机梯度下降及各种更新方法 普通更新 最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是： # 普通更新x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一个超参数，它是一个固定的常量。当在整个数据集上进行计算时，只要学习率足够低，总是能
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全
网上的资料永远都是参差不齐，经典的卡尔曼滤波让我折腾好久都没完全搞懂，现在总算找到点门路，特此记录下，后附原文来源。利用卡尔曼滤波我们可以做什么？我们举一个玩具的栗子：你开发了一款小型机器人，它可以在树林里自主移动，并且这款机器人需要明确自己的位置以便进行导航。 我们可以通过一组状态变量 来描述机器人的状态，包括位置和速度： 注意这个状态仅仅是系统所有状态中的一部分，你可以选取任何数
深度学习图像分类（七）：DenseNet文章目录深度学习图像分类（七）：DenseNet前言一、Motivation二、Model ArchitectureDenseBlockDown-sampling LayerGrowth rate三、Model Compare四、Model Code总结前言作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加
本文章是深度学习实战系列第三讲文章，以运行代码+源码分析 为主； 转载请注明引用自：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80260726 首先代码下载链接是：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载完后建议好好读下里面的README部分内容； 本文结构：一.YOLO源码解读；二.
MXNet框架用于做图像相关的项目时，读取图像主要有两种方式：第一种是读.rec格式的文件，优点是.rec文件比较稳定，移植到别的电脑上也能复现，缺点是占空间（.rec文件的大小基本上和图像的存储大小差不多），而且增删数据不大灵活。第二种是.lst和图像结合的方式，首先在前面生成.rec文件的过程中也会生成.lst文件，这个.lst文件就是图像路径和标签的对应列表，也就是说通过维护这个列表来控制你
本文是深度学习实战系列文章，主要是利用官网VGG 19层网络训练得到模型产生的weight和bias数值，对输入的任意一张图像进行前向训练，从而得到特征图。 一. 代码 以下是对应代码： # coding: utf-8 import scipy.ioimport numpy as np import os import scipy.misc import matplotlib.pyplot
文章目录深度学习图像分类（六）：Stochastic_Depth_Net前言一、Motivation二、核心结构：Drop Path二、优点与结论三、代码实现总结前言Stochastic Depth（随机深度网络），2016年清华的黄高在ECCV发表（妥妥的CV大佬），他后面也发表了DenseNet（2017年cv的best paper，后面有单独的博文介绍），Deep Networks with
本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权。 作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的分类概率
这个问题困扰我挺久，一度还理解错混淆矩阵的含义，每次记住一会没多久又忘了，而目标检测的AP与mAP问题又一直模模糊糊的，今天终于比较清晰地理解了，感谢网络上各网友无私而又丰富的知识分享。 混淆矩阵的定义 混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。 以分类模型中最简单的二分类为例，
文章目录深度学习图像分类（五）： ResNet前言一、深度学习网络退化问题二、残差连接三、ResNet的网络结构四、残差的变体五、代码的实现总结前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。知道今天，各
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) MobileNet网络是Google提出主要应用在移动端的轻量级CNN网络，之前的文章（CNN模型之MobileNet）已经对MobileNetv1版本进行了详细的介绍。目前，Google已经公开了MobileNetv2，它相比v1更高效。MobileNetv2依然使用v1中的depth
在谈到faster rcnn时，很多细节还有待深究，一直想好好看看其源码，并整理出来，好像还挺遥遥无期，留待以后吧。现在主要针对三处比较模糊的地方进行分析。 一、ROI Align的基本原理 讲到Align有必要谈一下双线性插值的原理。 数字图像中实现缩放的方法有很多种，其中一种就是双线性插值，在实现图像缩放时，有两种方法来确定缩放后的图像的像素值，第一种是根据原图像中的的像素找到对应的缩放
网络主要由输入层（两个数构成），中间层（多个神经元构成的隐藏层），以及输出层构成； import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity #定义sigmoid函数def sigmo
前言2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个，AlexN
前期利用yolov3去做飞机和油桶的检测，之后做了Faster RCNN和SSD的同级比对，确实是Faster RCNN好一些，yolo v5也要出来比较一番。下面的是yolov4与yolo v3的区别(部分)，最后用yolov5对飞机和油桶进行检测。 yolo v4与yolo v3有很多trick改进，包括两种:bag of freebies和bag of specials。bag of fr
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) 说起CNN分类网络，无法避开的是Google提出的Inception网络。Inception网络开始于2014年的GoogLeNet，并经历了几次版本的迭代，一直到目前最新的Inception-v4，每个版本在性能上都有一定的提升。这里简单介绍Inception网络的迭代史，重点讲述各个
Mask 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。本篇大作的一作是何凯明，在该篇论文发表的时候，何凯明已经去了FaceBook。我们先来看一下，Mask R-CNN取得了何等的
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) 近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。但是除了准确度外，计算复杂度也是CNN网络要考虑的重要指标，过复杂的网络可能速度很慢，一些特定场景如无人车领域需要低延迟。另外移动端设备也需要既准确又快的小模型。为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网
1. 归一化的定义 归一化用一句话说就是：把数据经过处理后使之限定在一定的范围内。比如通常限制在区间[0, 1]或者[-1, 1]等等。那么为什么要进行归一化呢？ 那么首先要说到一个重要的概念，即奇异样本数据。奇异样本数据的存在会引起训练时间增大，并可能引起无法收敛。 （1）初始化 过初始化的同学会发现，输入数据的范围会影响我们初始化的效果。例如，某个神经元的值为tansig(w1*x1+
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