F1 P R的理解 precision:查准率 recall:查全率,召回率 查准率,基于预测的结果,预测为正的样本中 由多少真正的正样本.即,真正为正的越多越好. 查全率,针对原来的正样本,有多少正样本被预测正确了. \[ Precision = \frac{True \ positives}{predictied \ as \ positives} = \frac{TP}{TP+FP} \] \[ Recall = \frac{True \ positives}{actual \ posit…

CNN理解与实现 组成部分 Convolution Layer Pool Layer: Max-pooling layer Average-pooling layer Full Connected(FC) Layer 需要的函数 注意 参数\(W\), \(b\)和数据\(X\)它们的维度是一样的, 这个非常重要, 在使用代码实现的时候不至于搞懵; 如果\(X\)是RGB图像, 它的维度假设为\((100, 24, 24, 3)\), 100表示样本数量, 24与24位图像的高与宽(我们人类习惯…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 翻译请移步:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79549500 背景问题: 1.R-CNN网络训练.测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框[这2k个建议框大量重叠],而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征[即约2k次特征提取],会出现上述重叠区域多次重复提取特征…

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识…

0 - 背景 经典的R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步骤(先在分类数据集上预训练,再进行fine-tune训练,然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器,最后再用regressors对bounding box进行回归,并且bounding box还需要通过selective search生成) 时间和空间开销大(在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘上再读入的时间开销较大) 测试比较慢(每张图片的每个region proposal都要做卷积,重复操作太多)…

R树数据结构 备注:参考wiki的内容. 简介 Guttman, A.; “R-trees: a dynamic index structure for spatial searching,” ACM, 1984, 14 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间存储数据,搜索等问题. 例如: 用手机查找附件商圈的所有餐厅.如果用经纬来记录餐厅的坐标(x,y), 这两个字段储存在数据库中.我们就需要遍历所有的位置信息,然后计算是否满足要求.如果是谷歌地图这种大数据库,遍历…

回车和换行的历史: 机械打字机有回车和换行两个键作用分别是: 换行就是把滚筒卷一格,不改变水平位置.   (即移到下一行,但不是行首,而是和上一行水平位置一样) 回车就是把水平位置复位,不卷动滚筒. (即将光标移到行首,但是不会移到下一行,如果继续输入的话会覆盖掉前面的内容) Enter = 回车+换行(\r\n) 理解: \n是换行,英文是New line \r是回车,英文是Carriage return unix换行:\n(0x0A) MAC回车:\r(0x0D) WIN回车换行:\r\n(…

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

距离上一篇关于Web API的文章(如何实现RESTful Web API的身份验证)有好些时间了,在那篇文章中提到的方法是非常简单而有效的,我在实际的项目中就这么用了,代码经过一段时间的磨合,已经很稳定了,所以我打算写篇总结,并在最近这段时间里提供一个ASP.net Web API的综合例子. 对四个HTTP方法的理解 众所周知,HTTP有四个方法,GET.POST.PUT和DELETE,分别对应数据库的SELECT.INSERT.UPDATE和DELETE,一般的教程说到这里也就Over了,…