针对分割问题,官方已经划分好了:http://cs.nyu.edu/~silberman/projects/indoor_scene_seg_sup.html import numpy as np import scipy.io as sio data = sio.loadmat('splits.mat') train_idx = data['trainNdxs'] test_idx = data['testNdxs'] train_size = len(train_idx) test_size

初始神经网络 这里要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28 像素 x28 像素)划分到 10 个类别中(0~9).我们将使用 MINST 数据集,它是机器学习领域的一个经典数据集,其历史几乎和这个领域一样长,而且已被人们深入研究.这个数据集包含 60000 张训练图像和 10000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即 MINIST 中的 NIST)在 20 世纪 80 年代收集得到.你可以将"

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

RNN介绍   在读本文之前,读者应该对全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)和卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)有一定的了解.对于FCNN和CNN来说,他们能解决很多实际问题,但是它们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 .而在现实生活中,我们输入的向量往往存在着前后联系,即前一个输入和后一个输入是有关联的,比如文本,语音,视频等,因此,我们需要了解深度学习中

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

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互

文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 概述 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效.实用的图像分类器的方法. 本文将探讨如下几种方法: 从图片中直接训练一个小网络(作为基准方法) 利用预训练网络的bottleneck(瓶颈)特征 fine-tune预训练网

这篇文章其实主要是想介绍在深度学习过程中如何使用小型数据集,这种数据集样本数量一般在1000以下,有时候甚至只有几百.一般提到神经网络,大家都会说数据量越丰富,准确性越高,但是实际工作中,可能收集不了大量的训练样本,那么这时候该如何利用有限的数据集去实现我们想要的功能,并且还能得到相对不错的效果呢?本篇文章以拥堵(事故)检测为例,为大家介绍小型数据集在深度学习中的应用,这是一个二分类的分类任务,最终分类结果为“拥堵(疑似事故)”和“正常”,分别包含大约500个样本(包含训练.验证和最后拿来测试模

本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示. 本人主要下载了其2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件.标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位.一个目标的标签示意如下: {"segmentation":[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.2

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function

CVPR 2018:腾讯图像去模糊.自动人像操纵最新研究 新智元 2018-05-29 14:13:04 新智元报道 来源:腾讯优图 编辑:江磊.克雷格 [新智元导读]即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018,腾讯优图的其中两篇入选论文,由于其较高的应用价值,受到学术界和产业界的关注. 作为计算机视觉领域最高级别的会议之一的CVPR,其论文集通常代表着计算机视觉领域最新的发展方向和水平. 腾讯优图多篇论文被CVPR2018收录,其中基于尺度迭代深度神经网络的图像去模糊算法(

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上

Anveshak:在野外放置边缘服务器 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含4位,University of Helsinki, Finland的Nitinder Mohan,Aleksandr Zavodovski,Pengyuan Zh

catalogue . 前言 . 使用的数据集 . 数据预处理 . 训练 . 测试模型运行结果: 进行实际完形填空 0. 前言 开始写这篇文章的时候是晚上12点,突然想到几点新的理解,赶紧记下来.我们用深度学习(例如tensorflow)的时候,一定要着重训练自己的建模和抽象能力,即把一个复杂的业务问题抽象为一个数学模型问题.从本质上说,阅读理解做完形填空和人机对话AI是一样的,所不同的地方在于,前者的输入一段长对话,且是带有上下文的长对话,而输出可能是一段短语,这要求神经网络需要训练出一个"长

原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf github(tensorflow):https://github.com/aizawan/segnet 基于SegNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExprement-SegNet 摘要 Segnet是用于进行像素级别图像分割的全卷积网络,分割的核心组件是一个encoder 网络,及其相对应的decoder网络,后接一个象素级别的分类网络.encod

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive fields of units in deep convolutional networks. The receptive field size is a crucial issue in many vis