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RSS订阅原创 多标签分类与多任务学习
多标签分类0. 问题概述对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。因此就不能再像以往的模型一样，输出用softmax激活函数激活，因为我们最终的输出标签可能同时有很多的类，例如鸟类有羽毛和啄。1. 搭建模型通常对多标签任务可以采取两种网络模型，一种是直接输出一个全连接层分支，最后一层输出的神经元数应与标签数量相同，使用Sigmoid函数激活，将数值映射在0~1之间。不像Softmax函数，最后一层输
2021-07-19 19:02:18
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原创 AAAI 2020，数据增强方法：Random Erasing Data Augmentation
Random Erasing Data Augmentation厦门大学 智能多媒体实验室的一项工作，Leader：李绍滋，发表在AAAI 2020上。Zhong, Zhun, et al. “Random erasing data augmentation.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 34. No. 07. 2020.1. 摘要：介绍了一种新的训练卷积神经网络(CNN)的数据增强方法——
2021-05-09 00:38:21
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原创 对比学习及其应用
对比学习1. 什么是对比学习对比学习是一种机器学习技术，通过训练模型哪些数据点相似或不同，来学习没有标签的数据集的一般特征。Contrastive learning is a machine learning technique used to learn the general features of a dataset without labels by teaching the model which data points are similar or different. [1]例如，
2021-05-07 20:54:34
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原创 常见的人脸对齐方法 python
人脸对齐1.环境需求：opencv-pythondlib下载dlib库的68关键点文件：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2然后解压后得到shape_predictor_68_face_landmarks.dat。其次，下面可能需要有一定python基础才能快速调用。2.程序：import cv2import dlibimport numpy as npclass Face_Align(ob
2021-04-14 21:12:49
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原创 Pytorch一些小问题记录
1. 单机多卡与单卡加载多卡问题训练单机多卡模型，很容易，先定义需要使用的显卡编号：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu_device # such as [0,2,3]加载模型：# GPUif torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() # Multi GPU if torch.cuda.device_count() > 1:
2021-04-11 13:50:04
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原创 英文投稿过程中的十种状态
以下是英文投稿过程中的十种状态。1. Submitted to Journal当上传结束后，显示的状态是Submitted to Journal，这bai个状态是自然形成的无需处理。2. With editor如果在投稿的时候没有要求选择编辑，就先到主编那里，主编会分派给别的编辑。这当中就会有另两个状态：① Editor assigned 编辑分派② Editor Declined Invitation 编辑拒绝邀请，这时主编不得不将投稿文章重新分派给其它编辑。3. Reviewer(s) invi
2021-04-11 13:48:06
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原创 Facebook detectron2训练faster rcnn
Facebook detectron2训练faster rcnndetectron2是Facebook开源的一套框架，适用于很多的deep learning task，例如instance segmentation等，本文主要就如何利用detectron2训练faster rcnn，并得到模型，主要描述大体的思路0. 前期前期请看官方的教程，大致了解怎么回事githubcolab1. 安装detectron2其进行目标检测方法不像github上一些项目，是把hub给clone下来修改，而是
2021-03-05 18:49:25
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原创 Ubuntu20.04安装xampp 8部署php html网页与mysql数据库
阿里云服务器安装xampp部署网站1. 前言我在自己Windows上搭建了xampp，并调试了前后端，就差把网页部署到服务器上了，服务器选择了阿里的。然后出错了，这里分享下从零到1经验。2. 下载xampp for linux地址：https://www.apachefriends.org/download.html我下载的是这里看你怎么弄了，可以本地下载然后传到服务器，也可以wget直接下载。3. 安装xampp因为服务器没有图形界面，直接用终端装：chmod 777 *.runch
2021-02-18 01:53:04
