基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究 概述 本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础,将城市道路下的实况图片解析作为任务背景,以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标,对上述难处进行探究并提出相应方案,成功地在Cityscapes数据集上完成了语义分割任务. 整体的技术方案见图: 本帖仅对代码上的更改以及项目进行介绍. 项目地址 https://gitee.com/xujinminghahaha/mindspore_model 相关配置 硬件配置 操作系统 Ub…

本文转载自经管之家论坛, R语言中的Softmax Regression建模 (MNIST 手写体识别和文档多分类应用) R中的softmaxreg包,发自2016-09-09,链接:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html ------------------------------------------------------------------ 一.介绍 Softmax Regression模型本质还是…

mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test).每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含手写数字的图片和一个对应的标签.我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”.训练数据集和测试数据集都包含xs和ys,比如训练数据集的图片是 mnist.train.images ,训练…

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver…

技术背景 在深度学习或者其他参数优化领域中,对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化,也是一个非常重要的工作.一个好的可视化工具,可以更加直观的展示计算结果,可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息.而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口.常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight,本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法. 环境准备 MindInsight工具依赖于npm和nodejs,这里我们用Ubunt…

这段话放在前面:之前一种用的Pytorch,用着还挺爽,感觉挺方便的,但是在最近文献的时候,很多实验都是基于Google 的Keras的,所以抽空学了下Keras,学了之后才发现Keras相比Pytorch而言,基于keras来写神经网络的话太方便,因为Keras高度的封装性,所以基于Keras来搭建神经网络很简单,在Keras下,可以用两种两种方法来搭建网络模型,分别是Sequential()与Model(),对于网络结构简单,层次较少的模型使用sequential方法较好,只需不断地mode…

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高…

最近一个客户要求将gps部标平台移植到bootStrap框架作为前端框架,符合交通部796部标只是他们的一个基本要求,重点是要和他们的冷链云物流平台进行适配.我自己先浏览了客户的云物流平台的界面,采用的是bootStrap框架,自适应页面大小,基于html5开发,界面设计非常的简洁,清爽,冷色调,有点像苹果或者锤子的官方商城页面,这样可以快速的关注到自己想看到的内容.不像传统的物流网站千人一面,充斥着大量的物流广告还配有slider动图效果让人眼晕,显得很cheap. 显然如果直接将一个以后台数…

注意,此版本是2014年研发的基于Spring2.5和Struts2的版本,此版本的源码仍然销售,但已不再提供源码升级的服务,因为目前我们开发的主流新版本是2015-2016年近一年推出的基于spring4+springMVC4+mybatis3+Hibernate4+junit4框架构建高性能企业级的部标GPS监控平台,相对于原来的2014年研发的旧版的struts版本,从性能和功能上有了较大的提升,融合了大量客户的需求意见,相对于Struts版本,主要的特点,请点击文章详细阅读和比对: 基于…

rtvue-lowcode低代码开发平台 rtvue-lowcode一款基于uniapp框架和uview组件库的低代码开发平台,项目提供可视化拖拽编辑器,采用MIT开源协议,适用于app.小程序等项目开发. 对于客户端/浏览器端开发人员,真正意义的上做到了开箱即用! 目前项目正在研发中,已经实现的功能如下:表单组件,自定义表单,抽奖转盘,图表. 相信开发完毕之后,本项目将会是一个非常nice的工具,能够极大减小企业app端开发成本. 项目预览地址 Project Preview Address…