目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里有一个很好的总结。Mask R-CNN是目标检测的扩展，它为图像中检测到的每个目标生成边界框和分割掩模。这篇文章是关于使用Mask R-CNN训练自定义数据集的指南，希望它能帮助你们中的一些人简化这个过程。库和包算法的主要包是mrcnn。下载库并将其导入到环境中。
!pip install mrcnnfrom mrc
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2024-10-15 09:50:35
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之前的章节已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的 CNN 。这里要实现如图7-23 所示的 CNN 。class SimpleConvNet:
"""简单的ConvNet
conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax
Parameters
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2024-05-29 09:57:05
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目录原语简介原语的分类时钟相关的原语IBUFGIBUFGDSBUFGBUFGPBUFGCEBUFGMUXBUFGDLLDCM接口相关的原语IDDRODDR 原语简介原语，即primitive，原语类似最底层的描述方法，是不同厂商针对自己FPGA芯片提供的底逻辑资源的描述。 因此不同的厂商，原语不同，同一家的FPGA，由于不同系列的芯片内部资源一般不同，原语也是不通用的。 使用原语的好处，可以直接
目录1. BN在MLP中的实现步骤2. BN在CNN中的实现细节2.1 训练过程2.2 前向推断过程 整天说Batch Norm，CNN的论文里离不开Batch Norm。BN可以使每层输入数据分布相对稳定，加速模型训练时的收敛速度。但BN操作在CNN中具体是如何实现的呢？1. BN在MLP中的实现步骤首先快速回顾下BN在MLP中是怎样的，步骤如下图：图片来源：BN原论文一句话概括就是对于每个特
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2024-04-15 14:55:01
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【首先】：大家应该要了解卷积神经网络的连接方式，卷积核的维度，反向传播时是如何灵活的插入一层；这里我推荐一份资料，真是写的非常清晰，就是MatConvet的用户手册，这个框架底层借用的是caffe的算法，所以他们的数据结构，网络层的连接方式都是一样的；建议读者看看，很快的； 下载链接：点击打开链接 【前面5层】：作者RPN网络前面的5层借用的是ZF网络，这个网络的结构图我截个图放在下面，并分析下
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2024-08-22 11:42:04
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神经网络模型CNN(Convolutional Neural Network)convolution层：二维情况多维情况Max pooling层：full connected全连接层RNN(Rerrent Neural Network)LSTMencode数据训练过程decodeBi-directional LSTMGRU(Gate Recurrent Unit）本次实验数据：储备知识?date
卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及
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2023-10-13 23:25:45
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导航栏深度学习C++代码 (位于 Github)深度学习C++代码配套教程（1. 总述）深度学习C++代码配套教程（2. 基础数据操作）深度学习C++代码配套教程（3. 数据文件读取）深度学习C++代码配套教程（4. ANN 经典神经网络）深度学习C++代码配套教程（5. CNN 卷积神经网络）这里是CNN 的 Java 代码 , 我照着翻译成 C++. 效果确实不错, mninst 手写数字识别
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2024-03-22 15:57:06
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经典CNN及PyTorch实现LeNet架构图：网络结构块的实现：AlexNet：架构图：网络架构块的实现：VGG网络：架构图：网络架构块的实现：NiN：架构图：网络架构块的实现：GoogLeNet架构图：网络架构块的实现：ResNet：架构图：网络架构块的实现： LeNet架构图：总的来看，LeNet由两个部分组成：卷积编码器：两个卷积层；全连接层密集块：三个全连接层网络结构块的实现：以siz
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2024-05-17 09:57:44
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在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少以下是重要代码一、定义conv2d和max_pool_2x2函数x是输入，W是权重，stride=[1,1,1,1]是前后上下步长都为1，
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2024-06-28 10:20:02
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MemCache是什么MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。Me
一、算法原理1.1 CNN原理 卷积神经网络具有局部连接、权值共享和空间相关等特性。卷积神经网络结构包含卷积层、激活层和池化层。 （a）二维卷积层将滑动卷积滤波器应用于输入。该层通过沿输入垂直和水平方向 移动滤波器对输入进行卷积，并计算权重与输入的点积，然后加入一个偏置
前言从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越
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Fast R-CNN网络，其网络结构一部分来自于pre-trained model的卷积层（下文简称model），另一部分则是他们各自特有的结构（有卷积和FC，下文简称un
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2024-01-06 00:09:44
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这套笔记是跟着七月算法五月深度学习班的学习而记录的，主要记一下我再学习机器学习的时候一些概念比较模糊的地方，具体课程参考七月算法官网： http://www.julyedu.com/ 神经网络的结构神经网络包含输入层，输出层，及中间的隐层神经网络在做说明事情呢？从逻辑回归到神经元--感知机：X1,X2为输入，z为一个线性的输出，当z<0时，函数逐渐趋近0，z>0函数趋近1.
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2024-09-27 14:33:24
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目录一、排序1. 冒泡排序2. 插入排序3. 希尔排序4. 选择排序5. 快速排序6. 堆排序7. 归并排序8. 计数、基数、桶排序（暂略）二、递归/搜索1. 递归练习A+B1.1 一个整数，大于0，不用循环和本地变量，按照n，2n，4n，8n的顺序递增，当值大于5000时，把值按照指定顺序输出来。例：n=1237 则输出为： 1237， 2474， 4948， 9896， 9896，
本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
这篇文章主要收集介绍常用Java实现的算法，整理一下常用的又基础的逻辑算法。由于平时的项目比较简单，很少用到算法，但工作不只是眼前的苟且，还有诗和远方。学习基础的东西也很重要。学习下算法就当是自己给自己留的寒假作业了。为了方便下载，分享的是github下载地址获取源码下载即可https://github.com/TheAlgorithms/Java.git如果你喜欢我有什么建议，请扫描小编微信加为
原创
2020-12-28 17:07:02
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# PSO算法的Java实现
## 1. 简介
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种群体智能算法，通过模拟鸟群觅食行为来优化问题。本文将向你介绍如何使用Java实现PSO算法。
## 2. 算法步骤
下面是PSO算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化粒子的位置和速度 |
| 2 | 计算每个粒子的
原创
2023-12-21 04:02:24
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CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为： INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式 其中，动态计算过程Pooling层输出值的计算 Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参
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2024-05-08 23:21:07
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