抽点时间来学习hinton的新颖网络，边读边翻译吧，加深印象，个人水平不够，仅供自己学习提升用。0 摘要（略）1 导言人类视觉通过使用仔细确定一系列关注点来忽略不相关的细节，来确保仅仅只有很小一部分的视觉的阵列以最高的解析度进行处理。内省是一个理解我们有多少关于场景的知识是来自于这样的关注点序列并且我们可以从一个关注点搜集多少知识的弱引导，但是在这篇文章里，我们假设一个关注点将会给出远多于单单一个
文章目录0. 前言1. 数据集准备2.构建网络3.数据读取4.训练模型 0. 前言至于CRNN网络的细节这里就不再多言了，网上有很多关于crnn的介绍，这里直接讲一下代码的实现流程1. 数据集准备CRNN是识别文本的网络，所以我们首先需要构建数据集，使用26个小写字母以及0到9十个数字，一共有36个字符，从这36个字符中随机选择4到9个字符（这里要说明一下，网上很多关于crnn的训练集中每张图片中
转载
2024-04-17 09:40:42
187阅读
目录1.如何在Mask R-CNN中读取有关COCO数据集的内容（my_dataset_coco.py）1.1 CocoDetection类1.1.1 初始化方法__init__1.1.2 __getitem__方法 1.1.3 parse_targets 2.如何在Mask R-CNN中读取有关Pascal VOC数据集的内容（my_datase
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object DetectionHei Law, Yun Teng, Olga Russakovsky, Jia DengarXiv:1904.08900Software RequirementPython 3.7PyTorch 1.0.0CUDA 10GCC 4.9.2 or above下载代码： git clo
机器学习最简单的算法KNN注：用的pycharm，需要安装sklearn(我安装的anaconda)KNN（k-nearest neighbors）算法 简单例子，判断红色处应该是什么颜色的点，找最近的K个邻居，什么颜色多，红色处就应该是什么颜色。 一.步骤： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2.按照距离递增次序排序，选取与当前点距离最小的k个点； 3.确定前k个点所在类别的出现
转载
2024-04-26 16:09:33
88阅读
从Cornell数据集网站：http://pr.cs.cornell.edu/grasping/rect_data/data.php 中，我们可以得到比较详细的数据集格式信息，但是其中关于pcd文件的说明不太详细，经过一段时间的查询，记录一下。以pcd0100.txt为例，打开文件，第一行就是“# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format”，说明文件
转载
2024-06-23 04:36:26
276阅读
insightface提供整理了 mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集：CASIA-Webface (10K ids/0.5M images) CASIA WebFace Dataset 是一个大规模人脸数据集，主要用于身份鉴定
转载
2024-05-28 13:57:09
167阅读
第三章 数据集介绍3.1 数据集制作3.1.1 数据集一：全天候道路图像分割数据集UAS-UESTC All-Day Scenery
该数据集是本人使用的第一个数据集，专注于道路分割，使用效果较好。在此对原作者的无私开源深表感谢。 本数据集包含sun_sight、rain_sight、night_sight、dusk_sight四种天气状况下的道路图像，图像存储为.jpg格式，标注mask为.pn
转载
2024-04-26 16:09:03
95阅读
目录前言一、创建以.yaml为后缀的数据集1.介绍2.做数据集二、创建标签1.介绍总结
前言记录如何制作图像检测的数据集一、创建以.yaml为后缀的数据集1.介绍2.做数据集 如何做.yaml文件后面会介绍准备工作：1）先在网上下载自己所需的数据集图片（最好以英文命名） 2）创建需要检测物体的标签，以.txt文件命名（不同类别分行隔
转载
2024-04-08 06:43:59
275阅读
1、简介SRA（Sequence ReadArchive）数据库是用于存储二代测序的原始数据，包括 454，Illumina，SOLiD，IonTorrent，Helicos 和 CompleteGenomics。除了原始序列数据外，SRA现在也存在raw reads在参考基因的比对信息。根据SRA数据产生的特点，将SRA数据分为四类：Studies-- 研究课题Experiments-- 实验设
