从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定

paip. 解决php 以及 python 连接access无效的参数量.参数不足,期待是 1"的错误 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  $rs = $conn->Execute(" UPDATE Content SET Content.内容 ='' ");      1.表和字段名有错误 出现"参数不足,期待是 1&q

目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference

目录: 1.什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2.分析计算量.flops 3.分析参数量 4.相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5.reference   1.group convolution历史       2.计算量       3.参数量       4.相比于传统普通卷积的优缺点,以及改进         5.reference  

paip.解决access出现 -2147467259   无效的参数量 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 环境:xp sp3+ python 3.0 +winpy com extend+ access2000-2003format 0. sql中文问题 经过print, sql 是中文正常显示. 1.可能是太大.2g了,达到限度..  另存为一挂测试呱.

用resnet50 来举例子 print("resnet50 have {} paramerters in total".format(sum(x.numel() for x in resnet50.parameters()))) 其中numel表示含有多少element,通过此操作可以统计模型的参数量有多少 另外,两个是一样的,方便debug看其中到底有什么东西 num_params = 0 for param in netG.parameters(): num_params +=

你的模型到底有多少参数,每秒的浮点运算到底有多少,这些你都知道吗?近日,GitHub 开源了一个小工具,它可以统计 PyTorch 模型的参数量与每秒浮点运算数(FLOPs).有了这两种信息,模型大小控制也就更合理了. 其实模型的参数量好算,但浮点运算数并不好确定,我们一般也就根据参数量直接估计计算量了.但是像卷积之类的运算,它的参数量比较小,但是运算量非常大,它是一种计算密集型的操作.反观全连接结构,它的参数量非常多,但运算量并没有显得那么大. 此外,机器学习还有很多结构没有参数但存在计算,例

FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度.是一个衡量硬件性能的指标. FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量.可以用来衡量算法/模型的复杂度. 网上打字很容易全小写,造成混淆,本问题针对模型,应指的是FLOPs. 以下答案不考虑activation function的运算. 卷积层: Ci=input chan

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分

How much training data do you need?   //@樵夫上校: 0. 经验上,10X规则(训练数据是模型参数量的10倍)适用与大多数模型,包括shallow network. 1.线性模型可以应用10X的经验规则,模型参数是特征选择后的数量(PCA等方法).2.NN可以将10X规则当做训练数据量的下限. The quality and amount of training data is often the single most dominant factor t

总览: 本章所讲的知识点包括>>>> 1.描述卷积操作 2.解释使用卷积的原因 3.描述pooling操作 4.卷积在实践应用中的变化形式 5.卷积如何适应输入数据 6.CNN对DL的影响 本章未包含的知识点有>>>> 在实际应用中如何选取CNN架构 本章的目的是阐述CNN提供的处理数据的方法.在第11章将会对怎样使用这些方法做说明. 9.1 卷积操作 问题: 1.与信号系统或者数学中的卷积有何区别? 2.如何用代码实现 注意:CNN包括的计算不仅仅只有卷积

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:

原文:关于SSIS批量抽取Excel文件报0x80004005错误的解决办法 标题: Microsoft Visual Studio ------------------------------ Package [连接管理器“Excel 连接管理器”] 出错: SSIS 错误代码 DTS_E_OLEDBERROR.出现 OLE DB 错误.错误代码: 0x80004005. 已获得 OLE DB 记录.源:“Microsoft JET Database Engine” Hresult: 0x80

原文:javascript系列之变量对象 引言 一般在编程的时候,我们会定义函数和变量来成功的构造我们的系统.但是解析器该如何找到这些数据(函数,变量)呢?当我们引用需要的对象时,又发生了什么了? 很多ECMAScript编程人员都知道变量和所处的执行上下文环境是密切相关的: var a=10;//全局上下文环境下的变量 (function(){ var b=20;//函数上下文环境下的局部变量 })(); alert(a); alert(b);//"b" 未定义 当然,许多编程人员也

Hadoop Hadoop 概况 Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入.它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发.Yahoo! 是最主要源代码贡献者, 贡献了大约80%的代码,Powerset写的HBase, Facebook 写的Hive都是Hadoop上很重要的子项目.Hadoop的使用异常广泛,凡

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以解决图像识别.时间序列信息问题.深度学习之前,借助SIFT.HoG等算法提取特征,集合SVM等机器学习算法识别图像. SIFT,缩放.平移.旋转.视角转变.亮度调整畸变的一定程度内,具有不变性.有局限性,ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上,常年难以突破. 卷积神经网络提取特征效果更好,分类训练时自动提取最有效特征.卷积神经网络CNN,降低图像数据预处理要求,避免复杂特征工程.CNN使用

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛.AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络).VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络).Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%,22层神经网络).ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%,152层神经网络).人眼错误率5.1%.卷积神经网络基

VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发,深度卷积神经网络.VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层,成功构筑16~19层深卷积神经网络.比state-of-the-art网络结构,错误率幅下降,取得ILSVRC 2014比赛分类第2名和定位第1名.拓展性强,迁移其他图片数据泛化性好.结构简洁,整个网络都用同样大小卷积核尺寸和最大池化尺寸.VGGNet训练后模型参数官方开源,domain speci

Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名.控制计算量.参数量,分类性能非常好.V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万).V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵:参数越多,耗费计算资源越大.模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局平均池化层(图片尺寸变1x1),参数大减,模型训练更快,减轻过拟合(<Network in Network>论文),Inceptio