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RSS订阅转载 paper-note：使用增强Motion-Vector实现Real-time人体行为识别
原文链接：https://blog.csdn.net/small_ARM/article/details/78380142导言：经典的two-stream的人体行为识别均使用光流图作为temporal net的输入。光流计算量过大导致光流法速度慢，在应用中无法满足实时性。这篇博客引用论文Real-time Action Recognition with Enhanced Motion ...
2019-11-15 10:48:46
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原创 论文笔记：Aggregate Channel Features for Multi-view Face Detection
Abstract：为了解决**基于特征的检测方法**不能有效迅速地检测较大差异的外表，本文借用**通道特征**的概念，将图像通道扩展为**梯度幅值**和**梯度方向直方图**，把丰富的信息用一种简单的方式表达，称其为**聚合通道特征（ACF）**。为了处理自然状态下的脸部多表情，提出了一种多视图检测方法（重新排序特征分数以及调整检测）
2019-11-08 10:45:23
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转载 公开数据集的整理
博主“忘情摆渡”的帖子：https://blog.csdn.net/wangqingbaidu/article/details/80635618博主“watersink”的帖子：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/51913171简书博主“Byte猫”的帖子：https://www.jianshu.com/p/f4d14ae3f3...
2019-07-20 16:02:08
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转载 模型裁剪与压缩
如何压缩模型大小与优化加速？严格意义上的剪枝，是将不重要的节点权重，激活值清0，而不是删除。其结果只是将模型稀疏化，所以，如果没有指定特定的稀疏矩阵加速库，那么剪枝的加速效果是不明显的。可以对权重，偏置，激活值进行剪枝，但是，偏置对一层的贡献较大，所以，不好对偏置做稀疏化。权重一般是接近0的很小的数，实际上压缩意义也不大（这个看需求，可以将不重要的权重置0，依情况而定），剪枝主要是对Relu类的...
2019-07-20 16:01:51
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原创 lane_net代码学习
Lane-Net 代码学习过程Python语法相关：① tf.decode_raw=将原来编码为字符串类型的变量，重新恢复回来。例如我们写进tfrecords源文件中的数据类型必须是to_bytes，也就是字符串类型。解析数据时必须解析回原始数据的类型。②axis的用法：如果是二维矩阵，axis=0是沿纵轴方向进行计算，如果axis=1是沿横轴方向进行计算。axis=-1是沿axis轴最...
2019-07-20 15:47:26
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原创 LaneNet论文：实时的车道线检测
论文笔记《LaneNet:Real-time lane detection Networks for Autonomous Driving》2019/6/3
2019-06-03 20:59:12
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原创 mask rcnn学习记录
代码中出现的shortcut是指conv block中的捷径大小shortcut = KL.Conv2D(nb_filter3, (1, 1), strides=strides, name=conv_name_base + '1', use_bias=use_bias)(input_tensor)shortcut = BatchNorm(a...
2019-04-29 20:54:42
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原创 深度学习-面试知识点总结（日更五题 早更新晚温习）
如何设置网络的初始值？一般总是使用服从（截断）高斯分布和均匀分布的随机值，初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响，一些启发式初始化策略通常是根据输入和输出的单元数来决定初始权重的大小梯度爆炸的解决办法？梯度截断：梯度达到某一个阈值时对其进行限制良好的参数初始化策略也能缓解梯度爆炸策略使用线性整流激活函数,如relu稀疏表示，独立表示，低维表示？无监督学习任...
2019-04-26 09:09:11
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转载 关于Keras那点儿事
记录在学习Keras中遇到的知识点，以及代码中的模块运用。TimeDistributed:使用时间序列来进行一系列的张量操作，在指定的每一时间序列中都是共享权重信息的。举个例子清晰明了：应用于Conv2D层：> from keras.models import Input,Modelfrom keras.layers import Dense,Conv2D,TimeDistrib...
2019-04-25 16:26:43
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转载 Keras中的各个层
原文：https://blog.csdn.net/pengjian444/article/details/56316445全连接层：DenseActivation层：对一个层的输出添加激活函数Dropout层：每次更新参数的时候随机断开一定百分比(b)的输入神经元连接，用于防止过拟合Flatten层：用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Resha...
2019-04-25 11:23:31
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转载 目标检测——RFB学习
内容参考链接：AI之路——RFB算法笔记RFBnet的backbone是Vgg16的SSD（RFB的含义是receptive fields block）下图中的虚线部分即为网络结构：内部结构=多分支卷积+膨胀卷积多分支卷积：瓶颈结构 1x1-s2 卷积 减少通道特征+nxn卷积5x5卷积——>两个3x3 减少参数 然后是更深得非线性层 short cut 直连设计来自...
2019-04-23 19:27:47
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原创 训练tensorflow-SSD时出现的问题与相应的解决方法
在windows系统下训练SSD时出现的问题，现记录下来警醒自己提醒他人~SSD简易版代码：GitHub（https://github.com/HiKapok/SSD.TensorFlow.git）问题1、训练时出现这样的错误：报错类型：需要输入二进制或解码后的字符串，但我们通过Scaffold命令得到的是bytes类型。出现该问题的原因可能是 与TensorFlow的版本问题有关解...
2019-04-16 17:06:50
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空空如也
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