伊伊note-CSDN博客

原创分类评价指标总结

评价指标总结梳理图参考文章梳理图参考文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/43405406/https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/109052037https://www.cnblogs.com/jpld/p/11948870.html

2021-11-19 17:50:20 484

原创 pytorch入门项目带学:GAN人脸图像生成器动态展示生成效果

pytorch入门项目带学:GAN人脸图像生成器动态展示生成效果入门学习路线指引动图代码及效果入门学习路线指引ai计算机视觉入门：1 先学lenet原理结构（包括神经网络基础）2 图像分类原理及用框架实现图像分类项目，推荐pytorch3 GAN生成对抗网络原理4 GAN人脸图像生成项目实战两周左右可以搞定，如需要指导可以联系我学习机器学习、python可联系我，微信1354008726，备注csdn动图代码及效果from matplotlib import animationfig

2020-07-24 16:17:05 1392

原创 spark dataframe 新增一列递增索引列

spark dataframe 新增一列递增索引列 import org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions.row_number val w = Window.orderBy("features") // 以“”features“”列为基准 var indexdata = da...

2019-09-24 15:30:32 1737

转载 python enumerate用法总结

转载自https://blog.csdn.net/churximi/article/details/51648388 python enumerate用法总结 &lt;div class="article-info-box"&gt; &lt;div class="article-bar-top d-fle...

2018-05-24 14:45:57 2094

转载 python面向对象编程之组合与继承

转载自：https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/7132407.html 类与类之间有两种关系：继承和组合。多用组合少用继承较好。先来看两个例子：先定义两个类，一个老师类，老师类有名字，年龄，出生的年，月和日，所教的课程等特征以及走路，教书的技能。class Teacher: def __init__(sel...

2018-05-24 14:33:24 1115

原创机器学习工具之交叉验证数据集自动划分train_test_split

机器学习工具之交叉验证数据集自动划分1. 使用方式：from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_lable,test_size=0.3,random_state=o,stratify=trai...

2018-04-18 14:51:07 3409

原创 caffe solver.prototxt部分关键参数设置

假设整体训练样本60000个，验证样本40000个 1. 训练样本有关的参数： batch_size:600 所以，需要迭代60000/600=100次才能完成一次遍历训练，即一个epoch。因此，test_interval设置为大于或者等于100再进行验证。当然你可以训练多个epoch，比如100个，这时max_iter设为10000. 2. 验证时的有关参数： batc

2017-05-02 15:18:52 1693

转载【Caffe】Blobs数据结构的Python表示

注：本文转载自http://blog.csdn.net/jinxueliu31/article/details/52066709 Caffe主要处理两种形式的数据流： 1. 图像和标签在网络上的传输，随着网络的传输，它们转化更高层次的表示，最终以得分或者概率值的形式输出。 2. 第二种数据流，主要保存各个网络层的参数，比如卷积层的weights和bias. 这些值是随着的网络的训练过程不断

2017-05-02 14:56:18 1034

原创公司的力量（一）

公司的力量（公司、公司）长久以来，都羡慕知识面广的那类人，能够谈古博今，从历史政治经济军事到人文地理天地万物都有自己的见解。喜欢交这样的朋友，大家谈的时候我就在一旁认真的听，这样带来的收获是有的，但只是微点连不成线面，喜欢羡慕什么样的人你就成为那样的就好…慢慢发现，看书看纪录片才可以形成体系的理解，而如此大量的理解才能转化为自己的见解。计划今年看书+记录片至少50，包括技术书籍，做个记录。首

2017-04-27 23:03:44 1334

原创关于caffe2

1.前言：结合网络新闻与贾杨青教授摘录些caffe2的功能特点。Caffe是由伯克利人工智能研究实验室开发的深度学习框架，Caffe2是Caffe框架的升级版，将拥有更大的组织计算灵活性。***专注于移动端的开发与优化.***它用途广泛，例如支持开发者制造聊天机器人，连接物联网服务，使用机器翻译和语音，以及医用图片识别算法等。2.Facebook宣布开源Caffe2 据外媒4月18日报道，在刚刚

