版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

ADAS车辆在行人安全方面得分很低 ADAS vehicles score poorly on pedestrian safety 对于热衷于自动驾驶汽车(AV)的狂热者来说,一个现在病毒性的视频片段(如下所示),最初在CES期间在Flir展台放映,应该是一个警醒. AV开发人员在自动驾驶系统方面取得的进步让驾驶员感到鼓舞,这是一个很好的理由,但是任何对当前自主技术的现状过于着迷的人都应该冷静一下,AVs在保证车外人员安全方面存在的重大问题. 为什么ADAS车辆,假设配备了行人检测自动紧急刹车(

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

关于LeNet-5 LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了,这里记录一下自己的实现方法. LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用于手写数字识别,也是首批在图像识别中运用了卷积的网络.LeNet-5的网络结果如下: 从这个网络结构图中可以看出,网络首先经过了卷积.池化.卷积.池化.全连接.全连接.接下来对这些层做一些解释. 网络结构 第一次卷积 LeNet-5的第一次卷积采用了5*5的

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经

1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples

“创建全文索引 启动服务 在SQL Server配置管理工具中,找到'SQL Full-text Filter Daemon Launcher'服务用本地用户启动. 创建全文目录 打开需要创建全文目录的数据库-存储-全文目录-右键新建全文目录 用语句创建全文目录  CREATE FULLTEXT CATALOG [FD_HouseSearch]WITH ACCENT_SENSITIVITY = ON AS DEFAULT AUTHORIZATION [dbo] 此外还可以通过存储过程创建全文目录

但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题. 1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但测试毕竟条件单一,没有模拟到商用环境的所有情况,尤其是被其他产品影响的这种情况,基本上是只有到了商用环境才能够发现的. ①其他

在开始正文之前,先解释一下,这里提到的打开率指的是点击了Deeplink之后正常打开了APP和点击量的比值. 开始正文: 但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题.   1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但

import numpy as np import cPickle import keras as ks from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, convolutional, Convolution2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.utils import np_utils import logging def read_data(file): with open(file,'rb') as

第一次用卷积,看的别人的模型跑的CIFAR-10,不过吐槽一下...我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少..正确率64%的样子,没达到模型里说的75%,不知道问题出在哪里 import numpy as np import os import mxnet as mx import logging import cPickle def unpickle(file): with open(file,'rb') as fo: dict = cPickle.load(fo) return

当初在学MFC时,最经典的入门实例就是绘图程序,其作用相当于Console Application 下的Hello World了吧. 如今入手QT,不免怀旧,于是也写了一个绘图程序,虽然简单,却也是入门必备啊. 环境 OS : Ubuntu 11.04 IDE :Qt Creator 2.2.1 Qt : 4.7.4 (32bit) Complier: gcc 1.  新建一个空白Qt工程 文件--> 新建工程或项目-->其它项目-->空的Qt项目 比如命名为Qt_Instance_Ex

Github地址: https://github.com/wuranxu 使用说明 1. 安装配置Mongo数据库 下载地址 mongo是用来存放元素定位的,截图如下: 通过case_id区分每个case的元素定位 里面提供了value, method和text字段,分别作用是定位的值,定位的方法和要输入的文本内容. 2. 安装Redis 因为被墙,所以给个CSDN下载地址 戳我下载 下载后解压,运行redis-server.exe就行 装Redis的原因, 是因为现在想第一个case初始化(包

1.AttributeError: 'module' object has noattribute 'random_crop' 解决方案: 将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image, [height, width])改为: distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image,[height, width,3]) 2.AttributeError: ‘module’ object has

按照下面的步骤, 问题解决. =========================== Per Microsoft DDK, Microsoft storport.sys maintains a device queue for each device it controls and the storport interface allows the underlying miniport to set the maximum queue depth of the device queue. Th

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一 引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了 这种组合可以是 不同算法 或 同一算法不同配置 或是 数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数