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RSS订阅原创 如何理解GAN的minimax
如何理解GAN的minimax原始公式：minimax规则解释可见https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax此处min和max的目标均是公式中的损失函数，这是对于真假输入两种情况判别器交叉熵损失的求和。其中minimax在此条件下的含义是，首先寻求使损失最大（判别效果最佳）的判别器，其次是在此情况下使损失最小的生成器。但是在实际训练中二者可以交替训练，也可以一起训练。...
2020-11-06 14:55:40
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原创 分析YOLOv3，然后复现（争取每日更新）
完整分析一个YOLOv3的代码然后复现自己的YOLOv3争取再学习一下PyTorch的新版改进，然后对复现的代码进行升级
2020-04-18 23:38:52
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原创 使用seaborn绘制折线图，并使自动图例为中文
通常，我们使用seaborn进行绘图时，需要用到的变量和名称均为英文，然而有部分情况下需要设置图例为中文，而此时可能需要用到中文变量（Python 3支持中文变量，大家可以尝试一下）以下是seaborn中文图例绘制曲线的代码import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn ...
2020-04-10 00:02:24
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原创 DELL笔记本win10，NVIDIA 错误43 + PCI 需要进一步安装，解决方案
NVIDIA error 43，PCI requires further installationwin10 系统 NVIDIA 错误43 + PCI 需要进一步安装，解决方案以下是我按照自己的操作进行的记录（想直接看解决方案的可以直接跳过）1.首先是无限循环安装驱动无效。。。官网的，第三方的，CUDA附加的都尝试过了2.使用任务管理器禁用重启，卸载，回滚什么的也试过了，没有用3.升级w...
2019-11-16 23:10:25
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原创 GAN 入门（PyTorch1.0版）
GAN每一种著名的代码都值得研究，觉得过于简单，也可能是因为不够了解又或者产生了错误的见解。并不是能用就可以结束对事物的研究发现问题也许会产生更好的结果。Generator从随机数组中产生图片，利用全连接产生有序数组，可以转换为图片以下是代码class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generato...
2019-10-29 15:41:33
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原创 弱监督目标检测论文阅读（一）
最近打算持续更新一些关于弱监督目标检测的论文随笔，欢迎有研究相关方向的各位来相互交流，有提一些建议的就更欢迎了。Generative Adversarial Learning Towards Fast Weakly Supervised Detection摘要...
2019-08-28 16:02:38
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原创 extreme net 论文要点
extreme net论文地址 https://arxiv.org/pdf/1901.08043.pdfextreme net是一种检测的一步算法，由corner net改进而来，通过预测物体的四个极点来界定物体的位置和边界。由于corner net的论文中是利用目标最小外接矩形的左上角和右下角实现一个目标的标记，但由于这两个点并不在目标的边界上，因此在检测中进行有效的训练和寻找仍然存在一定的...
2019-07-19 12:12:09
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原创 GitHub Desktop使用
使用这个软件你真的不来GitHub看看吗？https://github.com/0fine0/Github_Desktop_User_Files长期维护此仓，有什么新的内容可以评论给我，加进去或者你可以fork呀 #_$...
2019-07-19 10:29:02
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原创 浅析CornerNet
cornernet简介cornernet构成cornernet是一种不同于之前的检测网络的一种新的网络，大部分思路源于stacked hourglass network。网络本身属于一步网络，在预测过程中不再需要进行anchor的设置，取而代之的是预测目标的左上角坐标和右上角坐标，每一组角点将代表一个目标。在网络前向传递的过程中，网络将输出两组heatmap：对应每个预测位置是一个角点的概率；...
2019-03-31 12:50:39
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原创 FCN原理浅析
FCN全卷积网络和CNN网络十分相似，主要区别在于取消全连接层并以卷积层的方式进行替代，最终输出heat map而不是feature map。本文选取AlexNet作为典型的CNN并将其转换为FCN以分析思路，AlexNet有五个卷积层、三个池化层和三个全连接层构成。在由CNN改造为FCN的过程中，CNN的卷积层保持不变，全连接层则是去除放置等效的卷积层或根据需求设计新的卷积层，这里的网络结构参考...