写在前面该实现基于Tensorflow、Keras框架，在Ubuntu16.04下运行。官方github MaskRCNN demo一.制作数据集1.1 下载安装LabelmeLabelme用来制作图像分割数据集，在安装Labelme之前需要安装下载其所需要的一些依赖库，具体的安装方式见这篇博客Labelme安装Labelme github链接 由于笔者之前已经安装过所需要的依赖库，所以在ubun
转载
2024-09-20 19:35:45
76阅读
一 KNN算法1. KNN算法简介选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的分类。 说明：KNN没有显示的训练过程，它是“懒惰学习”的代表，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为0，等收到测试样本后进行处理。 举个栗子：以电影分类作为例子，电影题材可分为爱情片，动作片等，那么爱情片有哪些特征？动作片有哪些特征呢？也就是说给定一部电影，怎么进行分类？这里假定将电影分为爱情片和动作
转载
2024-10-26 08:35:19
89阅读
深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用在2016年， 随着微软的Deep Crossing， 谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出， 推荐系统全面进入了深度学习时代， 时至今日， 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展：与传统的机器学习模型相比， 深度学习模型的表达能力更强， 能够挖掘更多数据中隐藏的模式深度
文章目录CycleganDownload&Prerequisitesbefore your work数据集训练测试pix2pix数据集训练测试 CycleganDownload&PrerequisitesLinux或macOSPython 3CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN安装[PyTorch]（http://pytorch.org和）0.4+和其
优点可以直接从序列标签学习，不需要详细的标注具有直接从图像数据学习信息表现的DCNN的相同性质，既不需要手工特征也不需要预处理步骤，包括实体化/分割，组件定位等;具有 RNN 相同的性质，能够产生一系列标签对类序列对象的长度无约束，只需要在训练阶段和测试阶段对高度进行归一化比标准 DCNN 模型包含的参数要少的多，占用更少的存储空间特征序列提取缩放到相同的高度从卷积层产生的feature map中
转载
2024-06-17 13:29:56
72阅读
前不久在实验室接手一个项目，与甲方几经周旋后给了一个接口，核心部分是yolo3的文字检测与cnocr的文本识别。在文本识别中，由于给的预训练的模型的训练数据集与项目应用的数据分布差距较大（最明显的是识别字符的范围不同），可能需要对模型重新训练。为应对甲方朋友的一时兴起，特意花了一个下午搞清楚如何重新训练。特撰写此博客以作记录。一、重训练cnocr的理由"""
识别范围不同，cnocr提供的模型只能
转载
2024-03-18 13:52:16
1376阅读
点赞
目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练前言完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn训练训练部
转载
2024-02-08 15:20:31
69阅读
最先生成的json文件里面记录着图像轮廓的坐标和类别，需要将json文件转换成png格式的mask文件，使用的是labelme的labelme_json_to_databaset函数，执行json2dataset.py文件可以批量转换，生成的文件夹如图1所示，文件夹里面的文件如图2 图1 图2 首先创建一个文件夹，我这里叫的是data，在里面创建四个文件夹，存放内容和
转载
2024-03-28 13:31:44
53阅读
学习小结通过前面的学习，很多基本概念基本上已经理解；也通过标准的C/C++函数和Windows自带的D2D技术实现了MNIST, CIFAR10, CIFAR100, Image Folder数据集加载，和图像到张量的转换（当然也支持常见的转换，比如Center Crop, Random Crop, Flip Horizontal, Padding Scale…等等转换）；同时自己写的网络加载器，
转载
2024-06-21 21:58:08
47阅读
本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍.环境win8, python3.7, jupyter notebook目录1. 项目背景2. 数据概览3. 特征工程4. 构建模型正文1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名：Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三
