文章目录 一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据 二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集 三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1. Accuracy与Loss图2. 混淆矩阵 八、保存and加载模型九、预测
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/19 8:22 # @Author : wutiande import numpy as np import matplotlib.image as mping import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.compat.v1.set_random_seed(2021) from tensorflow.ker
基于matlab CNN银行卡数字识别 一、简介 1 CNN的应用领域 CNN在以下几个领域均有不同程度的应用: 图像处理领域(最主要运用领域) —— 图像识别和物体识别，图像标注，图像主题生成，图像内容生成，物体标注等。 视频处理领域 —— 视频分类，视频标准，视频预测等 自然语言处理(NLP)领域 —
深度学习是一种非常奇怪的技术。几十年来，它的发展轨迹与人工智能的主流完全不同，在少数信徒的努力下得以生存。几年前当我开始使用它时，它让我想起了第一次玩iPhone——感觉我得到了未来送回我们的东西，或者外星人的技术。 其结果之一是，我对它的工程直觉往往是错误的。当我遇到im2c
股票价格的变化趋势一直被认为是经济领域中一个非常重要的问题。 股票价格受到各种内部和外部因素的影响，国内外经济环境、国际形势、行业前景、金融环境 上市公司数据与股市运行等因素。我们预测方法也有不同的侧重点。 传统的分析方法是基于经济学金融学，主要运用基本面分析方法
第6章 GCN的性质 第5章最后讲到GCN结束的有些匆忙，作为GNN最经典的模型，其有很多性质需要我们去理解。 6.1 GCN与CNN的区别与联系 CNN卷积卷的是矩阵某个区域内的值，图卷积在空域视角下卷的是节点的邻居的值，由此粗略来看二者都是在聚合邻域的信息。 再具体来看一些区别与联系： 图像是
一、CNN 简介 CNN的精华是：三概念两核心，这里做个简要的概要性介绍。 1、CNN 两核心——卷积和池化 （1）卷积 主要起到作用是抽取特征，使网络具有一定转移不变性，也有一定降维的作用。概述：设定一个n行m列的卷积窗口，采用的relu（elu，leakyrelu）做为激活函数函数，对输入X进行卷积操作。 注
目录 前言 一、两阶段检测进阶模型 1. FPN--多尺度金字塔 2. Cascade R-CNN 3. Libra R-CNN 二、两阶段检测进阶模型优化策略 1. 服务器端模型优化策略 2. 移动端模型优化策略 三、工业应用：铝压铸件质检 总结 前言 首先回顾以下Faster R-CNN Faster R-CNN的过程： 首先对数
目录 前言 一、两阶段检测算法发展历程 R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN 二、Faster R-CNN原理解析 总结 前言 本博文会好好再次整理一下排版和细节问题。 一、两阶段检测算法发展历程 R-CNN 如何将深度学习分类算法应用到目标检测？ 用深度学习分类模型提取特征方法代替传
简单估算caffe模型参数量和计算量的脚本，包含Convolution, MaxPooling, Eltwise和InnerProduct层 import os, sys os.environ['GLOG_minloglevel'] = '2' CAFFE_ROOT = "/home/hp/Documents/caffe-master" if os.path.join(CAFFE_ROOT, 'python') not i
MMDection 摘要 我们介绍了MMDetection，这是一个对象检测工具箱，其中包含一组丰富的对象检测和实例分割方法以及相关的组件和模块。 该工具箱从赢得了COCO Challenge 2018检测轨道的MMDet团队的代码库开始。它逐渐发展成为一个涵盖许多流行检测方法和现代模块的统一平台。 它不仅包
【GNN】万字长文带你入门 GCN - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/120311352 Convolutional Neural Network（CNN） CNN 在图像识别等任务中具有重要作用，主要是因为 CNN 利用了图片（信号）在其域中的局部平移不变性。由于图结构不存在平移不变性，所以 CNN 无法直接在图上进行卷积。
前言： 人工智能无疑是近些年来最火的词汇之一。不仅仅各大互联网巨头纷纷成立的研究院，布局人工智能，众多的新创企业也在靠着人工智能的创意应用获得风投。俗话说，物极必反，人工智能现在如日中天，总有给人一种不真实的感觉。那么，今后几年，人工智能真的能够快速发展，取代互联网时代吗，还是
import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential # Convolution2D 2维的卷积，MaxPooling2D 2维的最大池化， Flatten 把数据扁平化， # 把2维的数据扁平化为1维的数据 from keras.layers import Dens
项目来源：https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/ 之前我写过几篇博客： 就这？word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类代码详解 就这？word2vec+SVM（支持向量机）实现中英文情感分类代码详解 这两篇博客主要是基于中文进行情感分类的，那
论文：https://arxiv.org/abs/1703.06870 代码：原配、pytorch 1、pytorch 2 更多 目标检测 更多 图像分割 回顾 Faster R-CNN Faster R-CNN 包括两个阶段： 第一阶段：称为区域提议网络(RPN)，提出候选目标边界框。第二阶段：本质上是Fast R-CNN，使用 RoIPool 从每个候选框中提取特征，并
convolutional neural network (CNN) using the PyTorch library model class CNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, num_classes=10): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d( in_channels=in_channels,
随着像Facebook和Instagram这样的社交网络服务的出现，在过去十年中产生的图像数据量有一个巨大增加。使用图像(和视频)等处理软件GNU Gimp,Adobe Photoshop创建修改过的图像和视频是Facebook等互联网公司的主要关注点。 这些图片是假新闻的主要来源，经常被用于恶意的方式，如煽动暴
1.流程 （1） 空间金字塔池化（spatial pyramid pooling，SPP） 原理： （2）Fast-RCNN 2.数学概念 这么多个全连接层，必然存在计算的性能问题，让数学家们蠢蠢欲动——基于奇异值分解（singular value decomposition，SVD）的全连接层计算加速方法。 降维（dimensionality reduction）处理
问题一：微调阶段和SVM阶段阈值不同的原因？ 微调阶段是由于CNN对小样本容易过拟合，需要大量训练数据，故对IoU限制宽松：Ground Truth+与Ground Truth相交IoU>0.5的建议框为正样本，否则为负样本； SVM这种机制是由于其适用于小样本训练，故对样本IoU限制严格
作者：Priya Dwivedi 翻译：仿佛若有光 前言： 自动驾驶将在未来十年彻底改变旅行。 目前正在测试自动驾驶应用程序的各种用例，包括乘用车、机器人出租车、自动商业送货卡车、智能叉车和用于农业的事件自动拖拉机。 自动驾驶需要计算机视觉来理解和导航环境。计算机视觉的作用是： 检测
在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下： 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： 将数据集分为训练集和测试集，占比为8：2，该模型训练的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as p
前言： 本文介绍了Siamese (连体)网络的主要特点、训练和测试Siamese网络的步骤、Siamese网络的应用场合、Siamese网络的优缺点、为什么Siamese被称为One-shot分类，以及Siamese的损失函数。 Siamese Network的主要特点 1. Siamese 网络采用两个不同的输入，通过两个具有相同架
一、简介 1 CNN的应用领域 CNN在以下几个领域均有不同程度的应用: 图像处理领域(最主要运用领域) —— 图像识别和物体识别，图像标注，图像主题生成，图像内容生成，物体标注等。 视频处理领域 —— 视频分类，视频标准，视频预测等 自然语言处理(NLP)领域 —— 对话生成，文本生成，机器翻译等
