[深度学习] CCPD车牌数据集介绍

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[深度学习] CCPD车牌数据集介绍

CCPD是一个大型的.多样化的.经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集.CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集.CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌),CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌). 在CCPD数据集中,每张图片仅包含一张车牌,车牌的车牌省份主要为皖.CCPD中的每幅图像都包含大量的标注信息,但是CCPD数据集没有专门的标注文件,每张图像的文件名就是该图像对应的数据标注.标注最困难的部分是注释四个顶点…

【神经网络与深度学习】CIFAR-10数据集介绍

CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来.包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像.(3072=1024*3).前1024位是r值,中间1024是g值…

使用深度学习的超分辨率介绍 An Introduction to Super Resolution using Deep Learning

使用深度学习的超分辨率介绍关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论. 介绍超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程.由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有"较低分辨率".我们可以通过以下等式将HR和LR图像联系起来:LR = degradation(HR) 显然,在应用降级函数时,我们从HR图像获得LR图像.但是,我们可以反过来吗?在理想的情况下,是的!如果我们知道确切的降级函数,通过将其逆应用于…

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…

深度学习开源工具——caffe介绍

本页是转载caffe的一个介绍,之前的页面图都down了,更新一下. 目录简介要点记录提问总结简介报告时间是北京时间 12月14日凌晨一点到两点,主讲人是 Caffe 团队的核心之一 Evan Shelhamer.第一次用 GoToMeeting 参加视频会议,效果真是不错. 报告后分享出了视频和展示文件.另一讲座,cuDNN: Accelerating Convolutional Neural Networks using GPUs,视频和展示文件也已放出. Caff…

go微服务框架go-micro深度学习(一) 整体架构介绍

产品嘴里的一个小项目,从立项到开发上线,随着时间和需求的不断激增,会越来越复杂,变成一个大项目,如果前期项目架构没设计的不好,代码会越来越臃肿,难以维护,后期的每次产品迭代上线都会牵一发而动全身.项目微服务化,松耦合模块间的关系,是一个很好的选择,随然增加了维护成本,但是还是很值得的. 微服务化项目除了稳定性我个人还比较关心的几个问题: 一: 服务间数据传输的效率和安全性. 二: 服务的动态扩充,也就是服务的注册和发现,服务集群化. 三: 微服务功能的可订制化,因为并不是所有的功能都…

深度学习之TensorFlow的介绍与安装

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs)用于数值计算的开源软件库.它最初是由Google大脑小组的研发人员设计开发的,用于机器学习和神经网络方面的研究.但是这个系统的通用性使其也可以广泛的应用于其他的计算领域. TensorFlow的命名是根据它的原理来的,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算.TensorFlow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程.张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow…