2019年2月22日13:52:37 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29968267 这里有个tensorlfow代码的阅读博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29664269 跑的是这个版本: https://github.com/ClubAI/MonoDepth-PyTorch 对比了下 tf 和 pt 版本的代码,比较简单,就不分析了. 输入的图片先resize到 256x512 大小 model部分生成了4个不同尺度的视差图: p

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

ZROI1153 [线上训练3]数个数 传送门 一道非常有意思的题,涵盖了各种知识点. 首先,很显然,这是个容斥.容斥可以过掉\(30pts\). 这里我们考虑容斥+DP. 我们令\(dp[i][j]\)代表对于前\(i\)个区间(区间排过序),上一个取的区间为\(j\)的方案数. 那么每次转移就是: \[ dp[i+1][i+1]+=-dp[i][k]*(s^{len})\space (k<i+1) \] 其中\(len\)是这两个区间的中间部分的长度.而负号代表容斥系数(长度+1,奇偶性改变

在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型 可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8

1. 引言 因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

1.数据获取 在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片.可以网页另存或者图片下载器.本例中保存了小狗.菊花.梅花三类各两百多张. 2.重命名 import os import os.path rootdir = "jh" i=1 for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): for filename in filenames: newName=a+str(i)+".jpg" print filename+&qu

cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9989586.html 代码网址: https://github.com/darkknightzh/trainEagerMnist 参考网址: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/mnist/mnist_eager.py https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-

我们如今開始训练模型,还输入參数例如以下: rank:ALS中因子的个数.通常来说越大越好,可是对内存占用率有直接影响,通常rank在10到200之间. iterations:迭代次数,每次迭代都会降低ALS的重构误差.在几次迭代之后,ALS模型都会收敛得到一个不错的结果,所以大多情况下不须要太多的迭代(一般是10次). lambda:模型的正则化參数,控制着避免过度拟合.值越大,越正则化. 我们将使用50个因子,8次迭代,正则化參数0.01来训练模型: val model = ALS.trai

先占个地方,有空再写 ` import os Dir = './coco_class_6/Annotations/val2014' ImageDir = './coco_class_6/images/val2014' cnt = 0 for i, file_name in enumerate(os.listdir(Dir)): fsize = os.path.getsize(os.path.join(Dir,file_name)) if fsize == 410: print('removing

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检

在深度学习的学习过程中,可能会用到一些已经训练好的模型,比如Alex Net,google Net,VGG,Resnet等,那我们怎样对这些训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢? 参考文章:https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 使用已经训练好的VGG16模型来帮助我们进行这个分类任务,因为要分类的是猫,狗这类物体,而VGG net是

开发平台支持Arm Cortex-M的微控制器上人工智能训练 Development platform enables AI training on Arm Cortex-M-based microcontrollers Cartesiam推出了nanodedge AI Studio,这是一个集成开发环境,开发人员可以使用在不需要任何数据科学知识的情况下,在微控制器上创建AI培训和推理应用程序.该技术兼容任何基于Arm Cortex-M的微控制器,M0到M7,包括M55,并且不需要大量的数据集进

​  前言  本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进.通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,达到了与MobileNet相当的性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:Tokens-to-

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.

最近在做CTR,刚好Google在KDD发了一篇文章,讲了他们的一些尝试,总结一下: 先是一些公式的符号说明: 一.优化算法 CTR中经常用Logistic regression进行训练,一个常用的Loss Function为 Online gradient descent(OGD)是一个常用的优化方法,但是在加上L1正则化后,这种方法不能产生有效的稀疏模型.相比之下 Regularized Dual Averaging (RDA)拥有更好的稀疏性,但是精度不如OGD好. FTRL-Proxim

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一