参见https://blog.csdn.net/hyk_1996/article/details/80322026(内有数据集下载地址) 其中footwearSneaker属性应该是footwearSneakers

What is the class of this image ? 主要是以下常见的数据集,用以衡量算法的分类准确率: mnist.cifar-10.cifar-100stl-10 svhn.ILSVRC2012 task 1 1. cifar-10 CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets cifar-10-batches-py(Python 接口) import os import pickle import numpy as np def load_CIFAR10_b

https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程. 在此之前,已经成功配置过了caffe-gpu,使用的显卡是GTX1080ti,安装的cuda8.0.61+cudnn v5.1,caffe-gpu的配置过程可以参考:Ubuntu16.04配置caffe-GPU环境. 第一步:制作自己的数据集 首先,为了方便,可以将自己的训练图像名称改成PASCAL VOC格式,比如我自

决策树的分类过程和人的决策过程比较相似,就是先挑“权重”最大的那个考虑,然后再往下细分.比如你去看医生,症状是流鼻涕,咳嗽等,那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒,接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等.决策树的过程其实也是基于极大似然估计.那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢,这里有信息增益和基尼系数两个.ID3算法采用的是信息增益这个量. 根据<统计学习方法>中的描述,G(D,A)表示数据集D在特征A的划分下的信息增益.具体公式: G(D,A)

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL 在解决任何机器学习问题时,都需要花费大量的精力来准备数据.PyTorch提供了许多工具来简化数据加载,希望能使代码更具可读性.在本教程中,我们将看到如何加载和预处理/增强非平凡数据集中的数据. 为了运行下面的教程,请确保你已经下载了下面的数据包: scikit-image:为了图片的输入

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包

Python实现SVM(支持向量机) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否达到迭代次数 op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔 ccond=>conditon: 数据是否改变 op4=>operat

Python实现NN(神经网络) 参考自Github开源代码:https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) sklearn(人工智能包,生成数据使用) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是

避免通用规则 请确保规则不以通用类型作为结束! 不要用标签名或 classes 来限制 ID 规则 如果规则的关键选择器为 ID 选择器,则没有必要为规则增加标签名.因为 ID 是唯一的,增加标签只会拖慢匹配过程. 差 button#backButton {…} 差 .menu-left#newMenuIcon {…} 好 #backButton {…} 好 #newMenuIcon {…} 例外:When it’s desirable to change the class of an ele

发生异常是很正常的事,异常种类也是千奇百怪,发生异常并不可怕,只要正确的处理,并正确的返回错误信息并无大碍,如果不进行捕获或者处理,分分钟服务器宕机是很正常的事 所以处理异常时,最基本的要求就是发生异常后程序还能正常的接收其他请求,不能因为发生异常导致服务不可用 比如上篇文章 springBoot系列教程06:参数验证及验证信息国际化 中用户缺失了必要的请求参数,如何友好的返回错误信息,引导用户改正并正确执行就至关重要 1.首先就是捕获异常 到底是何种类型的异常,异常信息是什么 2.解析异常信息

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random

SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越) 在VOC2007上,SSD300比Faster R-CNN的mAP高了6.6倍 在VOC2007上,SSD300比YOLP的FPS高了10%倍 1.SSD网络结构 SSD网络最前边使用了VGG16的前5个

爬虫背景 原计划继续写一下关于手机APP的爬虫,结果发现夜神模拟器总是卡死,比较懒,不想找原因了,哈哈,所以接着写后面的博客了,从50篇开始要写几篇python爬虫的骚操作,也就是用Python3通过爬虫实现一些小工具. Python3 VIP视频下载器 这种软件或者网站满天都是了,就是在线观看收费网站的VIP视频,你只要会玩搜索引擎或者是一个程序员基本都知道,虽说一直在被封杀,但是能赚钱的地方就一定有人钻漏洞.今天要实现的就是通过别人的API在Python中下载ts视频到本地,自己去百度一下T

Text-CNN模型作为文本分类模型,通过验证实验以及业界的共识,在文本分类任务中,CNN模型已经能够取到比较好的结果,虽然在某些数据集上效果可能会比RNN稍差一点,但是CNN模型训练的效率更高.所以,一般认为CNN模型在文本分类任务中是兼具效率与质量的理想模型.针对海量的文本多分类数据,也可以尝试一下浅层的深度学习模型FastText模型,该模型的分类效率更高. Text-CNN模型结构: Text-CNN模型的整体网络架构如图所示.整个模型由四部分构成:输入层.卷积层.池化层.全连接层. 1

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

原始论文中的网络结构如下图: keras生成的网络结构如下图: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.u

A Deep Learning Pipeline for Classifying Different Stages of Alzheimer's Disease from fMRI Data -- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍,会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类:非病态健康控制(NC).显著性记忆关注(SMC).早期轻度认知损害 (EMCI).晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD)

卷积神经网络的结构我随意设了一个. 结构大概是下面这个样子: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 从文件夹图像与标签文件

上次用Matlab写过一个识别Mnist的神经网络,地址在:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/9042908.html 这次又用Keras做了一个差不多的,毕竟,现在最流行的项目都是Python做的,我也跟一下潮流:) 数据是从本地解析好的图像和标签载入的. 神经网络有两个隐含层,都有512个节点. import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import

前言: 前边介绍了php脚本获取并打印输出html提交的数据,本文将介绍php脚本访问查询MySql数据库. 示例代码: <style> td{width:100px;}/*我的存在只为证明php文件中php脚本外边可以定义style样式*/ th{background: #22AAFF; text-align: left;color: #fff;;} </style> <?php header("Content-Type:text/html;charset=utf