数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练:htt

Transferable NAS with RL 2018-CVPR-Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition Author:Barret Zoph(Google Brain).Quoc V. Le(Google Brain)etc. GitHub: https://github.com/aussetg/nasnet.pytorch https://github.com/MarSaKi/nasnet Ci

Background 第二次结对编程的任务是挑选一个用自然语言搜索相关代码片段的模型实现,并且可以提出自己的想法改进.这个任务很cool,前期做了不少调研.使用自然语言搜索相关代码片段现在是个很受关注的问题,比如Github如果能够加上这个搜索功能那么绝对是一个saving lives的黑科技.目前大家需要实现某个功能的代码时,往往选择在stackoverflow.segmentfault或者直接google找相关的内容.现在搜索引擎被污染的严重,各种垃圾回答坑害生命.(逃 目前学术界对于这个问

deeplearning模型库 1. 图像分类 数据集:ImageNet1000类 1.1  量化 分类模型Lite时延(ms) 设备 模型类型 压缩策略 armv7 Thread 1 armv7 Thread 2 armv7 Thread 4 armv8 Thread 1 armv8 Thread 2 armv8 Thread 4 高通835 MobileNetV1 FP32 baseline 96.1942 53.2058 32.4468 88.4955 47.95 27.5189 高通83

上一篇提到,无论在单目.双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的.随着路径的不断延伸,前面帧的误差会一直传递到后面去,导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大.除了利用优化方法在局部和全局调整位姿,也可以利用回环检测(loop closure)来优化位姿. 这件事情就好比一个人走在陌生的城市里,一开始还能分清东南西北,但随着在小街小巷转来转去,已经不知道自己在什么地方了.通过认真辨识周边环境,他可以建立起局部的地图信息(局部优化).再回忆以前走过的路径,他可以纠正一些以前的地图信

第1页:前言——视频压缩无处不在H.264 或者说 MPEG-4 AVC 是目前使用最广泛的高清视频编码标准,和上一代 MPEG-2.h.263/MPEG-4 Part4 相比,它的压缩率大为提高,例如和 MPEG-2 相比,同样的压缩后画面品质,h.264 的码率通常只需要一半,这意味着存储空间和网络传输时间/带宽大为节省.h.264 是由 ITU-T Study Group 16 (VCEG) 和 ISO/IEC JTC 1 SC 29 / WG 11 (MPEG)这两个组织共同合作制定的,

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10

https://github.com/tornadomeet/ResNet apache 开源项目 修改如下: 训练模块 import argparse,logging,os import mxnet as mx from symbol_resnet import resnet logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def multi_factor_scheduler(begin_epoch, epoch_size,

双目矫正 双目通常事先是通过畸变矫正标定的,而RGB-D和单目则并不一定完成了矫正. 因此,对于RGB-D和单目获取的图像,在提取特征点之后,需要矫正,而双目则可以省略这一过程. 词袋模型反向索引 DBow2中提供的正向索引(direct index)和反向索引(inverse index)分别表示: 搜索速度飞快,小尺寸的图像可以在毫秒级别完成.作者提供了正向(direct index)和反向(inverse index)两种辅助指标.反向指标在节点(单词)上储存到达这个节点的图像特征的权重信

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载:https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659  网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals an

baseline 复现 baseline模型 我们再这次实验中选择了deep code search方法作为了解并复现.下面介绍一下这两种方法 deep code search 模型的结构在论文中已经介绍的非常清楚了,有兴趣的同学可以仔细看一下论文: 模型分为两部分 code encoder description encoder 将代码和描述编码到同一线性空间 code encoder: 用于给出代码的向量表示.代码可以表示三部分方法名称,api序列和tokens.方法名称和api拥有前后关联

这里,我们介绍的是一个猫狗图像识别的一个任务.数据可以从kaggle网站上下载.其中包含了25000张毛和狗的图像(每个类别各12500张).在小样本中进行尝试 我们下面先尝试在一个小数据上进行训练,首先创建三个子集:每个类别各1000个样本的训练集.每个类别各500个样本的验证集和每个类别各500个样本的测试集. import os, shutil original_dataset_dir = '/media/erphm/DATA/kaggle猫狗识别/train'    # 原始文解压目录b

1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据的读入 x_data = datasets.load_iris().data # 读入特征 y_data = datasets.load_iris().target # 读入输出 print(x_data.shap

论文标题:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文作者:Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 参考的 MobileNetV2翻译博客:请点击我 (这篇翻译也不错:https://blog.csdn.net/qq_31531635/a

0703-可视化工具tensorboard和visdom 目录 一.可视化工具概述 二.TensorBoard 三.Visdom 3.1 visdom 概述 3.2 visdom 的常用操作 3.3 visdom.line 可视化和 update 操作 3.4 visdom.image(images) 可视化 3.5 visdom.text 可视化 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.可视化工具概

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

所谓白平衡(White Balance):指在图像处理的过程中,对原本材质为白色的物体的图像进行色彩还原,去除外部光源色温的影响,使其在照片上也显示白色.也就是不管在任何光源下,都能将白色物体还原为白色. 白色是指反射到人眼中的光线由于蓝.绿.红三种色光比例相同且具有一定的亮度所形成的视觉反应.我们都知道白色光是由赤.橙.黄.绿.青.蓝.紫七种色光组成的,而这七种色光又是由红.绿.蓝三原色按不同比例混合形成,当一种光线中的三原色成分比例相同的时候,习惯上人们称之为消色,黑.白.灰.金和银所反射的

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

第一步:下载pca_exercise.zip,里面包含有图像数据144*10000,每一列代表一幅12*12的图像块,首先随见展示200幅: 第二步:0均值处理,确保数据均值为0或者接近0 第三步:执行PCA,将原始数据映射到不同的特征向量方向上去 第四步:验证上面PCA计算出来结果是否正确,若果正确的话,映射后的数据的协方差就是一个对角矩阵,将这个对角矩阵可视化以后,可以看到矩形图中一条有颜色不同于背景色的对角线: 第五步:找出到底取前多少个主元合适,这里使用指标是需要保留至少99%方差值 第