LeNet-5 网络模型        LeNet-5神经网络一共五层,其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体。网络结构如下: 输入→卷积→池化→卷积→池化→卷积(全连接)→全连接→输出层数in_channelout_channelkernel_sizestridepadding卷积层c116512池化层s266220卷
ContentMNIST数据基本介绍下载MNIST数据到本地解析MNIST数据显示MNIST数据集中训练的前9张图片和标签 随着图像处理、计算机视觉、机器学习,甚至深度学习的蓬勃发展,一个良好的数据作为学习和测试相关算法非常重要。MNIST数据对于想要学习和测试相关算法,同时又不想花费大量的时间收集和整理数据的人们来说,这是一个很好的数据库。MNIST数据官方地址为:http:/
      在进行机器学习实验之前,需要准备训练测试学习所需要的图像数据,如果将图像数据打包以及读取呢?      图像数据打包,早TensorFlow中有一个常用的函数tf.python_io.TFRecordWriter(save_file)将tf.train.Example读取到的数据存放在.tfrecords(train.tfre
转载 2024-06-16 12:23:26
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# Python 拿到数据和代码怎么实验 在进行实验时,首先需要准备好实验所需的数据和代码。本文将介绍如何使用Python来获取数据,并运行实验代码。 ## 1. 获取数据 在开始实验之前,我们需要先获取实验所需的数据数据可以从多个来源获取,比如公开数据、实验室内部数据以及通过爬虫获取的数据。 以下是获取数据的常见方法: ### 1.1 公开数据 公开数据是互联
原创 2023-10-29 03:52:15
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COCO数据可用来训练目标检测,分类,实例分割等。下面简单说下如何使用这个数据数据下载可用如下的代码进行,以2017为例。# Download the image data. cd ./images echo "Downloading MSCOCO train images ..." curl -LO http://images.cocodataset.org/zips/train2017
在之前写过一篇也是关于COCO数据的文章,但是在实验的时候,回归方面总是感觉很欠缺所以本人对之前的代码进行简单修改,且bbox回归结果比之前要好很多。首先,从coco截取特定的类别,输出格式为XML之前的代码输出的bbox在xml文件bbox的坐标是int类型,虽然相差不大,但依然会影响对BBOX的定位精度。修改后将输出的xml文件bbox的坐标值为float类型使用方法:savepath =
# Python实现当天涨停数据的获取 在股票市场中,涨停是指当天股价涨幅达到10%并且不能再涨停的情况。获取当天涨停数据可以帮助投资者及时了解市场情况,做出相应的决策。下面将介绍如何使用Python获取当天涨停数据。 ## 1. 数据源选择 获取股票数据的主要数据源有:雅虎财经、新浪财经、东方财富等。这里以新浪财经为例。 ## 2. 获取当天股票数据 首先,我们需要获取当天所有股票的涨
原创 2024-03-06 04:28:59
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python处理数据详细过程本文是基于博客PyTorch学习之路(level1)——训练一个图像分类模型并结合所查资料及自己的理解整理出来的,目的是作为python基础知识备忘,侵删。torchvision.transforms的功能为:PIL.image/numpy.ndarray与Tensor相互转化Tensor归一化对PIL.image裁剪、缩放等通常,在使用torchvision.tra
# 深度学习的测试怎么 在深度学习的项目中,模型的评估是一个至关重要的环节。测试的运行能够帮助我们了解模型在未见数据上的表现。本文将通过一个具体的图像分类问题,详细介绍如何运行深度学习模型的测试,并在此过程中呈现代码示例与数据可视化技术。 ## 1. 问题背景 我们将使用一个简单的图像分类任务,目标是识别手写数字。我们将依赖著名的MNIST数据,包含60,000张训练图片和10,0
原创 9月前
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数据文摘出品编译:王转转Python已经得到了全球程序员的喜爱,但是还是遭到一些人的诟病,原因之一就是认为它运行缓慢。其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢,在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质,以及他们编写优化而高效代码的能力。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python的问题,而是代码本身的问题。时序分析在
