DCGAN增强图片数据集 1.Dependencies Python 3.6+ PyTorch 0.4.0 numpy 1.14.1, matplotlib 2.2.2, scipy 1.1.0 imageio 2.3.0 tqdm 4.24.0 2.DCGAN 步骤: 将图片数集放在/Anime_GAN/DCGAN/faces 进行如下的命令: $ cd Anime_GAN/DCGAN/ $ python main.py --help # 查看默认参数信息,根据需求可进行修改 执行完上述命令会

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9迁移学习 迁移学习的基础知识已经介绍过,本篇博文将介绍提高的部分. 提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看做为一个函数,因为每次都要使用这个冻结模型的输出值来训练自己的网络层,这样从加载模型到预训练模型都会耗费一定的时间. 为此,可以将目标训练集通过冻结模型的输出保存到本地,作为新的训练数据集来训练自己的网络层,这样会更加快捷. 提高迁移学习的精度 如果自身的目标数据集与冻结模型所用的数据集差异较大或者

https://github.com/wchen342/SketchyGAN Abstract 从人体草图中合成逼真的图像是计算机图形学和视觉学中的一个具有挑战性的课题.现有的方法要么需要精确的边缘图,要么依赖于检索现有的照片.在这项工作中,我们提出了一种新颖的生成对抗网络(GAN)方法,它综合了包括摩托车.马和沙发在内的50个类别的可信图像.我们展示了一种完全自动化的草图数据扩充技术,并说明扩充的数据对我们的任务是有帮助的.提出了一种既适用于生成器又适用于判别器的新型网络结构块,通过注入多尺度

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵$W$,而不针对偏倚系数$b$.利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数. 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍

1.首先对给的数据进行划分,类型为每个类单独放在一个文件夹中 import json import shutil import os from glob import glob from tqdm import tqdm # 此文件的作用是创建每个类的文件夹,以及根据给出来的Json中已经做好的分类,对数据进行对号入座划分. # 加载json文件得出一个字典,然后根据Key值来提取每个文件到相应的文件夹中,(注意去除了不合理数据) try: for i in range(0,59): os.mk

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结. 2. DNN的L1和L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化.L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化. 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵\(W\),而不针对偏倚系数\(b\).利用

Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google De

API参考 这是scikit学习的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以给出其使用的完整指导. sklearn.base:基类和效用函数 所有估计器的基类. 基类 base.BaseEstimator scikit学习中所有估计的基础类 base.ClassifierMixin 所有分类器的混合类在scikit学习. base.ClusterMixin 所有群集估计器的混合类在scikit学习中. base.RegressorMixin 所有回归估计的混

前言 最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等.相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能.如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的算法. 所幸了解到一些单样本检测的算法,比如Isolation Forest,One-Class

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

Improving Head Pose Estimation with a Combined Loss and Bounding Box Margin Adjustment 简介 本文提出了一种网络结构,不是利用分类和回归loss加权求和,提出对数据集进行裁剪来提高准确率的方法,在很多数据集上取得了SOTA. 网络结构 从图可以看出,使用的是resnet50作为backbone,然后接6个全连接,fc1就是回归,fc181就是看成分类问题,-90到90共181个值作为分类来看.然后梯度回传的时候

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网

目前我们所接触到的许多项目开发,大多数都应用了 ORM 技术来实现与数据库的交互,ORM 虽然有诸多好处,但是在实际工作中,特别是在大型项目开发中,容易发现 ORM 存在一些缺点,在复杂场景下,反而容易大大增加开发的复杂度及牺牲灵活度.使用 ORM 不写 SQL 而使数据库交互变得简单易行,是否能够达到预期效果,要画一个问号. 主要问题可能存在于以下几点: 1.大幅度牺牲性能. 2.虽然隐藏了数据层面的设计,但并没有从根本上降低数据访问复杂度,只是将复杂纬度从一个点(SQL,存储过程)转移到另一

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

正如大家在之前公告中所看到的,多个SAP应用程序已获得认证可在 Azure虚拟机中运行,未来还会有更多 SAP应用程序获得认证.对于希望在 Azure中运行 SAP应用程序的客户来说,这是个激动人心的进展,更多详情,请单击此处.在此博客中,我想集中讨论Azure为 SAP 提供的增强监控解决方案,当您在 Microsoft Azure 虚拟机上运行基于 SAP NetWeaver的系统时需要用到这种解决方案.SAP系统通常是企业在其 IT环境中运行的最关键的应用程序,有特定的性能和可用性要求.因

GitHub: https://github.com/iccb1013/sheng.ADO.NET.Plus 早前分享过,当时没有把代码上传到Github,只是通过邮件的形式分享给了部分需要的朋友,最近终于有时间简单整理一下直接上传到 Github. 目前上传的最新版本有一些新功能特性,还有一些细节调整有兴趣的自己看一下代码. 代码的核心实现简单粗暴,我奉行够用就好,解决问题就好的思路,不会在最初的版本中就考虑上千万上亿数据balabala之类的问题,但是如果我在工作中遇到了这样的场景,我会去升