ground truth就是参考标准,一般用来做误差量化.比方说要根据历史数据预测某一时间的温度,ground truth就是那个时间的真实温度.error就是(predicted temperature - real temprature). 在全监督学习中,数据是有标签(label)的的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是label.正确的t标签是ground truth, 错误的标签则不是. 由模型函数的数据则是由(x, y)的形式出现的.其中x为之前的输入数据,y为模型预测

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c

先说结论:没经过仔细调参,打不开论文所说代码链接(fq也没打开),结果和普通卷积网络比较没有优势.反倒是BN对网络起着非常重要的作用,达到了99.17%的测试精度(训练轮数还没到过拟合). 论文为<Training Very Deep Networks>,一说其在resnet前发表,resnet模仿了它. 如上式,对于每个输入,都用一个layer去计算T(sigmoid激活),初始设置T的偏置为负,这样使得激活值开始比较小,便于信息流通. 以下对此做了2个测试,一个将图片Flatten后训练,

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai

第一次将例程跑起来了,有些兴趣. 参考的是如下URL: http://www.yidianzixun.com/article/0KNz7OX1 本来是比较Keras和Tensorflow的,我现在的水平,只能是跑通一个算一个啦. 因为要比较CPU和GPU的性能,两个DOCKER如下: tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3 tensorflow/tensorflow:1.12.0-py3 CIFAR-10的数据自已从网上下载,所以出现如下错误时,要自己更改成一个

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的

训练集.验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被人混用. 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set). Ripley, B.D(1996)在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义. Training set: A set of examples us

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

概述: 有许多方法和工具可用于测试REST API.当我需要测试REST API时,在查看了各种工具和选项之后,由于以下原因,我选择了JMeter. JMeter是免费和开源的. JMeter可以从CSV文件中直接读取您的测试数据.参数化非常简单. 可以轻松地使用多组数据测试API. JMeter有一个功能强大的“ 响应提取器” -可用于从API响应中提取信息(JSON / XML /正则表达式),并在测试的后续请求中使用它. JMeter有大量的“ 断言 ” - 来验证API响应是否符合预期.

目录 一.更换官方源 二.安装Pytorch+CUDA(python版本) 三.YOLO V5 配置与验证 四.数据集测试 五.小结 不想看前面,可以直接跳到标题: 一.更换官方源 在 YOLO V5 官方gayhub页面(https://github.com/ultralytics/yolov5),看到如下内容: 1 Requirements 2 Python 3.8 or later with all requirements.txt dependencies installed, incl

KNN算法的实现 import pandas as pd from math import dist k = int(input("请输入k值:")) dataTest = pd.read_csv('iristest.csv', header=None).values trainData = pd.read_csv('iristrain.csv', header=None).values # 用于我懒得把测试数据和训练数据封装成不同类,所以就会在成员变量里面同时出现测试数据专有的属性和

一.程序更改的思路(参考svo_ros的做法): 1.在ROS下将pl-svo链接成库需要更改相应的CMakeLists.txt文件,添加package.xml文件: 2.注册一个ROS节点使用svo那个ATAN的数据集测试pl-svo: 3.显示部分也是参考svo_ros(visualizer.cpp)并进行相应简化(不必链接成库): 4.程序运行时参数要改(亲测svo的两个参数文件(vo_accurate.yaml,vo_fast.yaml)并不适用于pl-svo,不知道如何选择参数,使用的

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非

发现自己不写总结真是件很恶劣的事情,好多学的东西没有自己总结都忘记了.所以决定从今天开始,学东西的时候一定跟上总结. 我写的东西大多数是自己通俗的总结,不太喜欢写严格的定义或者证明,写了也记不住,欢迎指正. 1. High Bias vs. High Variance High Bias:通常是因为模型过于简单,使得不能成功拟合数据.比如说一些有二次曲线特性的数据,如果用一次直线去拟合就会出现这个问题,所以它对应了Underfitting问题.另外,从泛化角度来说,这样的模型泛化程度更高. Hi

参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ 基本概念:训练集,测试集,特征值,监督学习,非监督学习,半监督学习,分类,回归 概念学习:人类学习概念:鸟,车,计算机 定义:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数 例子:学习 "享受运动" 这一概念: 小明进行水上运动,是否享受运动取决于很多因素 样例 天气 温度 湿度 风力 水温 预报 享受运动 1 晴 暖 普通 强 暖 一样

问题 给出如下结构的二叉树: struct TreeLinkNode { TreeLinkNode *left; TreeLinkNode *right; TreeLinkNode *next; } 填充每一个next指针使其指向自己的右边邻居节点.如果没有右边的邻居节点,next指针须设成NULL. 在开始时,所有的next指针被初始化成NULL. 注意: 你只能使用常数级别的额外空间 你可以假设该树为完全二叉树(即所有叶子节点都在同一层,而且每个父节点都有两个子节点). 例如,给出如下完全二

序 本文针对想学习使用caffe框架的纯新手,如果文中有错误欢迎大家指出. 由于我在搭建这个环境的时候参考了许多网上的教程,但是没有截图,所以文中图片大多来源于网络. 本文没有安装matlab的步骤,因此需要安装并配置matlab的同学请百度matlab安装. 1. 在Win10环境下搭建Ubuntu14.04双系统 操作事先请准备好: 一个空的U盘,最好大于4G. 去Ubuntu官网下载一个Ubuntu14.04的iso镜像文件,注意要64位系统. 下载一些用的到的小工具,如EsayBCD,u