以12Net为例,参考其他mtcnn的用例,思考如何训练:多增加负样本以提高对错误的排除能力mutly如何使用hard_example为何如此慢如何优化.提高对错误分类的排除能力:如 这样一张照片:我使用训练出来的模型,即使采用0.8的prob阈值,得到的候选框也有664个 如果使用别人训练好的12-net的取0.4的阈值大概得到 724个候选框左右两个男的都没框进来,这幅图上效果不如我训练出来的
Q:DNN内容是怎么生成的，网页是存在数据库里的还是本地目录里
A:DNN的内容都是通过各种模块录入，网页内容是存储在数据库里的，没有静态化。
Q:如果网页是存在数据库里的，那访问网站的人多时会很慢吗？
A:会慢一点，这是DNN的一个弱点。
Q:能用DNN做类似新浪的门户网站不？
A:可以，当然，不会像新浪那么成熟。使用文章模块就可以实现。
Q:DNN汉化
# 深度卷积神经网络（DnCNN）在图像去噪中的应用
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DnCNN）是一种强大的图像去噪算法。它通过学习噪声数据和干净数据之间的映射关系，实现对噪声图像的去噪处理。本文将简要介绍DnCNN的原理，并展示如何使用Python实现DnCNN去噪。
## DnCNN原理
DnCNN的核心思想是利用深度卷积神经网络
在一些企业机构当中，存在部分DNS请求会被网关直接修改。造成无法访问的情况。而传统的socks代理也只能针对IP层面进行代理，当需要访问的地址以域名的形式存在的时候，DNS解析都是系统自动完成的，并不会走之前设置的socks代理，造成解析出来的IP错误，根本就轮不到使用之前用的代理。因为早期DNS协议设计的时候并没有考虑安全和加密，造成默认的UDP DNS请求全都是明文传输的，所以在传输过程中非常
FCN（Fully Convolutional Networks，全卷积网络）是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络非常的简单有效inference time是推理时间FCN对图像进行像素级的分类，与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）不同，FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积(这样就可以接受任意尺寸的输入图像)，这样就可以获得一
Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）rectifier function：其中analytic function是rectifier f
概述TDNN（Time Delay Neural Network，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（Statistics Pooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phoneme recognition using time-delay neural networks
x-vector出自X-Vect
小白篇之直播编码器NDI输入转HDMI输出第一步：登录设备第二步： NDI解码设置第三步：设置HDMI输出 今天接到一个客户的需求，要求用ENC编码器从NDI输入信号，然后转HDMI输出，对于这个需求该编码器当然是可以实现的，看了说明书都应该会配置，但为了小白客户，我还是决定在这里把具体配置流程给贴出来，这要大家都可以很EASY，很EASY了。第一步：登录设备 编码器默认登陆 账号： admin
I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
学习了这么久的机器学习，现在，终于开始接触深度学习了，前几天学习了Tensorflow的基本用法，现在准备学习下深度学习的相关算法。由于CNN是深度学习的必学知识，所以，下面将介绍下CNN。按照国际惯例，先来个基础介绍。一、深度学习首先，先明白什么是深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，从大类上可以归入神经网络，不过在具体实现上有许多变化。深度学习是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像
最近回到slam方向了，所以有时间整理一下最近的收获。 最复杂也是最简单的模块----滤波引入那么滤波是什么呢？ 滤波就是由于观测observation（OB）天生具备的误差和噪声。当有多个信号源观测相同事物时他们的观测值可能是不同的。就像一千个人同时看维纳斯并表述维纳斯所在的位置和姿态。那么这一千个人的表述可能大同小异，但是你无法准确获知维纳斯的真实位置和姿态。那么通过这一千个表述，我们可以对他
论文信息： 论文代码：https://github.com/cszn/DnCNN Abstract 提出网络：DnCNNs 关键技术： Residual learning and batch normalization 残差学习和批归一化 解决问题： Gaussian denoising （nonblind and blind） &
今天给大家讲解一下如何成功调试DGCNN的代码，之前发的博客是关于PointNet的代码调试，它们两个的网络非常类似，只不过DGCNN结合了局部的特征信息，关系到了点领域之间的关系，但是PointNet只是逐点提取了全局特征，所以分割和分类效果没DGCNN好。 网上源码的网址为：https://github.com/WangYueFt/dgcnn 一、首先对于电脑的配置的话，因为我目前用的是笔记本
一.前提及方案操作版本:社区版 Hadoop-1.0.3，其他版本不保证之前HBase没有考虑压缩，经过一段时间的研究和测试，打算在HBase中全面采用snappy压缩库。但是在节点上配置snappy时，发现其要求glibc版本在2.5+，而当前系统CentOS-4.8的glibc是2.3.4，CentOS-4.8不支持独立升级glibc到2.5+，所以只能整个集群升级系统到CentOS5。逐台升
DNN与感知机：又称深度神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。跟之前学习的感知器一样，在此基础上增加了隐含层的层数，使网络的深度增加。层与层之间是全连接的，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。拥有一个线性关系： 输入z位来自各节点的输入加权和,w是权值列向量，x是输入列向量激活函数：使用非线性激活函数，我们便能够从输入输出之
1.说明以下代码为苏神参加百度信息抽取比赛提出的DGCNN模型代码，其源码基本是没有注释的，所以本文对大部分代码做了注释，可能有不对的地方，可以指出。另一个就是对keras3.x版本下Attention模块的计算做了修改。2.代码注释#! -*- coding:utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import json
书接上文，上面介绍的是DNN的基本结构和一些要用到的公式。在这里我将要说一下DNN的前向传播，上图先：我来解释一下这个图。layer1是输入层，layer2是隐藏层，layer3是输出层。当然层数不是固定的，每层的神经元个数也不是固定的。一般来说第一层是输入参数的，最后一层是输出层，中间的都叫做隐藏层。在输入层，每一个参数对应一个神经元（可以这么理解），每一个参数都要传给下一层（隐藏层），虽然输入
1 推荐技术 1）协同过滤： （1）基于user的协同过滤：根据历史日志中用户年龄，性别，行为，偏好等特征计算user之间的相似度，根据相似user对item的评分推荐item。缺点：新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐。
pytorch以及其在DNN、CNN里的基本应用（代码均有含个人理解的较详尽注释）参考：tensor和Variable库的导入：前言：torch和numpy构造tensor<——————>构造ndarraytensor的一些基本计算<——————>ndarray的一些基本计算Variable：变量Variable的一些属性pytorch里的损失函数导入库哪些函数：示例：神
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2023-09-06 20:00:29
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Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
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