2017-04-20 16:38:08 2292

原创 python根据.json文件bbox裁剪图片制作数据集及标签

**##以测试数据集为例，.json文件中包含了图片路径名，bbox及其标签值。可以生成相应的截取图片及所对应的标签...**# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Mar 29 09:20:40 2017@author: yiyi"""import jsonfrom PIL import Imageimport osimport os.pa

2017-03-31 17:57:18 5383 1

转载 R-CNN、FastR-CNN、Faster R-CNN论文笔记

在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Uni

2017-03-24 11:34:49 1529

转载【目标检测】RCNN算法详解

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. Region C

2017-03-24 11:19:40 765

原创 FCN与图像语义分割小结（学习初步指引）

作者：yiyisunshine 出处：http://blog.csdn.net/yiyisunshine/article/details/62895740学习了几天FCN后，有必要进行一下整理了，也希望能帮助到看到此篇文章的人~学习步骤：此前你一定理解了CNN吧，如果没有的话，先去看Lenet和Alexnet好啦…1.细读CNN–FCN的开山之作Fully Convolutional Networ

2017-03-17 19:27:06 5627

转载机器学习深度学习计算机视觉资料汇总

Deep Learning（深度学习）ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。deeplearning.net主页，里面包含的信息量非常多，有softw

2017-03-13 14:35:15 1591

原创 caffe各层参数详解（读文档记录）

前言：利用caffe工具来完成自己的模型搭建与训练，层级参数还是需要好好理解的，以便进行配置文件prototxt 的编写。数据层数据层是每一个模型的底层，我们需要通过它完成blobs格式数据的上传。需要注意数据层的某些参数实现数据的预处理（减去均值，放大缩小，剪裁，镜像等）。数据层的数据来源：主要是数据库（leverDB和LMDB），此时数据层的type：“Data”。top和bottom：

2017-03-13 14:20:00 3557

原创 linux下mnist验证caffe与结果可视化

此篇为了记录过程如题。linux下配置编译caffe网上资源很多。在make runtest和import caffe成功后进行本文的实验。下载数据： cd ~/caffe/ ./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh 修改配置： cd ~/caffe/ sudo gedit ./examples/mnis

2017-03-08 18:18:25 1730

原创 windows10下利用caffe model训练自己的数据

注：本篇为了完整性，现先写简单概念，下一篇详细总结caffe网络模型各层参数。一、背景知识1.caffe源码结构与核心概念：附计算所刘昕老师的图：可以看到caffe源码文件夹主要内容与功能: 核心概念： 2.经典模型：附图：二、实验流程注：由于imagenet数据集过大，这里用自己的数据集完成经典model的训练与fine-tuning。本文在整体宏观指引上，具体实现细节参看后附的博客文章。

2017-03-06 15:24:56 4065

原创初次使用ubuntu

前言一直在windows下的我终于也要跨上linux的旅程～简单命令首先介绍几个缩写： Sudo：super user do Su：switch user Dash：dashboard（仪表盘）1.alt+f2–>gnome-terminal 打开终端后：安装完Ubuntu没有设置root密码，不知道密码自然就无法进入根用户下。Ubuntu的默认root密码是随机的，即每次开机都有一个新的ro

2017-03-01 10:39:40 2360

转载 Caffe做分类初步学习以及常见问题

1.安装mac下安装caffe可以参考之前的一篇wiki(在mac下安装caffe)，当然如果遇到其他问题请自行google。对于各种Linux系统，网上的教程已经非常多了。2.caffe代码与架构层次简单介绍caffe源码是Cpp语言的，基于一些外部的库，包括BLAS(矩阵计算)，CUDA(GPU驱动)，gflags,glog,boost,protobuf,hdf5,leveldb,lmdb等。只

2017-02-21 17:32:47 1149

原创手把手教windows10+无Gpu+caffe下Mnist实例运行与测试自己的图片

前言：趁热打铁，完成了mnist实例的训练与测试，并用自己找的图片进行了测试。本文需要的环境及数据参照上篇博客配置此例子所需数据集及所有需要修改生成的文件都放在云盘里，需要请自取。链接：http://pan.baidu.com/s/1c16XXAS 密码：69c1训练模型数据集：程序本身不带测试数据，需要去下载，云盘里有。测试数据为leveldb格式。下载好后直接解压，得到两个文件夹（m

2017-02-15 15:53:05 3595 1

原创手把手教~Windows10+Anaconda2(64 bit)+VS2013+无GPU+Caffe配置与遇到的问题及解决

前言：在配置caffe之前曾有畏惧心理，听说坑很多，尝试了一遍还是蛮顺利的，一天不到就配置好了~~~（为了caffe还特意重装了系统 b(￣▽￣)d ）没几天完成了mnist实例，用自己的图片进行了测试。这个属于下一篇啦O(∩_∩)O。本文参考博文如下：风翼冰舟的博客http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143谢小小XH

2017-02-15 13:41:22 6038 1

原创 TensorFlow下的MNIST关键原理与参数理解

前言：本来是配置好了caffe准备从MNIST上手的，结果半路杀出个TensorFlow，莫名被吸引，先来一篇记录啦~TensorFlow为什么吸引了我 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。 Tensor：张量 flow：流顾名思义：（谷歌张量流图），所谓张量其实是N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。

2017-02-09 23:25:02 2546

原创 scrapy时尚网站onylady图片分类爬虫

*本文在Windows+pycharm（Python3.5）+scrapy环境下完成爬虫工作。一. scrapy原理及本文爬取思路简介：1.scrapy经典原理图讲解：Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework，是基于Twisted的异步处理框架，是纯python实现的快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻...

2016-12-17 21:18:52 1609

原创深度学习与卷积神经网络（直观理解）

好吧，读了男神哥哥们的博客，自己写不来更好的。附上链接：卷积神经网络（CNN）新手指南　http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52273930；深度学习笔记整理系列：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 ；http://xiahouzuoxin.git

2016-11-24 10:16:09 2453

原创图像的像素，灰度与表示（CNN前奏）

近来实习，方觉课堂上学的太少，完全不够用，虽然我是个乖乖女，呜呜~~~~(>_系列文章希望记录CNN时尚图片分类识别全过程，持续更新中（偷笑），如有共同学习的可以发邮件加友交流[email protected]。第一篇图像的像素，灰度与表示因为要学习下图片识别嘛，第一个问题就是图像的表示，很有意思的感觉~一、灰度是什么？1.从黑白图像讲起，顾名思义，只有两种

2016-11-23 23:22:15 7655

转载 BP原理与实现

上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和Mc

2016-11-22 11:47:25 8692

转载 CNN的重点整理

卷积神经网络：深度学习常用的特征提取方法转载通俗理解卷积神经网络 - Loving_Forever_的博客 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/loving_forever_/article/details/523898621.常用的非线性激活函数: sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于

2016-11-20 23:00:41 1174

原创基础分类算法小结（一）

学习了一些基础分类算法的Python实现，对比之前只看书的方法，这一次看程序帮助理解更深，防止忘记，屡一下思路。1.朴素贝叶斯（Naivebayes）（1）原理：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 1.朴素的含义：特征相互独立性2.对极大似然估计的修正问题。（防止0概率）（2）实现：计算每个分类

2016-11-14 16:00:26 813

原创初识Python面向对象，父类与子类（继承），例子详解

简明Python中的列子，自己理解注释了一下：供参考class schoolmember:#父类 def __init__(self,name,age):#对象建立时马上对此对象初始化 self.name=name self.age=age print('initialized schoolmember is %s' %

2016-11-03 21:13:10 11298

yiyisunshine的博客