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RSS订阅转载 DCGAN图解
前几天看了DCGAN,并且在github上学习了别人的生成mnist代码。觉得代码的条理还不够太清晰。所以在理解代码的基础上做了一些图来更直观地理解DCGAN：首先是生成器的图解：我们看到，生成器是通过输入一段随机的序列Z和Mnist的标签序列Y来反向生成一张图片。图中张量第一个值的100是batchsize。比较关键的一点就是不论是反向卷积还是反向全连接，每次都会将Y和Y的变种粘到要...
2019-07-18 11:00:47
942
转载 python的迭代器，生成器，装饰器
Python很棒，它有很多高级用法值得细细思索，学习使用。本文将根据日常使用，总结介绍Python的一组高级特性，包括：列表推导式、迭代器和生成器、装饰器。列表推导（list comprehensions）场景1：将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并，组成新的二维列表。最简单的方法：新建列表，遍历原三维列表，判断一维数据是否为a，若为a,则将该元素append至新列表中。缺...
2019-07-14 19:38:45
169
转载 彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积
前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。上图展示了一个卷积的过程，其中蓝色的图片(4*4)表示的是进行卷积的图片，阴影的图片(3*3)表示...
2019-07-10 11:21:50
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转载 全网最精辟的rcnn系列讲解
原文链接 https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/79094159Mask R-CNN是ICCV 2017的best paper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。Mask R-CNN就是典型的代表。...
2019-07-10 09:08:34
985
转载 MobileNet 原理
一、参数数量和理论计算量1、定义参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常为M，通常参数用 float32 表示，所以模型大小是参数数量的 4 倍理论计算量（FLOPs）：是 floating point operations 的缩写（注意 s 小写），可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度，大模型的单位通常为 G，小模型单位通常为 M通常只考虑乘加操作(Mult...
2019-07-09 11:32:22
684
转载 MobileNet解析
论文地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications民间实现：caffe|Tensorflow官方代码：tensorflow/models有tensorflow的实现：https://github.com/tensorflow/models/blob/m...
2019-07-09 11:13:28
339
转载 FPN解析
这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。论文：feature pyramid networks for object detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述：作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多...
2019-07-09 08:42:25
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转载 FPN
这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。论文：feature pyramid networks for object detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述：作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多...
2019-07-09 08:41:39
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转载 SSD原理解读-从入门到精通
前言五一假期期间，写了几篇SSD源码解读系列文章，阅读完源码之后，SSD的很多细节都弄懂了，经过这几个月的工作和学习，对SSD又有了新的理解，这里跟大家一起分享我对SSD的一些理解，欢迎一起讨论交流。目录前言目录SSD效果为什么这么好原因1：多尺度原因2：设置了多种宽高比的default box理论感受野和有效感受野为什么要设置default ...
2019-07-08 10:34:07
262
转载 RPN解析
RPN全称是Region Proposal Network，RegionProposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络；1. RPN的意义RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Search，...
2019-07-07 22:31:03
640
转载 YOLOV2解析
YOLO V2是YOLO系列的第二版，在YOLO V1的基础上加以改进，改善了YOLO V1定位不准的问题，又保证了检测的速度，可谓集准确性与速度于一身（YOLO V2获得了CVPR2017的最佳论文提名）。YOLO V2的原文提出了两个模型：YOLO V2和YOLO9000，本文主要着重YOLO V2，下面让我们一同走进YOLO V2的世界。Outlines：YOLO V2 vs V1；...
2019-07-07 21:55:32
237
原创 全面理解softmax与交叉熵
https://blog.csdn.net/edward_zcl/article/details/85224833https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9549881.html
2019-07-06 22:12:06
269
转载 不错的博客
https://blog.csdn.net/m0_37192554/article/list/3?https://blog.csdn.net/zjc910997316/article/category/8305832
2019-07-04 22:49:14
93
转载 经典卷积神经网络总结：Inception v1\v2\v3\v4、ResNet、ResNext、DenseNet、SENet等
https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81914743
2019-07-04 22:46:11
369
原创 YOLOv1论文理解
https://blog.csdn.net/m0_37192554/article/details/81092514https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/88695454
2019-07-04 22:41:30
129
原创 深图--度优先搜索与广度优先搜索
def dfs(adj, start): visited = set() stack = [[start, 0]] print(adj[start]) while stack: (v, next_child_idx) = stack[-1] if (v not in adj) or (next_child_idx >= len...
2019-05-17 13:24:07
133
原创 归并排序
def MergeSort(lists): if len(lists) <= 1: return lists num = int( len(lists) / 2 ) left = MergeSort(lists[:num]) right = MergeSort(lists[num:]) return Merge(left, right...
2019-04-15 15:10:44
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原创 python实现二叉树和它的七种遍历
树是数据结构中非常重要的一种，主要的用途是用来提高查找效率，对于要重复查找的情况效果更佳，如二叉排序树、FP-树。另外可以用来提高编码效率，如哈弗曼树。递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历先序遍历先序遍历class Solution(object): def preorderTraversal(self, root): """ :typ...
2019-04-08 19:09:57
207
原创 python 三个点
最近看代码，发现数组中有冒号和...的情况，不明所以，后来查到这是python数组切片的用法～传送门如下：https://blog.csdn.net/z13653662052/article/details/78010654...
2019-04-02 15:35:57
3231
原创 Faster rcnn 的NMS代码实现
import numpy as np 2. 3.def py_cpu_nms(dets, thresh): 4. """Pure Python NMS baseline.""" 5. # 所有图片的坐标信息，字典形式储存？？ 6. x1 = dets[:, 0] 7. y1 = dets[:, 1] 8. x2 = dets[:, 2] ...
2019-03-31 19:47:43
564
2
原创 参数估计之极大似然估计
很不错，值得收藏https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81460815
2019-03-22 18:30:22
299
原创 快排--pyhton
1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换；4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换；5）重复第3、4步，直到i...
2019-03-20 21:24:04
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原创 机器学习之生成模型和判别模型，统计三要素和各种空间概念
1.生成模型和判别模型生成模型：生成方法由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。典型的生成模型有朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型。生成方法的特点：生成方法可以还原出联合概率分布P(X,Y)，而判别方法不能，生成方法收敛速度更快，当样本容量增加时，学到的模型可以更快的收敛于真实模型，当存在隐变量时，仍可以用生成方法学习，此时判别方法不能用。判别模...
2019-03-18 16:00:00
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原创 机器学习之---PR曲线和ROC曲线
1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习期预测类别的组合划分为真正例(True Positive),假正例(False Positive)，真反例(True Negative)，假反例(False Negative)四种情形，四种情形组成的混淆矩阵如下：真实值 预测值 正例 负例 正例 TP FN 负例 FP TN 2. ...
2019-03-18 15:44:46
1037
原创 为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？
为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？ 贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是首先要考虑的方法之一。1、简述贝叶斯定理： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 公式如下： P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)该公式最大的优点就是可以忽略AB的联合概率直接求其条件概率分布。2、朴素贝叶斯分类： 因为它假定所有的特征在数...
2019-03-15 11:42:00
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转载 概率与统计——条件概率、全概率、贝叶斯、似然函数、极大似然估计
条件概率事物A独立发生的概率为，事物B独立发生的概率为，那么有：表示事物B发生之后事物A发生的概率；表示事物A发生之后事物B发生的概率；全概率我们可以将公式写成全量的形式：表示全量相互排斥且性质关联的事物，即：，那么可以得到,这就是全概率公式。全概率公式的意义在于：无法知道一个事物独立发生的概率，但是我们可以将其在各种条件下发生的概率进行累加获得。...
2019-02-24 10:46:46
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转载 极大似然估计思想的最简单解释
极大似然估计法的理解可以从三个角度入手，一个是整体性的思想，然后两个分别是离散状态的极大似然估计和连续状态的极大似然估计的简单例子。一、思想极大似然估计可以拆成三个词，分别是“极大”、“似然”、“估计”，分别的意思如下：极大：最大的概率似然：看起来是这个样子的估计：就是这个样子的连起来就是，最大的概率看起来是这个样子的那就是这个样子的。举个例子：有两个妈妈带着一个小孩到了你的面...
