近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越高,速度越来越快.另一方面,直接回归Bounding Box的框架,从YOLO到SSD,在保持速度优势的同时,性能也逐渐得到提升.“深度学习大讲堂”往期介绍过这方面的进展,在此不再赘述.    近期,我们在PASCAL VOC2012目标检测上提交的结果mAP性能达到87.9,刷新了世界记录,排名第一名

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 =

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

Java 中的浮点数取精度方法 一.内容 一般在Java代码中取一个double类型的浮点数的精度,四舍五入或者直接舍去等的方式,使用了4种方法,推荐使用第一种,我已经封装成工具类了. 二.代码实现    ①使用BigDecimal的方法:RoundTool.java(封装为工具类,推荐使用) package cn.com.cxsw.utils; import java.math.BigDecimal; /** * 与小数位精度(四舍五入等)相关的一些常用工具方法. * * float/doub

有兴趣查看原文:YOLO详解 人眼能够快速的检测和识别视野内的物体,基于Maar的视觉理论,视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点,然后综合这些信息完成整体描述,人眼逆向工程最相像的是DPM模型. 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 +

前言: 原文链接:基于CNN的目标检测发展过程       文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 参考文章:图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测. DPM方法为08年提出的一种可进行级

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m

ASP.NET Web API 是非常棒的技术.编写 Web API 十分容易,以致于很多开发者没有在应用程序结构设计上花时间来获得很好的执行性能. 在本文中,我将介绍8项提高 ASP.NET Web API 性能的技术. 1) 使用最快的 JSON 序列化工具 JSON 的序列化对整个 ASP.NET Web API 的性能有着关键性的影响. 在我的一个项目里,我从 JSON.NET 序列化工具转到了 ServiceStack.Text 有一年半了. 我测量过,Web API 的性能提升了20

SRAM总体分为两大部分,一部分是存储阵列,另一部分是外围辅助电路.提高SRAM工作速度从这两大方面着手. ·存储阵列 对于存储阵列,首先可以通过降低工艺节点,以达到提高器件本身速度,从而提高整体SRAM速度的目的:其次就是提高VDD大小(使每个cell的工作电压略高于外围电路电压),但不能提得过高,由于工艺节点越先进,VDD本身的要求也越低. 上面两种方法在实际设计中会有应用到. 还有一种对存储阵列进行修改以提高速度的方法.那就是修改存储阵列结构.实际设计与应用中用到的都是6管结构SRAM.对

实际使用中,经常需要使用不同精确度的Date,比如保留到天 2020-04-23 00:00:00,保留到小时,保留到分钟,保留到秒等,常见的方法是通过格式化到指定精确度(比如:yyyy-MM-dd),然后再解析为Date.Java8中可以用更多的方法来实现这个需求,下面使用三种方法:使用Format方法. 使用Of方法和使用With方法,性能对比,使用Of方法性能最优. 1.减少时间精确度的三种方法和性能比较 这里使用LocalDateTime 保留到(yyyy-MM-dd)天做为实例对比.

参考 1. C++程序提高运行速度的方法; 2. 提高C++程序运行效率的10个简单方法; 3. C++编程中提高程序运行效率的方式(不断更新); 完

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存

一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素.图1 从而降低特征图的尺寸.这是降低图像采样率的一种非常有效的方法. 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结合在一起,这种操作就叫做池化 有几种方法可以实现它,最常见的是最大池化,图2 图2 在特征图的每一点,查看它周围很小范围的点,计算附近所有点的最大值.使用最大池化有很多优点, 首先他不会增加参数数量,

单击右键,然后以管理员身份运行即可

一.漏洞概述 1月26日,Sudo发布安全通告,修复了一个类Unix操作系统在命令参数中转义反斜杠时存在基于堆的缓冲区溢出漏洞.当sudo通过-s或-i命令行选项在shell模式下运行命令时,它将在命令参数中使用反斜杠转义特殊字符.但使用-s或 -i标志运行sudoedit时,实际上并未进行转义,从而可能导致缓冲区溢出.只要存在sudoers文件(通常是 /etc/sudoers),攻击者就可以使用本地普通用户利用sudo获得系统root权限.请受影响的用户尽快采取措施进行防护. 二.影响范围

这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的,这里的tiled,按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接,而且不是共享的,这是针对于权重来说的.本文翻译如有错误,还望指正,谢谢!!这篇论文是10年的,相比较来说四年的东西,比较旧了,可是这个tcnn在ng的ufldl最后也有提及(只有目录部分,ng没写完),而且也算是个cnn的变化,不过看效果没有获得the state of art.因为在cifar-10数据集上当前的效果都达到了91%,而且NI

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segment

最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究,发现这里面坑很深呀,在网上找了一个大牛的博客,准备下来继追OPENCV同时,再来追一个RCNN的学习笔记的博文,博文地址如下:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html,真的很感谢原作者提供这么好的学习资料,我就站在巨人的肩膀上总结学习下. ------------------------------------------------------------ 二次编辑: 继上次对R

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直