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原创 SSH服务器一些操作记录
1. 后台运行程序与进程查看：ssh连接服务器时候，可能会出现本地断网，导致服务器运行程序中断的情况。因为所有进程都得有个父进程。当你ssh到一个服务器上时，打开的shell就是你所有执行命令的父进程。当你断开ssh连接时，你的命令的父进程就没了。如果处理不当，这些进程就会收到SIGTERM信号，全被干掉了。因此运行程序时候建议挂在后台运行，这样可防止程序死掉：$ nohup [command] &例如我需要训练模型：$ nohup python train.py &其下会
2021-02-02 15:47:44
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原创 FRP+阿里云服务器内网穿透服务器，VS code连接桥接机器
FRP+阿里云服务器内网穿透服务器，VS code连接桥接机器1. 购买阿里云服务器购买轻量级服务器即可：https://developer.aliyun.com/plan/grow-up然后选系统镜像，建议Ubuntu，因为服务器主机也是Ubuntu系统。2. 搭建FRP进入阿里的控制台，产品与服务，轻量应用，从服务器列表能找到服务器。点击进入，服务器运维-远程连接：进入服务器后，正常ubuntu终端操作，同时下方有公网的IP地址，这个记住从此处下载FRP：https://git
2021-01-28 23:56:20
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原创 reconsstruction3Dface，实现从2D图像重建3D人脸
重建3D人脸来自于论文 Y. Deng, J. Yang, S. Xu, D. Chen, Y. Jia, and X. Tong, Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set, IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (CVPRW) on Analysis and Modeling of
2021-01-14 20:44:56
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原创 深度学习的基本专业术语
深度学习的专业术语作者：陈若愚QQ：2389388826日期：2020年2月26日Abstract最近在整理学术论文的过程中发现自己的专业术语不完全正确，因此做如下的整理。主要是围绕着深度学习技术，通过做过的东西延申其基本公式及英文表达。文本采用Markdown方式编辑[1]。一、人工神经网络1.人工神经网络：Artificially neural network 通常指...
2020-02-28 19:46:10
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原创 Yolo v3目标检测模型代码使用
最近使用yolo作为目标检测的模型，此代码使用的是keras与python，在环境配置问题上会很方便。该文档主要是为了留给自己实验室的同学为了能快速使用深度学习的目标检测模型，主要讲究应用，而不是研究yolo的内部结构。我个人认为keras框架的确简单方便，但是也有很多的不方便，比如在此yolov3工程中我们就很难实现训练一部分同时保存模型，而tensorflow就可以很好地解决。如在运行...
2020-02-28 19:28:41
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翻译 MATLAB图像处理常用函数
MATLAB图像处理常用函数作者：陈若愚日期：2020年2月28日QQ：2389388826一、基本操作：1. 显示索引图像和灰度图像[X,map]=imread('trees.tif');gmap=rgb2gray(map);figure,imshow(X,map);figure,imshow(X,gmap);2.利用膨胀函数平移图像I = imread('footb...
2020-02-28 19:28:03
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原创 Inception4的tensorflow实现，主要借助nn模块
实现inception4网络，这是googlenet与resnet结合的卷积神经网络。本文按照论文复现，论文中的InceptionA，InceptionB，InceptionC，以及reduction模块已写入函数，此次也将卷积函数简化，具体见demo：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri May 31 2019@author: Ruoy...
2019-05-31 11:36:08
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原创 tensorflow手动复现论文中的Resnet34结构（不借助keras和slim模块）
看了resnet的论文，然后手动用tf.nn模块搭建了resnet34。虽然比较累与笨，但是还是方便了我的理解。这里说说我的理解，残差网络主要是为了防止退化，因此会将特征跳动到下一个以防衰退。实线部分就是将前面的model与卷积后的model直接相加，形状不变的。而后面的虚线怎么理解呢？虚线是因为前面的model和后面的model不一样的shape。这里论文中说可以通过填充0来解决...
2019-04-15 11:23:17
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原创 tensorflow复现googlenet_v1，非高度集成模块
本次使用tensorflow的tf.nn函数，在尽可能少地定义函数的情况下复现googlenet-v1这里demo在每一个inception是堆叠卷积后的结果，使用tf.concat函数可以。这里官方手册上给的通道在前，需要连接的多维矩阵在后，但是高版本的tensorflow是反过来的。新版tensorflow：layer_4a = tf.concat([layer_4...