CVer必然要对Microsoft COCO数据有一定的了解,今天就对COCO做一点解读。1. MS COCO关于COCO的介绍应该能看懂,这里我们只强调一下重要信息。 看一下标注文件,不同的文件对应不同的task,比如instances_train2017.json是检测与分割任务的训练标注。再关注一下文件细节,其中标注信息存储在annotations字段,具体的存储的信息表示什么参见官网或
转载 2024-05-05 19:06:01
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最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识,看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现。我们用了两种不同的方法来编写它。这里只放出我的代码。MNIST数据基于美国国家标准与技术研究院的两个数据构建而成。训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口调查局。每个训练的数字图片像素为28x28。MNIST数据可通过 下载链接 下载,它包
文章目录介绍安装matplotlib绘制简单的折线图绘制散点图 介绍数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据的规律和关联。数据可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以字节的数据数据科学家使用Python编写了一系列令人印象深刻的可视化和分析工具,其中很多也可供我们使用。最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学
文章目录一、介绍1.1 YOLOv1和Faster RCNN系列的区别1.2 YOLOv1的优点1.3 YOLOv1的缺点二、检测2.1 YOLOv1网络设计2.2 YOLOv1训练2.3 YOLOv1测试2.4 YOLOv1缺陷 一、介绍 1.1 YOLOv1和Faster RCNN系列的区别Faster R-CNN系列:         1)two-s
第一种(CIFAR)readCifar.py这里主要是拿制作的样本格式跟原样本格式比对,输出一下import pickle import numpy as np import chardet def unpickle(file): import pickle with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo,
转载 2023-08-05 12:04:45
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DataWhale7月学习——Python入门字典、集合与序列字典可变类型与不可变类型字典的定义创建和访问字典字典的内置方法合集合的创建访问集合中的值两个/多个集合操作序列序列的内置函数练习题 字典、集合与序列本节我们初步学习Python语法中的字典、集合和序列。文章给出了一些重点知识的.py程序便于读者深入理解。本文的程序编写基于Python3.0+,安装环境使用的是PyCharm。字典序列
转载 2024-05-17 23:31:06
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程序目录1.说明1.1 数据放置格式说明1.2 函数引用说明1.3 加载数据程序中函数的使用方法说明2.配置库文件(开始)3.主函数4.从路径提取图片,并进行归一化处理5.对图片进行数据增强的函数6.显示9张图片,可以用来看数据增强后图片效果 1.说明1.1 数据放置格式说明数据文件夹下的不同类别图片需要先进行整理,放在不同的子文件夹,放置格式如图所示: 这里只有2类,当然多个分类也行,
最近搞了搞minist手写数据的神经网络搭建,一个数据里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步?第一步:打开冰箱门。我们要创建torch能够识别的数据类型(pytorch中也有很多现成的数据类型,以后再说)。首先我们建立两个向量
今天准备看看coco数据到底长啥样,还有其标注格式是什么样的,怀着好奇心,开始百度,于是来到知乎~ 感谢知乎给我释疑了~ 参考知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29393415 这里做个记录以免忘记~一、下载coco2017数据官网下载实在是太慢了,而且打不开 链接:http://mscoco.org/后来找到这哥们的镜像,很快哟~(想打赏,但是二维码扫不出来是什
转载 6月前
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哈喽,大家好,日常生活中,不管买的什么牌子的手机,安卓手机,还是华为手机还是苹果手机,新手机上的新功能都被我们了解的差不多了,但是你知道吗?手机上的飞行模式,有人每天打开用一次,有人一次没用过,其实它里面的技巧有很多,一起来看看。 飞行模式的实用功能一我们出门在外,或者是到一个偏僻的地方了,当手机遭遇网络故障或者断网的时刻,这个时候,你就可以打开“飞行模式”,过一会再关闭“飞行模式”,
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