vgg_model如何看分类效果

2024-10-11

比较 VGG, resnet和inception的图像分类效果

简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%

python + sklearn ︱分类效果评估——acc、recall、F1、ROC、回归、距离

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

CNN结构：图片风格分类效果已成（StyleAI）

CNN结构:图片风格分类效果已成.可以在色彩空间对图片风格进行分类,并进行目标分类. StyleAI构架:FasterRCnn + RandomTrees 为何不使用MaskRCNN? MaskRCNN-Windows-C++版本未翻译完成结果分析: 一个检测框架+一个分类框架,主要作用在于特征提取.

Fragment 实现的分类效果

Fragment 实现的分类效果布局文件的信息: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_pa

ios webview点击图片看大图效果及相应手势操作

下面参考资料有比较详细的解释,在之前的就项目中也有比较好的效果(支持更多手势),可以参考下参考资料

django实现日期分类效果

日期分类效果图实现功能:能够按照月份进行分类,统计每个月份的文章数量,没有文章的月份不显示.点击每栏可以链接的当月的文章列表. 每月文章列表可以使用django的通用视图MonthArticleView,比较容易实现.日期分类需要自己模板的context. (参考链接地址:http://www.butteredcat.org/article/23/) def month_list(): articles = Article.objects.all() year_month = set() #设

随便写一下看下效果。一个js问题

(function(a){ console.log(a); var a = 10; function a(){} }(100)); 问:执行这段代码会输出什么.

winform 猜猜看分类： WinForm 2014-08-21 14:12 267人阅读评论(0) 收藏

说明: 1>窗体应用程序. 2>一个窗体(Form1),一个按钮(btnStart),一个文本(labTime) 3>截图: 4>代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Win

WebView点击图片看大图效果

在webViewDelegate里面添加如下代码: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)aWebView { //调整字号 NSString *str = @"document.getElementsByTagName('body')[0].style.webkitTextSizeAdjust=

Python sklearn 分类效果评估

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75199996

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作。转载

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

LDA算法入门

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析

原文来自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性判别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法初识

LDA算法入门一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳

LDA算法（入门篇）

一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此

foreach、count、explode（对无限级分类的语法注释-显示无限级效果）

foreach ($array as $key => $value) foreach仅能用于数组. 每次循环中,当前单元的键名也会在每次循环中被赋给变量$key. 当前单元的值被赋给$value. <!DOCTYPE html> <html> <body> <?php $age=array("Bill"=>"35","Steve"=>"37","Peter&

GJM : 数据结构 - 轻松看懂机器学习十大常用算法 [转载]

转载请联系原文作者需要获得授权,非法转载原文作者将享受侵权诉讼文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树随机森林算法逻辑回归 SVM 朴素

android自定义控件(5)-实现ViewPager效果

对于系统的ViewGroup我们已经是十分熟悉了,最常用的LinearLayout和RelativeLayout几乎是天天要打交道,下面我们就来看看,如何一步一步将其实现: 一.首先当然也是最通常的新建一个Android工程,然后在里面新建一个类继承自ViewGroup,这里我们把这个类叫做MyViewPager. 实现继承ViewGroup之后,会发现,需要我们实现其中未实现的方法:第一个当然是两参的构造函数,用于xml布局文件生成对应的组件对象:第二个则是onLayout,这个方法我们应

Latent Dirichlet Allocation 文本分类主题模型

文本提取特征常用的模型有:1.Bag-of-words:最原始的特征集,一个单词/分词就是一个特征.往往一个数据集就会有上万个特征:有一些简单的指标可以帮助筛选掉一些对分类没帮助的词语,例如去停词,计算互信息熵等等,但不管怎么训练,特征维度都很大,每个特征的信息量太小:2.统计特征:包括Term frequency(TF) , Inverse document frequency(IDF), 以及合并起来的TF-IDF.这种语言模型主要是用词汇的统计特征来作为特征集,每个特征都能够说得出物理意义

简单的jQuery 四级分类实用插件

前言最近因需要自己封装了一个很简单的四级分类的jQuery插件,主要用于后台数据的传输和获取.接下来就分享一下这个实用的插件吧. 正文老规矩,先看一下效果,这个就很丑了,没有美化的,因为主要还是用于后台界面使用的,同时请忽略测试数据的内容: 那么下面就介绍一下使用方式: 首先html代码: <div class="container"> <input class="selectBtn" type="button" value

(实用篇)PHP递归实现无限级分类

在一些复杂的系统中,要求对信息栏目进行无限级的分类,以增强系统的灵活性.那么PHP是如何实现无限级分类的呢?我们在本文中使用递归算法并结合mysql数据表实现无限级分类. 在一些复杂的系统中,要求对信息栏目进行无限级的分类,以增强系统的灵活性.那么PHP是如何实现无限级分类的呢?我们在本文中使用递归算法并结合mysql数据表实现无限级分类. 递归,简单的说就是一段程序代码的重复调用,当把代码写到一个自定义函数中,将参数等变量保存,函数中重复调用函数,直到达到某个条件才跳出,返回相应的数据. 首先

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