转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28806793Recurrent Neural Network(RNN)循环神经网络，循环的意思就是同一网络结构不停的重复。相比较普通的神经网络，循环神经网络的不同之处在于，它在神经元之间还有相互的连接。在隐层上增加了一个反馈连接，也就是说，RNN隐层当前时刻的输入有一部分是前一时刻的隐层输出，这使得RNN可以通过循环反馈连接保留
这是 21 年的一篇综述文章，可以算得上是最前沿的自动驾驶技术综述。这几年随着深度表征学习的发展，强化学习领域也得到了加强。本文会对目前最先进的自动驾驶 DRL 算法进行汇总和分类。 1. 简介 自动驾驶系统(AD system)，由多个级别的感知和控制任务组成，目前在感知方面，已经可以通过深度学习架构来实现。但在控制层面，经典的监督学习已经不再使用，因为代理需要在每一个瞬间做出动作决
文章目录深度学习图像分类（十）：ResNeXt，ResNest...前言一、ResNeXt1. Motivation2. Model Architecture3. Why it works？二、ResNeSt1. SKNet2. ResNet 与 ResNeSt总结前言由于ResNet在神经网络里的地位实在是无可撼动，其paper引用量在CV界位居第一。 因此，基于ResNet也有很多变体，单单
本文主要针对SSD的tensorflow框架下的实现的源码解读即对网络模型的理解。 【前言】 首先在github上下载tensorflow版的SSD repository：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 同时附上论文地址：SSD 论文下载 解压SSD-Tensorflow-master.zip 到自己工作目录下。 SSD直接采
文章发表于 2015，部分内容随着时代的更迭已经不再先进，例如目前大多数模型使用的方法为深度强化学习，而不是深度学习。但作为自动驾驶的入门者，本文依然值得阅读。 1. 简介 本文的主要贡献是提出了一个深度学习自动驾驶的范式。在此之前，基于视觉的自动驾驶系统有两种主要的范式：解析整个场景以做出驾驶决策的中介感知方法 (Mediated Perception)，以及直接将输入图像映射到回归
神经网络训练加速的最简单方法是使用GPU，对弈神经网络中常规操作（矩阵乘法和加法）GPU运算速度要倍超于CPU。随着模型或数据集越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，BERT和GPT-2等大型语言模型是在数百个GPU上训练的。对于多GPU训练，需要一种在不同GPU之间对模型和数据进行切分和调度的方法。 PyTorch是非常流行的深度学习框架，它在主流框架中对于灵活性和易用性的平衡最好。Py
关于SSD的源代码详细讲解，请参考文章：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80391627 代码详解 本文是实战系列的第四篇，逼自己抽空写篇博客，把之前运行的程序po出来，供需要的人参考。 下载 SSD-Tensorflow-master 解压找到里面notebooks文件夹，本文主要针对这个文件夹下提供的事例做讲解； 主要
本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。 首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。 上面这个链接目录下主要包含： official models（这个是用Tensorflow高层API做的例子模型集，建议初
前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进，SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017赢得第一名。 一、Motivation提出背景：现有网络很多都是主要在空间维度方面来进行特征通道间的融合（如Inception的多尺度）。卷积
本篇博客为原文的简读版 1. 简介 高速公路驾驶由于其简单的驾驶环境和驾驶员的简单操作，使其成为交通环境中最为容易实现的一类情况。高速公路驾驶环境的车辆行为共有以下几种：车辆跟随，车道跟随，变道，并线，超车，避障。 2. 高速公路运动规划的注意事项 2.1 术语 在自动驾驶中，被研究的车辆被称为自主车辆 (Ego vehicle)，其他的车辆都被视为障碍物。 用车辆的状态来
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) 训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡，特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案（见综述Imbalance Problems in Object Detection: A Review）：一是hard sampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被
首先要弄清相机坐标的转换关系。 一、世界坐标系（world coordinate），也称为测量坐标系，是一个三维直角坐标系，以其为基准可以描述相机和待测物体的空间位置。世界坐标系的位置可以根据实际情况自由确定。 坐标原点为车头中心点位置，X轴水平向右，Y轴指向地面，Z轴与光轴方向平行。坐标系中的点，用 表示。 相机坐标系{camera}：坐标原点为相机的光心位置，X 轴和Y
文章目录深度学习图像分类（八）：FractalNet前言一、Fractal二、Drop-path三、 Teacher-student四、Result五、Compared with DenseNet总结前言FractalNet（分型网络），2016年Gustav Larsson首次提出，为了证明Residual对于极深网络并不是必须的，通过一种分形的结构，达到了类似于教师-学生机制、深度监督的效果。
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
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