2019-02-23 11:23:20
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原创 如何查看CUDA版本和CUDNN版本
查看CUDA版本：cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息命令 cat /usr/local/cuda/version.txt即可查询查看CUDANN版本：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可...
2018-11-30 22:36:26
5061
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原创 TensorBoard一幅图中显示多条曲线
import tensorflow as tffrom numpy import random writer_1 = tf.summary.FileWriter("./logs/plot_1")writer_2 = tf.summary.FileWriter("./logs/plot_2") log_var = tf.Variable(0.0)tf.summary.scalar("...
2018-11-28 10:38:24
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原创 VGGnet网络结构详解
VGG网络结构：下面算一下每一层的像素值计算：输入：224*224*31. conv3 - 64（卷积核的数量）：kernel size:3 stride:1 pad:1像素：（224-3+2*1）/1+1=224 224*224*64参数： （3*3*3）*64 =17282. conv3 - 64：kernel size:3 stride:1 pad:1像素： （224-...
2018-11-27 22:12:01
7830
3
原创 Alexnet网络结构详解
1. AlexNet网络结构第一个卷积层 输入的图片大小为:224*224*3（或者是227*227*3） 第一个卷积层为:11*11*96即尺寸为11*11,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 55*55*96,同时后面跟LRN层,尺寸不变. 最大池化层...
2018-11-27 17:51:31
29232
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原创 python split(),os.path.split()和os.path.splitext()函数用法
# -*- coding:utf-8 -*-"""@author:lei """import os #os.path.join() 将分离的部分合成一个整体filename=os.path.join('/home/ubuntu/python_coding','split_func')print filename#输出为：/home/ubuntu/python_coding/sp...
2018-10-14 22:14:39
108
原创 CASIA-WEBFACE数据集
百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1cnnKrYQDheNfoEhcDoShyA提取码:vk36
2018-10-10 22:46:24
15816
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原创 将cudnn5换为cudnn6 libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
I have import error: ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directorydownload cudnn6.0 version (not latest 7.0) 2.sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h s...
2018-10-10 21:51:35
321
原创 tensorflow can not find libcusolver.so.8.0 ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared obje
定位libcusolver.so.8.0文件位置发现libcusolver.so.8.0是在/usr/local/cuda-8.0/lib64目录的。cd /usr/local/cuda-8.0/lib64sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64链接成功
2018-10-10 21:02:29
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原创 tensorflow安装所遇问题：libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory
问题解释：根据错误代码，应该是找不到libcudnn.so.6。这个时候笔者就没有注意最后是6而不是5，就开始各种试路径啊，硬链接软链接啥的。实质上是因为当前时间（2017.8），虽然tensorflow官网install教程里面说的是安装cudnn5.1，而tensorflow-gpu1.3已经开始去找cudnn6了（也就是说是用cudnn6编译的）。。。 理论上可以安装cudnn6试试看...
2018-10-10 20:56:52
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原创 机器学习两种归一化：
一：二： 大多数机器学习算法中，会选择Standardization来进行特征缩放，但是，Min-Max Scaling也并非会被弃置一地。在数字图像处理中，像素强度通常就会被量化到[0,1]区间，在一般的神经网络算法中，也会要求特征被量化[0，1]区间。 三：代码实现# ...def standardize(X): """特征标准化处理 Args:...
2018-10-09 14:34:35
246
原创 正确安装ubuntu caffe 使用Python可以正确导入caffe, 可是sudo python却不可以的小问题解决办法
打开terminalpythonimport syssys.path出现一串路径。。。。。其中会出现一条这样的路径“/home/your name/caffe/python”第二：sudo pythonimport syssys.path出现一串路径。。。。。缺少上面关键一条路径 重点来了。。。。。。任意地方新建一个文件---lujing.pth...
2018-09-06 20:34:29
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