这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。【问题来了】那什么是
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2024-04-01 09:19:04
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+创新点：将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。简介YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，属于one-stage的检测模型。整体上来说，首先将图片resize到448×448，送入到CNN网络之后，经过进一步预测得到检测的结果。YOLO是用了一个单独的CNN模型来实现了end2end的检测，它是一个统一的框
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2024-08-09 12:26:10
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目录简介FCN的提出背景核心思想FCN网络原文的网络结构直观的网络结构卷积部分skip部分网络训练第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段小结 简介FCN的全称是Fully Convolutional Network，出自2015年Jonathan Long等人的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，FCN的提出可以说是图像分割
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2024-09-27 18:16:34
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循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RN
接触TransE算法也有半年多了，从一开始的一脸懵逼到现在满脸懵逼，也算是有点收获。。。 于是，，，献丑了~ 关于算法的具体实现，网上有很多，也不过多赘述，推荐几篇比较好的（不保证是原创，因为同款文章太多了。。。抄袭严重，如有知道原创的盆友，烦请告知~）TransE算法（Translating Embedding） 这篇文章以不同的作者名出现在众多平台，，，足
CNN 网络标签分类 1. 语料处理与模型建立训练语料格式遵循 标签->标题->内容 ，
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2024-07-10 00:46:15
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文章目录0. 介绍1. ConvLstm1.1 Lstm1.2 ConvLstm 0. 介绍文章： Exploiting Temporality for Semi-Supervised Video Segmentation代码： https://github.com/mhashas/Exploiting-Temporality-For-Semi-Supervised-Video-Segmenta
目录论文：模型架构：模型参数：模型搭建：应用：数据集：1、公开数据集2、自己的数据集训练：1、寻找可使用的GPU2、图像预处理3、找到训练集 4、将类索引写入json文件5、加载数据集 6、定义网络、训练设备、损失函数、优化器7、训练训练结果：预测： 编辑预测结果：数据可视化：论文：2012年才出现的AlexNet，在ImageNet LSVRC-2010比赛中实现了
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2024-03-29 14:30:25
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原文作者：Matthijs Hollemans
WWDC 2017 使一件事情变得非常清楚，那就是：Apple 正在全力以赴地支持「设备上的机器学习」了。他们希望 App 的开发者们能够尽可能的简单的加入他们的行列中。Apple 去年发布了可以用于创建基本的卷积神经网的 Metal CNN 和 BNNS 框架。今年，Metal 得到了进一步扩展，增加了一个全新的计算机视觉框架，以及 Core ML
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2024-06-20 20:15:45
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R-CNN 原理详解 文章目录R-CNN 原理详解1. Contributions2. 流程详解2.1 总体流程2.2 提取候选区域2.3 训练CNN2.4 训练SVM3. 总结 最近开始学习物体检测的知识，就读了一下R-CNN的论文原文 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio
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2024-05-30 09:52:33
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引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN, BertLSTM, BertATT, BertRCNN, BertCNNPlus, BertDPCNN通用数据集情感分类： 采用 IMDB， SST-2, 以及 Yelp 数据集。IMDB: run_i
关于YOLOYOLO的意思是 you only look once，比起想RCNN，FAST RCNN这些two stage的方法，YOLO仅仅需要扫描一遍图像，而不需要另外再寻找ROI，感兴趣的区域。YOLOv3是2018年发明的算法，并且所发表的论文也较为简短。以下是YOLOv3的网络结构图： 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件： （1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，
一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Feature
1.卷积层1.1对图像进行卷积操作1.1.1 图像不分通道进行卷积操作假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示：上面的计算过程中，步幅(stride)为1。步幅可以设为大于1的数。例如，当步幅为2时，Feature Map计算如下：我们注意到，当步幅设置为2的时候，Feature Map就变成2
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2024-09-24 19:17:56
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学习的初期，我们就要知道，标准文档流等级森严。标签分为两种等级：行内元素块级元素 行内元素和块级元素的区别：（非常重要）行内元素：与其他行内元素并排；不能设置宽、高。默认的宽度，就是文字的宽度。块级元素：霸占一行，不能与其他任何元素并列；能接受宽、高。如果不设置宽度，那么宽度将默认变为父亲的100%。块级元素和行内元素的分类：从HTML的角度来讲，标签分为：文本级标签：p、span、a、
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2024-04-01 17:01:25
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由于比赛的原因，接触了图像文字识别，即是对输入的图片，识别其中的文字。然而对于现实世界中随机的一张图片，首先需要文字检测，即检测出图片中文字的所在文字，然后再进行文字识别，由于比赛给出的数据不用考虑文字检测部分，所以此篇文章主要介绍文字识别算法CRNN。CRNN算法思想很简单，架构模型为CNN+RNN，CNN用于提取图片的特征，然后转换成特征序列，作为RNN的序列输入，RNN网络用于预测序列，RN
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2024-04-08 10:35:17
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AlexNet:2012ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural [paper]University of Toronto摘要：在ImageNet LSVRC-2010比赛中，训练了一个卷积神经网络对1000种类别的数据进行分类，top-1和top5的error rate 分别为37.5%和17.0%,优于之前的所有方法。使用的网
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2024-09-06 00:01:04
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在可视化训练好的mobilenet 的weights时发现有挺多的卷积核的值很小，几乎为0，这些卷积核对整个model没有贡献，所以我们通过减枝压缩技术去去除这些卷积核。以绝对值为0.0001作为阀值，减枝后（没有finetune）直接valid发现精度跟mobilenet本身的精度一模一样，说明这些滤波器对mobilenet的模型一点点的影响都没有.上图是mobilenet的valid 精度上图
初窥门径：什么叫行内元素？常见的span、a、lable、strong、b等html标签都是行内元素什么叫块级元素？常见的div、p、li、h1、h2、h3、h4等html标签都是块级元素略知一二：行内元素有：
a, span, label, strong, em, br, img, input, select, textarea, cite,
块级元素：
div, h1~h6, p, for
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2024-01-28 01:12:34
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vector和string迭代器支持的运算iter + n迭代器加上一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向前移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter - n迭代器减去一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向后移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter1 += n迭代器
