欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 作为<DL4J实战>的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程: 如果您电脑上有NVIDIA显卡,并且成功的安装了CUDA,那么就随本文一起实际操作吧,全文由以下内容构成: 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用G

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

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

如下图,谷歌开源的object detection API提供了五种网络结构的fine-tuning训练权重,方便我们针对目标检测的需求进行模型训练,本文详细介绍下导出训练模型后,如何获得目标检测框的坐标.如果对使用object detection API训练模型的过程不了解,可以参考博文:https://www.cnblogs.com/White-xzx/p/9503203.html 新建一个测试文件object_detection_test.py,该脚本读取我们已经训练好的模型文件和测试图片

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

原文:https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络(CNN)中各种意义 只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类.识别.预测或决策等.在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征.如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义.而实

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

主要来源模式识别课程大作业,本文首先感谢当初的助教和一起完毕作业的队友 matconvnet在matlab下封装了CNN常见算法,网址http://www.vlfeat.org/matconvnet/.本文採用matconvnet-1.0-beta16.tar.gz 第一题: 运用matconvet提供的mnist网络结构. 通过train目录中人脸图片训练网络(训练集).通过val目录调整网络结构(验证集),最后通过test目录測试网络性能(測试集) 第一题: 设计一个神经网络,并与第一题比較

最近两周忙着上网课.投简历,博客没什么时间写,姑且把之前做的笔记放上来把... 下面是我之前看论文时记的笔记,之间copy上来了,内容是Fast R-CNN的,以后如果抽不出时间写博客,就放笔记上来(实则偷懒....)

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

作者:Ross Girshick,Jeff Donahue,Trevor Darrell,Jitendra Malik 该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法,在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%.算法主要结合了两个key insights: (1)可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上,以定位和分割目标 (2)当带标签的训练数据稀少时,可以先使用辅助数据集进行有监督的预训练,然后再使用训练集对网络的特定范围进行微调,

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

一. RCNN系列的发展 1.1  R-CNN 根据以往进行目标检测的方法,在深度学习应用于目标检测时,同样首先尝试使用滑动窗口的想法,先对图片进行选取2000个候选区域,分别对这些区域进行提取特征以用来识别分割. 1.1.1   rcnn具体的步骤是: 步骤一:在imagenet分类比赛上寻找一个cnn模型,使用它用于分类的预训练权重参数:对于这个模型修改最后的分类层,分为21类,去掉最后一个全连接层,因为所用的测试集为20类,且还有一类背景类. 步骤二:根据选择性搜索来对输入的图像进行选取2

  Faster-rcnn实现目标检测 前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast

caffe自带的例子有mnist和cifar10,cifar10和mnist的运行方式类型,下好图片数据文件后,训练例子中的模型,然后测试模型,也可以自己用图片进行预测分类(自己图片最好是cifar10训练的10种类型).10种类型如下: airplane automobile bird cat deer dog frog horse ship truck 其他类型的图片也只能是错误识别,没有意义. 进入正题,跑完例子,笔者饥渴的想来点别的分类和识别模型.结合时下热门的人脸识别技术,就决定用知名

目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一.摘要 本文主要考虑元学习问题,即存在一个任务分布(a distribution of tasks),从这个分布中抽取许多任务来训练元学习模型(或代理),使其在处理从这个分布中抽取的以前从未遇到过的任务时能更快的学习(即表现得更好). 本文通过分析一系列仅在元学习更新(meta-learning update)

Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上.使用了几个创新点来改善训练和测试的速度,同时还能增加检测的精确度.Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍,测试时的速度是其的213倍.与SPPnet对比,Fast RCNN训练VGG16网络的速度是其速度的3倍,测试时的速度是其的10倍,而且还更加准确了.Fast RCNN使用Python和C++(使用caffe)实现的,并且能够再开源MIT License 中获得代码,网址为:ht