转载自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍,分析了其结构,并讨论了其优缺点.调用Keras中已有的VGG16模型测试其分类性能,结果表明VGG16对三幅测试图片均能正确分类. 前言 VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献<Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition>中提出卷积神经网络

通过阅读代码来学习,一向时最直接快速的.本章将讲解slim的第一层目录tensorflow/tensorflow/contrib/slim/python/slim的代码. 本层代码主要包括learning.py, evaluation.py, summary.py, queue.py和model_analyzer.py,分别对应模型的训练,测试,日志记录,队列管理和模型分析部分. 让巴默索泪来带你由易到难来阅读下这些代码吧.以下内容基本按照难度排序. 1. 模型分析模块 model_analyz

在上Andrew Ng的课的时候搜集到了课程里面自带的显示NN参数的代码,但是只能显示灰度图,而且NN里的参数没有通道的概念.所以想要获得可视化CNN的参数,并且达到彩色的效果就不行了. 所以就自己写了一个,对了,是Matlab脚本哈. function olDisplayFilter(filter, pad) %% !Only Show the 1st-3rd channel of filter %% if nargin == 1 % Between images padding pad =

今天测试发现一个问题,cv::FileStorage读取中,xml文件的第一层节点不能超过4个. <?xml version="1.0"?> <opencv_storage> <test0>1</test0> <test1>0</test1> <test2>2018</test2> <test3>0</test3> </opencv_storage> 在加

Ajax 1.标准请求响应时浏览器的动作(同步操作) 1.1浏览器请求什么资源,跟随显示什么资源2.ajax:异步请求. 2.1局部刷新,通过异步请求,请求到服务器资源数据后,通过脚本修改页面中部分内容.3.ajax 由javascript 推出的. 3.1由jquery 对js 中ajax 代码进行的封装,达到使用方便的效果.4.jquery 中ajax 分类 4.1第一层 $.ajax({ 属性名:值,属性名:值}) 4.1.1是jquery 中功能最全的.代码写起来相对最麻烦的. 4.1.

function getObjectLength(obj) { var i = 0; for(var k in obj){ i++; } return i; } var obj = { a: 1, b: 2, c: { c1: 3, c2: 4 } }; console.log(getObjectLength(obj));

纪念我曾今热爱的数通(^o^). 物理层 一句话概述: OSI的第一层,它虽然处于最底层,却是整个开放系统的基础.物理层为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备,为数据传输提供可靠的环境. 常见设备: 网线,中继器(增加传输距离),调制解调器(家用的猫),光纤,同轴电缆. 使用协议: EIA/TIA RS-232.EIA/TIA RS-449.V.35.RJ-45等 水晶头线序及设备互联法则: 1.水晶头的排线顺序 对于有线网络来说,在一个局域网里面,接触的最多的可能就是水晶头了,所以这里首先

find *.tar.gz -exec tar zxvf '{}' \;//查找当前目录下的.tar.gz 的文件的 并发送给后面的命令执行find . -maxdepth 1 //查找当前目录下的文件并显示出来.find . -maxdepth 1 -type d//查找当前目录下的文件 find . -maxdepth 1 -type d -exec cp -r '{}' /home/android/autonavi-project/ ';'//查找当前目录 并拷贝到某个位置 find .

读前必读,博客园的文章并非最新,想看最新还是建议点击这里.博客园的文章是为了方便不能FQ的同学,同步而来的.不放在博客园,不是不支持国产,而是博客园的排版太难看了,太难看了,太难看了!而且还没有客户端. 博客园的运营,你们能不能上点心~~~. 槽已吐完,开始正文吧. 海鳖曾欺井内蛙,大鹏张翅绕天涯.强中更有强中手,莫向人前满自夸. 各位看官,现在开始脱衣裳.你不用脱,自个衣裳要穿好了,别脱下来.我们是来学Golang的,不是来耍流氓的.本节,我们来正式的学习Golang.如果前面几节一路看下来,

人总要坚持一些什么,故从今儿始,咱也开始写博客,不为成为大神,不为成为分享大师,只为让自己快活有成就感一些 1.sublime的安装 登录sublime官网 : http://www.sublimetext.com/ 点击Download后,就可以看到各个版本的sublime了,根据自己的环境进行下载,打开后就是这个"帅"样子 窃以为界面还行,作为轻量级的IDE,sublime有一种打码工业的美感. 2.丰富.方便的插件 好了,上硬菜,快捷键什么的,可以在网上搜,可以自己在菜单中看,在

今天再完成一道任务的时候需要遍历得到所有txt文件,搜索很久终于得到了一个很方便的方法. foreach (string o in Directory.GetDirectories(@"D:\Logs") { foreach (string i in Directory.GetFiles(o)) { FileInfo fi = new FileInfo(i); if (fi.Extension.Equals(".txt")) { //这里我就可以操作我得到的满足条件

这个场景跟<手写Unity容器--极致简陋版Unity容器>不同,这里构造AndroidPhone的时候,AndroidPhone依赖于1个IPad 1.IPhone接口 namespace SimplestUnity_OneLayer { interface IPhone { void Call(); } } 2.AndroidPhone实现 namespace SimplestUnity_OneLayer { public class AndroidPhone : IPhone { pub

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

一.Python简介 二.Python种类 三.Python环境  windows: 1.需要配置环境变量 2.更新:卸载重装 linux:1.常用命令: 查看默认Python版本 Python -V 2.安装:yum install 某某某 四.Hello World 程序:  Windows: print("Hello World!")  linux: >>vim hello.py >> python hello.py Hello World! 五.变量 声

ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称. #sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), gender BIT defa

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

刚开始接触深度学习.卷积神经网络的时候非常懵逼,不知道从何入手,我觉得应该有一个进阶的过程,也就是说,理应有一些基本概念作为奠基石,让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络: 本文思路: 一.我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念: 1.卷积过程: 我们经常说卷积神经网络卷积神经网络,到底什么才是卷积?网络层卷积过程到底怎么实现?我们在这里借鉴了另一位博客大牛的动态图来给大家演示一下, 图作者文章在此: http://blog.csdn.net/silence1214/article/det