环境:1.win7 64位 2.python 2.7.8 3.PIL-1.1.7.win32-py2.7 在运行一下例子时候出现问题: #-*-coding:utf-8-*- __author__ = 'Hmily' import Image im=Image.open('pil.jpg') print im.format,im.size,im.mode im.show() 问题:图片无法显示 解决方法: 打开PIL安装目录:C:\Python27\Lib\site-packages\PIL 找

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cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训

在Gephi安装官网中也介绍了一些如何使用该工具的方法,我将根据自己的数据和可视化的图片进行介绍 第一步:整理数据格式,我的数据是.csv格式的(.xlsx,.xls等等) 数据第一行第一列必须是相同的,表示节点的标签,可以不用数字表示(如:N1,M2,B3等等任意形式表示,注意行列必须是相同的) 剩下数字表示节点之间的连接权重大小(不一定非要有连接表示为1,没有连接关系表示为0,如0.87,0.01等等都可以的) 当然除了这种节点和边在一起表示的对称矩阵外,还可以单独表示节点和边序列的形式,这

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在所有深度网络中,卷积神经网和图像处理最为密切相关,卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果,但卷积网调参过程很不直观,很多时候都是碰运气.为此,卷积网发明者Yann LeCun的得意门生Matthew Zeiler在2013年专门写了一篇论文,阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络,并进行分析和调优.称之为ZFNet,其网络结构没什么改进,只是将AlexNet第一层卷积核由11变成7,步长由4变为2,第3,4,5卷积层转变为384,384,256-->512,1024,512.以下首先给

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一.预处理数据部分 1.创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py) 模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord.但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入到一个 tfrecord 文件里,而 tf 没有对 tif 格式的图片的解码,因此不能直接使用原来的 build_data.py. 先用 osgeo 里的 gdal 读取 tif 文件,得到大 tif 的 np

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文章目录 Note 数据 准备开始 操控风格 我错了!!! 定制图像 特别注意!!! figsize=(width, height)!!! 格式化标签 组合多个可视化对象? 保存你的图片 matplotlib教程学习笔记 这篇教程旨在展示如何开始.完善.结束可视化过程.我们将以一些原始的数据为开端,以保存可视化的图片为结尾.在其过程中,我们会展示一些整洁的特性和实用的练习. Note figure对象是图片的最终体,可能包含1个或多个Axes对象 Axes对象代表独立的plot,请不要把它和ax

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方

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『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 深度学习小白——卷积神经网络可视化(二) TensorBoard--TensorFlow可视化 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:<Visualizing and Understanding Convolutional Networks>,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,

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