2018-12-17 18:37:42
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原创 需求分析--论文复现的不同角度
对于一篇论文来说，大部分人讨论的都是论文中新的思路和创新点，又或是采用的新的结构，但是在第一次复现论文代码的过程中你将发现：论文的思路并不能完全作为你复现代码的完整思路。本文将概括性的描述论文复现的过程（以复现faster rcnn为例，仅供参考）。首先，需要思考程序的目的–搭建深度学习，进行训练使网络的输出满足需求，网络的结构需要参考论文的描述。为了实现前面的目的，我们需要数据集用以训练并搭建...
2018-12-17 15:32:56
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原创 keras实现faster rcnn的代码分析
本文分析的代码来自https://github.com/yhenon/keras-frcnn，侵删。keras是一种类似tensorflow的Python语言下的包，同样可以用于卷积神经网络的设计，相较于tensorflow实现相对容易但本身仍需tensorflow或theano的支持，本文分析tensorflow支持下的keras实现，keras=2.0.3，数据集选择Pascal VOC20...
2018-11-30 23:45:39
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原创 1*1卷积；tensorflow小提示
单隐层感知器逼近定理：只要单隐层感知器包含的隐含神经元足够多，就能够在闭区间上以任意精度逼近一个多变量连续函数。累积反向传播误差信号在神经网络的层数增加时会出现指数衰减或增长的现象，从而导致数值计算快速收缩或越界。空间金字塔池化网络可以克服其输入大小固定的却底单，办法是在最后一个卷积层和第一个全连接层之间插入一个空间金字塔池化层。...
2018-11-10 20:42:43
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原创 FASTER RCNN RPN_LOSS
calculation the loss of rpncoordnates input:prediction_bbox,anchor,ground_truthcoordnates sizes:[WH9,4],[WH9,4],[num_objection,1]coordnates orginal struct:(x1,y1,x2,y2)coordnates reshape struct:(x...
2018-11-03 00:17:34
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原创 Faster R-CNN：关于RPN的loss及实现
Faster R-CNN是用于图像检测的一种算法，本文具体讨论了RPN部分的loss function数学计算以及Python3.0+TensorFlow1.9条件下的代码实现。Faster R-CNN 在RPN上的损失函数由两部分构成分类损失函数和回归损失函数：anchor的分类损失函数：输入为预测的foreground的概率和anchor的标签，anchor为negative时标签值为...
2018-10-26 22:54:05
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原创 Faster R-CNN 关于RPN的详解
Faster R-CNN是一种检测算法，与之前提出的算法差异较大的地方在于RPN的提出，RPN的作用是在图像上提取出可能存在物体的矩形区域并给出关于存在目标可能性的打分，给定后的区域将用于分类。RPN的输入可以为任意尺寸的图片，经过网络的计算后，将输出5个变量，其中四个是预测目标所在位置矩形的坐标，包括中心点坐标和矩形的长宽，第五个变量是对输出矩形框的打分，打分越高矩形框的置信度越高。RPN的...
2018-10-20 00:01:05
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原创 YOLO论文思路简析
YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）是一种2016年提出的用于视觉检测的算法，与之前的算不同，YOLO改变了检测的过程将检测转化为了一个回归问题，输出目标的bbox和p（概率）。相较于之前的算法，YOLO的执行速度很快，base YOLO可以达到45fps而fast YOLO可以达到155fps，基本可以满足实时...
2018-10-12 22:10:19
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原创 BP算法应用
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常见的网络，可以用于设计分类器和数值拟合等。本文将介绍一种简单的分类器设计和利用标准BP网络实现二次函数拟合。首先介绍片BP神经网络的结构，包括输入层，隐藏层和输出层，示意图如下：上图展示了BP神经网络的前向传递过程，输入数据进入隐藏层进行计算，最终通过输出层输出，但是由于输出的数据和设定数据可能存在误差因此...
2018-09-28 23:55:32
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原创 FASTER-RCNN理论学习
FASTER-RCNN是一种目标检测的算法，可以迅速检测出输入图像内部的目标，并给出目标的具体范围，本文主要讨论算法的实现过程，内部不包含具体的实现代码，论文原文：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》FASTER-RCNN主要由两部分构成，RPN和RCNN，RPN用于对输入...
2018-09-21 22:58:52
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空空如也
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