文章目录1、引言2、导入数据集（所思所想）2.1 代码2.2 运行结果2.3 查看数据集2.4 展示样本图片2.4.1 随机展示图片2.4.2 展示0-9数字图片3、搭建网络3.1 BP神经网络之前馈神经网络模型3.1.1 前馈神经网络模型代码(BP.py)3.1.2 模块解析3.2 卷积神经网络模型3.2.1 卷积神经网络模型代码(CNN.py)3.2.2 模型解释3.3 两个神经网络模型的主
FixedUpdate
可以多次调用(每帧)；
不过能用于帧频很高的情况；
Update
仅一次调用（每帧）；
LateUpdate
 
软考照片审核时间探究：为何等待如此之久？
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的佼佼者，一直备受瞩目。为了规范软件行业从业人员的技能水平，我国推出了软件水平考试（简称软考），作为评价软件人才的重要标准。然而，在报名软考的过程中，许多考生都发现了一个令人头疼的问题：软考照片审核要好久。那么，为何软考照片审核需要这么长时间呢？本文将对此进行深入探讨。
首先，我们要了解软考照片审核的流程。考生
我才刚刚学习Faster R-CNN，看了好多博客，觉得对知识点讲的很好，但是顺序不对，应该首先讲解总的框架，然后再讲解内部的细节，所以我就自己写了一篇，请大家指正。 Faster R-CNN，可以大致分为两个部分，一个是RPN网络，另一个是Fast R-CNN网络，前者是一种候选框（proposal）的推荐算法，而后者则是在此基础上对框的位置和框内的物体的类别进行细致计算。 不管是RPN还是Fa
大家好！今天我向大家推荐一个由我创建的全新开源数据集：China-Balanced-License-Plate-Recognition-Dataset-330k。这是一个高质量、平衡的中国车牌识别数据集，包含了33万张各类中国车牌的图片。数据集经过精心设计，确保了图像质量的优秀和大部分各类车牌类型的平衡分布。这个数据集非常适合用于训练和评估车牌识别模型。地址： GitHub - Sunl
# 如何使用Python打开摄像头
## 简介
在本文中，我将向您展示如何使用Python代码来打开摄像头。这对于想要进行视频流处理、人脸识别等应用的开发者来说非常有用。
## 流程概述
下面是打开摄像头的整个流程，我们将使用OpenCV库来实现这个功能。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入OpenCV库 |
| 2 | 打开摄像头 |
| 3 | 循环读取
在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（比如根据validation data上的accuracy来确定early stopping的ep
在Windows下安装好opencv2.4.9之后，在"xxx/build/x64/vc10/bin"下有训练中要用到的可执行程序opencv_xxxx.exe等四个可执行程序。注意，由于本人为win7 64bits系统，安装了VS2010，故使用该目录下的可执行程序。 当使用自带程序进行人脸检测训练时，遇到一些问题，整理如下：1.
软考网络工程师备考要好久？这是许多准备参加软考网络工程师考试的考生们经常问的一个问题。备考时间的长短因人而异，取决于个人的基础知识、学习能力、时间安排等多种因素。但是，无论备考时间多久，都需要有一个合理的备考计划和策略，才能更好地备考并取得好成绩。
首先，对于零基础的考生来说，备考时间可能会更长一些。因为需要从头开始学习网络工程师的相关知识和技能，建立扎实的基础。建议这类考生要尽早开始备考，制定
基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总结 上面说到，损失函数的选择对于模型训练起到了至关重要的作用，在不同的算法中往往有着不同
一、CNN训练注意事项神经网络训练采用的方法是SGD，严格意义上是Mini-batch SGD。过程如下：1、SGD过程不断循环如下过程： （1）采样一个 batch 数据(比如 32 张 ， 可以做镜像对称)：即每次是在这32张图片里求梯度，不是全局也不是一张。在采样数据的过程中可以对图像做镜像对称，镜像对称并不影响图像内容。 （2）前向计算得到损失loss。 （3）反向传播计算一个batch上
作者：hzwer总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验，我主要做了一些 RL，图像质量，图像分类，GAN 相关的任务，日常大概占用 5 - 10 张卡。『可复现性和一致性』有的同学在打比赛的时候，从头到尾只维护若干份代码，每次载入前一次的训练参数，改一下代码再炼，俗称老丹。这样会有几个问题：某次引入一个 bug，过了很久才发现，然后不知道影响范围；得到一个好模型，但是不知道它是怎么来的；忘了自己的 b
一）简介 继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。与R-CNN相比，Fast R-CNN训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒，在PASCAL VOC 2007上的准确率却相差无几，约在66%-67%之间。二）Fast R-CNN介绍2.1）SPPNet简介 在介绍F
这里以Faster r-cnn讲解为主，Fast r-cnn与Faster r-cnn训练过程类似， proposals的提取过程在Faster r-cnn后单独讲述。yolo在最后讲解，Fast r-cnn 测试部分与yolo类似，也不再赘述。Fast r-cnn 应用于小目标检测，训练模型耗时大，定位效果较差，且生成proposals部分单独用matlab实现，训练过程冗杂，并且测试也需借助F
前面我们学习了Faster RCNN的原理流程，特别是RPN网络的原理，详情如下：目标检测算法Faster RCNN详解目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RP
如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛。。。 按照官网安装教程，安装基本需求。 Install
损失函数一直在下降，为什么识别率上不去。----------------2021-01-08更新-----------------------0.学习率设置太高，一个epoch直接收敛，所以损失不会下降比如学利率一开始设置为1，因为下降太快，那么很有可能在一个epoch旧完全收敛。所以看到的validation数值并不下降，第一个epoch就已经处于谷底了。所以如果使用的是系统默认的学习率，最好检
深度学习是当今最火的研究方向之一。它以其卓越的学习能力，实现了AI的关键功能。 一般来说，深度学习一次肯定是不够的，那到底学习多少次合适呢？翻了翻各位大牛的研究成果，有训练10个迭代的，有30个，甚至也有1万个以上的。这就让小白迷茫了，到底训练多少次合适？训练的检验标准是什么？有一些大牛上来直接就说训练多少次，也不解释为什么，就说是凭经验，这种我们学不来。还有一些专家给出了一些理由，我
目录一、前言二、模型训练与验证三、保存模型与调参 一、前言DL中，当构建了一个CNN模型，只是定义了一个Input、Output接口，无论是单张图片还是Batch多张图片，都需要取训练这个模型以达到目的得参数，训练一个模型一般有三个步骤：分别定义两个数据集trainsets和validsets，分别完成模型的训练与验证保存最优参数(权重、偏置等)记录trainsets和validsets的精度，
