VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习,它是一个非常强大的深度学习技术,在不同领域有很多应用.动机很简单,可以打个比方来解释.假设想学习一种新的语言,比如西班牙语,那么从已经掌握的另一种语言(比如英语)学起,可能是有用的. 按照这种思路,计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示,其中数据集可能不够大,无法从头开始训练整个 CNN.另一个常见的策略是采用在 ImageNet 上预训练好的网络,然后通过微调整个网络来适应新任务. 这里提出的例子受启于 Francois Chol

OCx与OCxREF和CCxP之间的关系 初学STM32,我这个地方卡了很久,现在终于有些明白了,现在把我的理解写下与大家共享,如果有不对的地方,还请指出. OCxREF就是一个参考信号,并且约定: OCxREF=1,称OCxREF有效.反之,OCxREF=0,称OCxREF无效: ‘1’电平(高电平)称为OCxREF的有效电平,‘0’ 电平(低电平)称为OCxREF的无效电平. ——依据参考手册:The output stage generates an intermediate wavefo

TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes ECCV2018 北京大学.face++ 思路: 预测文本区域与连接方向,串起来 Pipeline: 通过FCN+FPN网络 预测TR(文本域).TCL(文本中心线).角度.半径 过滤文本线,后处理 网络细节: 1.基础网络采用VGG16 2.输出大小和原图一样(耗内存,慢,但是和小栋工作类似) 输出细节: 1.过滤文本中心线(相交) 2.文本线

作者: ShijieSun, Naveed Akhtar, HuanShengSong, Ajmal Mian, Mubarak Shah 来源: arXiv:1810.11780v1 项目:https://github.com/shijieS/SST.git 摘要 MOT方法一般包含两个步骤:目标检测和数据关联. 目标检测这两年随着深度学习的发展而迅速发展,但是数据关联绝大多数还是采用hand crafted的方式将表观特征,运动信息,空间关系,group关系等进行结合. 这篇文章则是利用深度

目录 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 第一章 相关概念概述 1.1 检测框表示 1.2 交并比 第二章 基础网络 2.1 基础网络 2.2 附加网络 第三章 先验框设计 3.1 引言 3.2 先验框设计 3.3 先验框可视化 3.4 学习参数定义 第四章 网络输出定义 第五章 LOSS设计 5.1 目标框匹配 5.2 LOSS计算 第六章 非极大值抑制 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结 知其然知其所以然,光

实现load_img_as_np_array def load_img_as_np_array(path, target_size): """从给定文件[加载]图像,[缩放]图像大小为给定target_size,返回[Keras支持]的浮点数numpy数组. # Arguments path: 图像文件路径 target_size: 元组(图像高度, 图像宽度). # Returns numpy 数组. """ 使用PIL库: from PIL

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- from

Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络.这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率. 1,使用预训练网络的 bottleneck 特征:一分钟达到90%的正确率 我们将使用VGG-16网络,该网络在 ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们之前提到过了.因为 ImageNet

前面提到 ES5 对象属性描述符,这篇看看对象的扩展.密封和冻结. 扩展对象 Object.preventExtensions Object.isExtensible 密封对象 Object.seal Object.isSealed 冻结对象 Object.freeze Object.isFrozen 1. Object.preventExtensions 阻止对象扩展,让一个对象变的不可扩展,也就是永远不能再添加新的属性 ES3 是没有办法阻止对象扩展的,定义对象后可以给对象添加任意属性,如

阅读目录: 1.开篇介绍 2.程序书签(代码书签机制) 2.1ProgramBookmark 实现(使用委托来锚点代码书签) 2.2ProgramBookmarkManager书签管理器(对象化书签集合的处理,IEnumerable<T>书签管理) 3.可恢复语句组件(将语句对象化) 3.1可恢复语句组件管理器(将可恢复语句视为普通的对象成员,IEnumerable<T>可恢复语句组件) 3.2可恢复语句组件运行时(Program CLR(简介)) 3.3可恢复语句逻辑配置(规则的

1.     TIMER输出PWM基本概念 脉冲宽度调制(PWM),是英文“Pulse Width Modulation”的缩写,简称脉宽调制,是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术.简单一点,就是对脉冲宽度的控制.一般用来控制步进电机的速度等等. STM32的定时器除了TIM6和TIM7之外,其他的定时器都可以用来产生PWM输出,其中高级定时器TIM1和TIM8可以同时产生7路的PWM输出,而通用定时器也能同时产生4路的PWM输出. 1.1   PWM输出模式 STM

MSP430单片机的输入输出线绝大多数是服用的,除了个别的端口外,基本上是8为为一组,不同的型号的MSP430的端口有所不同,就msp430F5438而言,一共有11个I/O端口,其中除了第十一P11的宽度是3位以外,其他的端口全是8为宽度,为了方便使用,分别命名为PA,PB,PC,……,分别对应P1,P2P3…… 值得注意的是MSP430F5438单片机的P1和P2端口还具有申请中断的功能,而其他的端口则无此功能 每个端口都有控制开关,分别可以控制端口的方向,引脚的功能,每个端口都有自己的输入

2662: [BeiJing wc2012]冻结 Time Limit: 3 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 647  Solved: 348[Submit][Status][Discuss] Description “我要成为魔法少女!”     “那么,以灵魂为代价,你希望得到什么?” “我要将有关魔法和奇迹的一切,封印于卡片之中„„”        在这个愿望被实现以后的世界里,人们享受着魔法卡片(SpellCard,又名符卡)带来的便捷.  现在,不需要

这道题和 BZOJ 2763飞行路线 几乎一模一样..然后飞行路线我是1A,这道题WA了4次,我开始怀疑我的智商了.. -------------------------------------------------------------------- #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #inclu

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

Android For JNI(二)--C语言中的数据类型,输出,输入函数以及操作内存地址,内存修改器 当我们把Hello World写完之后,我们就可以迈入C的大门了,今天就来讲讲基本的一些数据类型,函数之内的 我们先来看一张传播久远的图片' 一.各种数据类型介绍 整型 整形包括短整型.整形和长整形. 短整形 short a=1; 整形 一般占4个字节(32位),最高位代表符号,0表示正数,1表示负数,取值范围是-2147483648~2147483647,在内存中的存储顺序是地位在前.高位在

BZOJ_2662_[BeiJing wc2012]冻结_分层图最短路 Description “我要成为魔法少女!”     “那么,以灵魂为代价,你希望得到什么?” “我要将有关魔法和奇迹的一切,封印于卡片之中„„”        在这个愿望被实现以后的世界里,人们享受着魔法卡片(SpellCard,又名符 卡)带来的便捷.   现在,不需要立下契约也可以使用魔法了!你还不来试一试?   比如,我们在魔法百科全书(Encyclopedia  of  Spells)里用“freeze”作为关

经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1

一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用