2019-03-29 18:04:31
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原创 tensorflow使用较为底层的方式复现VGG16
一般在网络上看到一些专业人士写的demo，要么看不懂，要么封装特别好使可移植性减弱。为了巩固自己对经典网络的认识，我觉得用tensorflow以及tf.nn集成的库对经典网络进行复现，VGG作为最经典网络之一成为我的首要选择。这是论文中的结构示意图，绿框中的是最后的网络结构，论文中提及，每一个卷积后隐层后加上relu激活函数。每次步幅为1，卷积后大小不变。这里优化函数什么的我就按现...
2019-03-28 21:14:18
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翻译 用python制作流水灯
今天在网上搜索到了一个好玩的小玩意，python制作流水灯，就搬过来，原地址我忘掉在哪了，有意思就是在命令行会有类似进度条等等，直接附上代码，效果图暂时不放了，有兴趣自己调试，同时感谢无名的原作者。import timeimport sysdef Water_light(mod = 1, FRESH_TIME = 0.3, LENGTH = 7): if mod == 1: ...
2019-01-20 18:01:57
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原创 实力分割模型的复现：Windows下的DeepLabv2 tensorflow模型：tensorflow-deeplab-resnet的复现
此博客为博主在复现模型时的记录，好处是问题比较全面，缺点是语言表述可能不够清晰。最近需要用到实力分割模型，之前介于mask rcnn的运行速度过慢，所以这次为了练手，选择了这个实力分割的模型。地址：https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-resnet#after-training-i-have-multiple-files-tha...
2018-12-20 13:31:32
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原创 机器学习实战——k近邻算法
学习都得有输出，这篇博客用于做自己的日常学习记录，同时也对外开放分享自己的个人学习笔记。这是我正在看机器学习实战这本书，是一本很经典的机器学习与python的书，书中未涉及到tensorflow等框架，但是这些框架基本上都是基于深度学习的，我准备在python的机器学习以及matlab数学建模的算法上探索一翻，体会数学之美。当然，书中有很多的库和函数，这些都是很难记住，即使一边记住了后面也一定...
2018-10-19 00:07:50
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原创 neural-style风格迁移模型实战
有没有想过，利用机器学习来画画，今天，我将手把手带大家进入深度学习模型neural style的代码实战当中。neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子：这里，我选择了将梵高的画风和我们的东北大学的工学馆相结合，让工学馆融入了梵高的星空效果图，在经过100次的迭代后得到了带有星空效果的图片。另外我们...
2018-08-24 21:11:15
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原创 Cyclegan生成式对抗网络，使用tensorflow快速实战
这次，我将带大家一起参与到Cyclegan生成式对抗网络的实战之中，那么，什么是生成式对抗网络呢？生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博...
2018-08-20 00:47:19
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原创 带你利用mask R-CNN进行实例分割的目标检测
今天，带大家了解一种目标检测，语义分割，什么是语义分割呢，这里我简单地说明一下，语义分割是目标检测，一般我们看到的目标检测用一个矩形的方框给围起来，而语义分割就是能在目标下将其轮廓给勾画起来，我们可以对比一下：如下图，这张就是一般的目标检测。如下图，这个就是语义分割，将一张图轮廓都标注好的：那么我将手把手带你走进这个项目的实战中，我将以带大家安装环境，测试图片，标注训练集以及训...
2018-08-17 14:52:24
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原创 使用Google object_detection API与opencv实现简单的动态目标实时检测
这是我第一次在CSDN上发博客，如有错误或不满可以向我指出或联系我，希望这篇文章能够帮助一些人。现在是第二次修改版人工智能很火，我也尝试自己去做一些小小的东西，最近自己训练了一个检测黑框眼镜的模型，后来又实现了实施性的检测，这篇文章就是想做个记录，也希望帮助更多的人。下图是自己做的一个最简单基础的实时检测了，算法啥的可能都不是特别好。代码见我的github上，地址https:/...
2018-08-09 16:54:03
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