. 但是由于RAC本身的特性,可能会听上去容易上手难. 本文还是从一个比较接地气的角度开始的.因为现在要做一个完美100%的全项目ReactiveCocoa架构基本不太现实,大多数项目都会有很多历史包袱,我们只能

###************************************** 新老客户统计 ***************************************### dachu <- read.csv("D:\\Dasktop\\bigdata_game\\天池\\大厨\\qijiandiankehu.csv", header = T, encoding = "utf-8", colClasses = c("character&qu

################################################### 问题:代码运行时间   18.4.25 怎么计算代码的运行时间? 解决方案: ptm = proc.time();   ptm statements proc.time() - ptm 讨论扩展: ptm <- proc.time() for (i in 1:10000) x <- rnorm(1000) proc.time()-ptm system.time(for (i in 1:100

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 SET_START = 1 SET_END = 9 SUB_LEN = 10 def r_subset(i, r, pre, array, sub): if i == r: print sub return j = pre len_ = len(array) - (r - i) while j <= len_: sub[i] = array[j] r_subset(i+1, r, j+1, array, sub) j +=

tf,reshape(tensor,shape,name=None) #其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己#指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1. #思想:将矩阵t变为一维矩阵,然后再对矩阵的形式更改 2. c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) #shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差,产生正态分布 #这个函数产生的

#用来根据不同的细胞来源重新画TSNE图cell_source <-colnames(immune_nobatch) cell_type <- strsplit(cell_source,split = '_') ct <-rep(c('N'), times = length(cell_source)) :length(cell_source)){ ct[i] = cell_type[[i]][] } newident <- factor(ct) Idents(immune_noba

A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation  ECCV 2016 摘要:本文提出了一种 CNN cascade (CNN 级联)结构,根据一系列的定位(landmarks or keypoints),得到特定的 pose 信息,进行 语义 part 分割.前人有许多单独的工作,但是,貌似没有将这两个工作结合到一起,相互作用的 multi-task 的工作.本文就弥补这个缺口,提出一种 CNN cascade 的 tas

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in python). 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4.  跑实验 下面分别介绍. PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),本文只是简要讲最naive最simple的思想,重在实践部分,原理课上详述.

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

最近在网上看R的代码,常常看到 x %>% y 的写法. 样子看着像是pipe的用法,搜了一下, 没找到语法的相关说明. 今天突然开窍,想着 %>% 可能不是语言本身支持的语法,可能是某个包自己定义的. 于是查了下dplyr的文档,发现确实有关于%>%的解释,这个符号确实是个pipe符号. 用法为将左边的x作为参数赋予到右边的y函数中. 最初的版本来自magrittr包,顺着dplyr的文档可以找到解释. 将%>%作为R语言的pipe应该已经是业内共识的规范了,能看到很多地方在这样

建议26:提防包装类型的null值 我们知道Java引入包装类型(Wrapper Types)是为了解决基本类型的实例化问题,以便让一个基本类型也能参与到面向对象的编程世界中.而在Java5中泛型更是对基本类型说了"不",如果把一个整型放入List中,就必须使用Integer包装类型.我们看一段代码: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Client26 { public static int

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn