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RSS订阅原创 人工智能学习之新手村四机器学习术语之过拟合与欠拟合
机器学习有很多专业术语，对于初学者来说，理解这些术语存在着不小的难度。在这里，我举个例子，以点及面的阐述机器学习。首先还是说例子：已知f(-1)=0,f(0)=1,f(0.5)=1.8,f(1)=4,f(2)=15,求f(10),f(1.5),f(-2).真实的答案是f(10)=1100,f(1.5)=8,f(-2)=-5.以上数据真实发生。正常来说，我们有n组已知函数的对应关...
2019-09-26 14:11:02
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原创 人工智能学习之新手村三机器学习是什么
作为人工智能的基石，在我看来，机器学习是人工智能中最重要的部分，没有之一。它的作用就好比与数学对于物理，化学等学科的作用，所有的一切归根结底都要反映在一个个数字上才能具有比较现实的科学意义。首先，机器学习是什么，相信初学者看了那么多解释，要么抄袭的，要么瞎写的，而大牛写出来的解释又有很多晦涩难懂的地方，自己看的一脸懵逼，还是要找对于自己来说最合理的解释，我就说一下我对机器学习的理解。我认为...
2019-09-24 16:51:36
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原创 那些年，VS编译和测试XGBOOST走过的坑
回首一下，XGBOOST在C++下安装和测试还是很简单的，只是有些坑注定第一次要踩。XGBOOST源码地址：https://github.com/dmlc/xgboost，环境：windows 7，VS2017 , cmake和gcc/g++都是最新版，至于安装gcc的方法，大家爱怎么安装就怎么安装吧。首先clone源码，这地方有坑，git clone完后cmake会有问题，主要原因是...
2019-09-24 16:05:08
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原创 人工智能学习之新手村二方向选择
诺大的人工智能方向，我们往往只能选择一个或几个方向来进行深度研究，对于我来说，这是一个遗憾，当然我也绝对不建议大家去研究过多的方向，毕竟我们的精力是有限的，贪多嚼不烂。接下来就说说我对当前环境的一个了解吧，仅限参考，只说一下自己有了解的方向。总览：当前环境下，提及人工智能，人们最先想到的方向是机器学习，诚然机器学习是人工智能的重要一环，但是在我看来它不是人工智能的方向，而是人工智能的基石，...
2019-09-22 14:25:34
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原创 人工智能学习之新手村一数据的分析与处理
看过了铺天盖地的人工智能的宣传，终究觉得是各家在为各家宣传，所谓“天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往”大抵就是如此吧，如何在这繁杂的世界寻找适合自己的路，这件事就难倒了数不胜数的人，总之，这个世界对新手太不友好了。所以不管有多少人看，我自己总结一下自认为学习人工智能最好的方式。首先我们要明白自己为什么要学习人工智能还有就是人工智能是什么？繁杂的世界，我们总会对某些东西感兴趣，这些可能是一张...
2019-09-20 17:02:24
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原创 解决Could not find executable valgrind问题
这个问题是因为系统中缺少valgrind，执行sudo apt-get install valgrind即可解决
2019-09-19 09:57:47
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原创 ubuntu系统下安装rapidjson
首先clone源代码：https://github.com/Tencent/rapidjson/执行 git submodule update --init创建build目录：mkdir build进入build执行cmake ..makemake test执行测试make install安装rapidjson到系统中在CMake 项目使用rapidjson，在 C...
2019-09-19 09:51:45
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原创 python3下faster-rcnn-tensorflow的结果展示二
书接上文，在经过训练后，模型会被保存在default中，需要把它移动到output文件夹下，具体路径如图所示这里要注意，程序中原本的训练最大迭代次数为40000，而demo.py中读取的是迭代次数为70000的结果，我们修改后执行demo.py，当然也可以修改最大迭代次数，不过这个要在训练之前修改。具体修改文件位置是：修改最大迭代次数：lib/config/config.py中的t...
2019-09-13 09:23:41
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原创 python3下faster-rcnn-tensorflow的配置一
首先，采用代码为：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3，pip install -r requirements.txt安装环境，然后是安装数据集，如果想装coco的话就进入data/coco/PythonAPI，不想的话可以跳过，运行python setup.py build_ext --inplace...
2019-09-12 21:12:55
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原创 fast-maskrcnn安装与测试一
fast-maskrcnn是在像素级别上检测掩膜的。本文采用https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN的代码，基于tensorflow-GPU的深度学习的环境。首先复制代码：git clone https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN下载COCO数据集，这个代码用的2014的数据集，官方...
2019-08-24 22:40:35
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原创 sklearn-porter:python训练模型供其他语言调用
sklearn-porter源码地址：https://github.com/nok/sklearn-porter安装指令：pip install sklearn-porter部分windows系统会报错，原因在于编码，转化一下编码方式。先列出目前所支持的机器学习的模型到转换语言的对应关系吧:官方提供的例程：from sklearn.datasets import l...
2019-08-22 16:20:26
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原创 迁移学习与增量学习
日常处理数据过程中，我们会遇到新数据的增加这个问题，我们既想增加新数据，又想利用原先的模型，迁移学习和增量学习就应运而生了，而且在今后的发展中，此类问题会越来越频发。首先推荐几篇博客来探讨一下这个问题：1）Xgboost之增量学习https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/82949236；2）浅谈迁移学习，增量学习https://blog...
2019-08-21 16:41:58
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原创 关于CUDNN日志关闭的问题
CUDNN有时间操作不够规范会造成警告日志暴增的情况。修改环境变量 "export CUDNN_LOGINFO_DBG=0" ，可以吧cudnn的logging 关掉。
2019-08-03 10:25:06
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原创 scikit-image中特征一览
__all__ = ['canny', 'Cascade', 'daisy', 'hog', 'greycomatrix', 'greycoprops', 'local_binary_pattern', 'multiblock_lbp', ...
2019-07-30 19:10:01
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原创 Eigen在VS2017下的安装与使用
从matlab，python脚本语言转接到C++的项目中来说有一项是我最头痛的就是矩阵运算，说起矩阵运算在C++里边真的是难，远不像脚本语言用起来那么随意，幸好有Eigen这个神器。当VS有了nuget这个工具包管理器就感觉安装所有东西都变的简单多了。新建项目，工具栏下nuget包管理器>>管理方案的nuget程序包，启动nuget管理工具。在浏览栏下的搜索eigen就可以...
2019-07-13 17:27:02
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原创 VOC2012数据集的调用
PASCAL-VOC2012数据集介绍官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html写一下图片的调用程序：from __future__ import divisionimport osfrom PIL import Imageimport xml.dom.minidomimport numpy as n...
2019-05-11 18:43:49
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原创 tensorflow-datasets的安装
在学习机器学习时，通常会遇到数据集的问题，墙就是一座翻不完的大山，感谢谷歌提供的数据集的包，再也不用担心数据集的问题了。其安装也非常简单，直接pip就行pip install tensorflow-datasets以下罗列了tensorflow-datasets现有的数据集。 audio "groove" "nsynth" image "abstract_re...
2019-05-11 09:29:07
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原创 解决TF版本的faster-RCNN中undefined symbol: _ZTIN10tensorflow8OpKernelE 问题
采用的faster-RCNN的代码：https://github.com/CharlesShang/TFFRCNN安装TF版本的faster-RCNN会出各种问题，针对具体问题还是具体分析吧，首先笔者的python版本是python3以上的，但是github找到的都是2.7版本的，修改到3.6版本的花的时间有点长，大家不想自己修改的可以私信我，变动不大，就不列出自己修改后的github上的代码...
2019-05-08 09:48:18
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原创 目标追踪中解决cv2.selectROI不能实时框选的问题
在做目标追踪过程中，有时间我们需要对视频流中的某一帧进行ROI的选择，这时间就要利用到cv2.selectROI，但是在框选过程中，背景图片并不会实时变化，这点目前还没有找到用opencv内置函数解决的方案，就自己写了一段鼠标监控的程序，可以供大家参考，以下就是opencv实现摄像头捕捉视频并进行实时追踪的例子。import osimport globimport cv2cap = ...
2019-05-02 09:15:52
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原创 目标追踪之SiamMask的学习四
这次为SiamMask调用VOT写一个调用的程序，在SiamMask工程文件夹下新建test文件夹，程序写在这里：为了方便，我在parser的各元素中添加了默认值，另外，大家如果想换例子的话就修改文件头部的name变量：import globfrom tools.test import *import sysimport osname = "bag"sys.path.app...
2019-04-29 16:35:07
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原创 人工智能之设计师构想三
这一篇就先不讲别的，先详细说一下上一篇构想的双向网络。这一篇重点会放在反卷积神经网络（Deconvolutional networks）中首先推荐一下博客https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370以及这篇博客中提到的2篇文章：Visualizing and Understanding Convolutional Netwo...
2019-04-26 10:02:38
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原创 浅谈强化学习四之时间差分
时间差分（Temporal-Difference）是一种无模的强化学习方法，也是强化学习理论中最核心的内容。与动态规划和蒙特卡罗方法相比主要的不同在于值函数的估计。动态规划计算值函数用到了当前的状态和所有后继的状态，以自举法（booststrapping）为基础，用后继状态的值函数估计当前值函数。而蒙特卡洛通过不断试验得到经验平均从而估计值函数。时间差分本质上就是2种方法的结合，利用采样（试验...
2019-04-24 08:47:37
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原创 浅谈强化学习三之蒙特卡洛方法
无模型的强化学习方法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分法（TD）。类比于上次讲到的策略迭代和值迭代的方法，无模型的强化学习方法基本思想也是如此，通过对当前策略的评估而不断去改善策略，使得值函数趋向最优。无模型强化学习中，状态转移概率矩阵是未知的，因而我们必须采用其他方法评估当前策略。状态值函数和行为值函数的计算实际上是计算返回值（奖赏）的期望，上节我们没有提及状态值函数和行为值函数的区别与联系...
2019-04-23 08:38:27
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原创 浅谈强化学习二之马尔卡夫决策过程与动态规划
书接上文，目前普遍认为强化学习的算法分为基于值函数和基于策略搜索以及其他强化学习算法。先说强化学习的基础，提及强化学习，就要先认知马尔可夫。确认过眼神，大家都是被公式折磨的人，这里就不讲公式了，只是说一下自己的理解，作为大纲方便大家去理解学习，更具体的需要看书去系统学习。1）马尔可夫性是指系统的下一个状态仅与当前状态有关，与之前状态无关。2）马尔可夫过程：假设S是有限的状态集合，P是状...
2019-04-21 16:45:52
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原创 人工智能之设计师构想二
书接上文，设计师是对目前已有知识进行归纳总结，并依据需求提出者的意见，同时也加入自己的一部分看法，从而创造出属于自己的东西。那么我们可以一步一步来分析这个从需求到设计成果的过程。先说我自己的一个整体设计，假设我们需要让电脑学会如何设计家居装修图，列出了下图所示的机器设计师的图：我们假设的应用场景是需求者先拿到了一张装修图，认为这张装修图风格太偏冷色调了，希望变为暖色调，并且希望调整格局...
2019-04-19 10:55:34
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原创 人工智能之设计师构想一
首先声明，本文只是对智能设计的一个猜想，并不具有专业的学术认证，也没有阅读大量文献支持，个人猜想居多，若干年后再来看本文是惊艳才绝还是不切实际的猜想。首先，据我了解目前的机器学习从理论到应用都已经取得了一定成果，特别是最近几年兴起的深度学习已经将机器学习推向了高潮。但是，目前的机器学习还是有一些无法解决或者解决的问题，这也就是今天所要讲的设计师的概念。正如我们自身的经历，小时间我们依依学语，长...
2019-04-18 08:30:36
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原创 目标追踪之opencv中追踪器的应用（python）
opencv的强大之处想必做过图像处理的人都应该了解，吹一波。今天写了一下python调用opencv追踪器在OTB数据集上的目标追踪。首先，需要注意的是仅安装opencv-python是不够的，还需要其加强包opencv-contrib-python，此时需要注意的是这两个包的版本要相同。下边是我为OTB50+opencv写的目标追踪的调用程序，大家可以参考一下,其中需要指定采用数据集名称n...
2019-04-17 14:20:28
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原创 浅谈强化学习一
强化学习(reinforcement learning)，无监督学习和有监督学习之外的第三种机器学习方式，将其单独割裂出来是因为它既不像无监督学习那样仅凭数据就去学习挖掘那样，也不像有监督学习那样依靠标签和先验知识进行学习。那它到底是怎么学习的呢？这也是它最牛逼的地方，它不仅可以学习自己的经验，也可以学习别人的经验，更有甚者学习还未发生的事件。也因为这一特性，它就在AI史上留下的浓重的一笔。远的不...
2019-04-16 10:01:59
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原创 目标追踪之ECO的学习一
ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking，用于跟踪的高效卷积运算符是Martin Danelljan继C-COT又推出的新作。废话不多说，先上资源：文章地址https://arxiv.org/pdf/1611.09224.pdfmatlab源代码https://github.com/martin-danelljan/ECOp...
2019-04-15 09:31:43
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原创 强化学习的小资料一
万事开头难&兴趣是最好的老师。学习强化学习，先学习如何让程序自己玩游戏吧。先学几个小游戏：1）大家所熟知的超级玛丽：https://github.com/Ja1r0/DQN-play-SuperMario所需深度学习环境为pytorch。2）吃豆豆：https://github.com/demomagic/dqn_game_tensorflow/环境：tenso...
2019-04-14 17:25:52
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原创 目标追踪之SiamMask的学习三
这篇来讲一下SiamMask的实现原理。也就是对Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach的文章解读。原文地址https://arxiv.org/pdf/1812.05050.pdf首先，SiamMask是视觉目标跟踪(VOT)和视频目标分割(VOS)的统一框架。简单的说，就是离线情况下，训练一个追踪器，这...
2019-04-13 18:41:23
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原创 目标追踪之SiamMask的学习二
安装完数据包之后，数据包如果下载出问题，可以从下边的网盘，VOT2016下载链接：https://pan.baidu.com/s/1IvIV6RqFMRsH6pu0RdCKww提取码：navfDAVIS-2017-trainval-480p.zip的数据链接: https://pan.baidu.com/s/1S3fPvTRjHTg1n5LlU7FHTA 密码: tch6先进行VOT...
2019-04-12 19:35:32
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原创 目标追踪之SiamMask的学习一
目标追踪之SiamMask的学习一SiamMask简介安装注意事项安装进程Demo测试模型SiamMask简介SiamMask是实时地执行视觉对象跟踪和半监督视频对象分割的一种强力算法，是由中科院王强提出并实践的，具体介绍请看论文Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach安装注意事项这个项目是基于pyt...
2019-04-12 15:09:10
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原创 目标跟踪dlib+python
首先，dlib的安装在这里就不多赘述了，Dlib是一个现代c++工具包，包含机器学习算法和工具，用于用c++创建复杂的软件来解决现实世界中的问题。它被广泛应用于工业和学术界，包括机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境。官网链接http://dlib.net/dlib实现目标跟踪是基于DSST算法的，简单的说就是尺度滤波器和空间滤波器相结合的一个算法。以下是为OTB50写的调用例子...
2019-04-11 21:39:47
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原创 windows下安装cupy的坑
CuPy是CUDA上兼容数字的多维数组的实现。CuPy由核心多维数组类CuPy组成。在windows上通过pip安装需要注意cuda的版本，nvcc -V可查看cuda版本，笔者是cuda9.0版本的，安装cupy的指令为pip install cupy-cuda90.然而，此版本的cupy是依赖于C++14.0的，没有的话请参考https://blog.csdn.net/yuezhila...
2019-04-04 08:15:05
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原创 Python中OCR的tesseract
Python中OCR的tesseractTesseract简介Tesseract安装使用方式结果展示Tesseract简介Tesseract是一个开源文本识别器(OCR)引擎，可在Apache 2.0许可下使用。它可以直接使用，或者(对于程序员)使用API从图像中提取打印文本。它支持多种语言Tesseract安装第一步，采用pip安装，指令pip install pytesseract第...
2019-04-02 18:59:19
284
空空如也
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