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RSS订阅转载 使用python批量把Json文件转成xml文件
使用labelme制作数据集时，产生了json文件，如何把json文件转成所需的xml文件每一张标好的图对应一个json文件，转成对应的xml文件这是总的文件夹jsonToXml下包括两个文件夹 xmlDataSet JsonDataSet这是xmlDataSet文件夹下包括的三个子文件夹 Annotations ImageSets JPEGImages 这...
2019-03-28 12:49:54
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原创 使用keras实现ResNet
1.首先导入需要用到的包import numpy as npimport tensorflow as tfimport h5pyfrom keras import layersfrom keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D...
2018-12-13 19:00:49
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原创 ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition
摘要本文提出的残差网络有152层，该网络结构以3.57% 错误率赢得了ILSVRC 2015 分类任务的第一名。介绍随着深度的增加，梯度消失和梯度爆炸问题就出现了，但这些问题可以通过标准初始化和中间标准化层解决大部分。 当更深的网络开始收敛时，就暴露出了一个问题：随着网络深度的增加，准确率开始饱和，然后急剧下降。意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度...
2018-12-11 15:38:26
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转载 gooLeNet:Going Deeper with Convolutions
摘要该网络结构提出了一个Inception 模块，在2014ILSVRC的分类和检测比赛上取得了第一名。该结构的主要特点是提高了网络内部的计算资源的利用率。在保持计算预算不变的情况下，增加了网络的深度和宽度。该网络称为goolenet,共有22层。1.介绍在ILSVRC提交的GooleNet的参数只有alexNet的1/12.但准确率却大大提高。2.相关工作 对于...
2018-12-07 14:03:20
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转载 vgg-16代码实现
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom scipy.misc import imread, imresizefrom imagenet_classes import class_namesclass vgg16: def __init__(self, imgs, weights=None, sess=None): ...
2018-12-05 20:16:10
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原创 vgg：very deep convolutional networks for Image recognition
VGG摘要1.简介2.网络配置 2.1结构2.2配置2.3讨论3.分类框架3.1.训练3.2测试4.分类实验4.1单尺度评估4.2多尺度评估4.3多裁剪图像评估 摘要 VGG通过使用3*3的卷积核增加了网络的深度到16-19，与之前大的卷积核相比，多个小的卷积核叠加，有着相同的感受野，却大大减少了参数的数目。比在2...
2018-12-01 13:56:48
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转载 alexnet在mnist数据集上的实现
alexnet结构为：conv1-lrn-maxpool-conv2-lrn-maxpool-conv3-conv4-conv5-maxpool-fc-dropout-fc-dropout-softmax由于mnist数据集种图片大小为28*28*1,所以我们对卷积核大小和步长都进行了缩小，防止图片减小过快。下面是实现的代码# coding=utf-8import tensorflo...
2018-11-27 21:05:45
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转载 使用mnist数据集实现手写字体的识别
1.MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几,该数据集包括60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test），每一张图片包含28X28个像素点2.首先使用softmax回归实现手写字体的识别（代码）import input_data#input_data下载用...
2018-11-20 20:14:59
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原创 sppnet
R-CNN 作为CNN引入目标检测的开篇之作，后来又出现了sppnet ,fast R-CNN,faster R-CNN等一系列目标检测算法，本次主要学习的是sppnet 首先介绍一下R-CNN的流程： 每张图片通过selectivesearch选出大约2000张候选框，每个候选框单独输入CNN做卷积操作，在使用SVM分类，以及最后位置的精修。sppnet就提出能不能在整张图上提取候选框特征，这样在整幅图上只进行一次卷积。 spp-net在图像检测方面也表现优
2017-12-08 18:45:14
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原创 AlexNet : ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
1.abstract 2010年ImageNet LSVRC -2010竞赛中，AlexNet用来在1.2millon高分辨率图片上辨别1000个类别，并取得了top1,top5错误率为37.5%和17%。取得了当前的最高水平。该网络使用了60millon参数和650000个神经元，包含5个卷积层 ，3个全连接层。为了使训练更加快速，我们使用了非饱和神经元和两个GPU进行运算。为了减少过
2017-11-24 17:13:49
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原创 指数加权平均和momentum梯度下降
开头先以一个例子引入指数加权平均 假设以下是伦敦某年365天的天气：蓝点是每一天的温度， vt表示每一天指数加权后的温度，连接这些点后，也就有了这条红色的弯曲的线，为什么我们要使用指数加权呢？我的理解是让连接的曲线更加平滑，让每天温度的变化幅度变小一点，因为每一天的加权温度，总是会加上前一天的温度。1.加权系数不同，导致的结果不同此时我们看
2017-11-24 17:10:00
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原创 改善深层神经网络：超参数调节（第一周）笔记
1.偏差(bias)高偏差：不能很好地拟合训练集2.方差（variance）高方差：能很好的拟合训练集，但不能很好地拟合测试集下面分别是高偏差和高方差举个例子：下面是一个猫的识别的例子，y=1,代表图片上是猫，y=0,代表图片上不是猫，下面的例子具体给出什么叫高偏差，什么叫高方差3.如何解决高偏差和高方差的问题当初始模型训练完成后，首先要知道算法
2017-11-19 13:53:12
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转载 python批量命名文件
1.导入所需要的包import osimport numpy as np2定义一个批量命名的类，并调用self.path中是你想要重命名的文件夹，如果只有一个，就把range(3)改为range(1)批量命名会把原来的文件夹中文件覆盖，如果你不想覆盖，可以把它保存到另外一个文件夹class BatchRename(): ''' 批量重命名文件夹
2017-11-10 20:39:39
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原创 Deep Neural Network for Image Classification:Application
上一篇文章中实现了一个两层神经网络和L层神经网络需要用到的函数本篇我们利用这些函数来实现一个深层神经网络来实现图片的分类
2017-11-10 19:47:36
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原创 吴恩达第四周作业（Building your Deep Neural Network - Step by Step v3）
该实验主要是实现一些“Helper function”,为下一步实现两层神经网络和L层神经网络做准备，实现一个两层网络或深层网络的步骤如下：Step 1.分别初始化一个两层神经网络和L层神经网络的参数Step 2: 前向传播的实现：1.完成一个网络的前向传播的线性部分（linear part）,即计算出 Z [l] 2.实现relu和 sigmoid激活函数3.联合前两
2017-11-10 16:20:33
2022
转载 吴恩达深度学习第三周作业（Planar data classification with one hidden layer)
单隐藏层神经网络
2017-11-08 22:49:46
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空空如也
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