TensorFlow keras中一些著名的神经网络 2023年4月6日 上午11:41 • Keras 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:TensorFlow keras中一些著名的神经网络 - Python技术站 Keras人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 TensorFlow keras vgg16net的使用 上一篇 2023年4月6日 tf.keras的模块 下一篇 2023年4月6日 相关文章 目标检测 通用目标检测-发展趋势 (1)结合一阶段二阶段 由单一阶段的算法框架向一阶段二阶段结合的框架发展。 针对二阶段需要密集的尾迹处理才能获得尽可能多的参考箱,既费时又低效和一阶段处理速度快但精度较低的问题,提出将一阶段和二阶段结合的方法解决这个问题,实现在保持高精确度的同时消除较多冗余的效果。如何将一阶段和二阶段的优点结合起来仍然是一个很大的挑战。 CVPR2020阿里… 2023年4月7日 000 tensorflow的安装和注意事项 想了一下还是把tensorflow安装的过程整理一下吧,万一时间久了忘了呢。 终于tensorflow的安装可以告一段落了,内心还是很兴奋的,这次还是好好的整理下。 尤其是注意的地方,往往时我折腾了好久,查阅了大量的资料,测试了好多次,才验证出来的硕果。 1、准备工作 1、更换源,好的软件源,直接决定你的安装速度。这里选择清华的。 操作:进入:设置 … tensorflow 2023年4月7日 000 目标检测 目标检测算法-MSCNN MSCNN(主要解决多尺度同时存在时的检索问题): 1.针对多尺度问题: 由于卷积网络中不同层得到的特征不同,就对不同的特征层加以利用。例如,Conv4-3的底层,一些细节特征会更加清楚可以用来进行小目标的检测;而高层Conv5-3层,对于大目标的检测效果更好可以用来进行大目标检测,对于不同的层设计不同尺度的目标检测器,完成多尺度下的检测问题。 2.针对… 2023年4月7日 000 GAN生成对抗网络 吴恩达Deeplearning.ai国庆节上新:生成对抗网络(GAN)专项课程 公众号关注 “ML_NLP” 设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达! Coursera 刚刚上新了 GAN 的专项课程,或许在这个国庆假期,你应该学习一波了。 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是当前功能最强大的机器学习模型之一,其能够生成逼真的图像、视频和语音输出结果。基于 GAN 的应用十分广泛,比如防… 2023年4月5日 000 循环神经网络 文本预处理,语言模型,循环神经网络 1.文本预处理文本是一类序列数据,一篇文章可以看作是字符或单词的序列,本节将介绍文本数据的常见预处理步骤,预处理通常包括四个步骤: 读入文本 分词 建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index) 将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型 2语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为TTT的词的序列w1,w2,…,wTw_1… 2023年4月6日 000 卷积的边缘像素填充 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; Mat src, dst,dst2,gray_src; char* INPUT_WIN = “input … 卷积神经网络 2023年4月8日 000 pytorch 怎么用tensorboard 可视化 启动Tensorboard时发生错误:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook): AttributeError: module ‘tensorflow.python.estimator.estimator_lib’ has no attribute ‘SessionRunHook’ No dashboards are active for the current data set. 参考链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247514888&idx=2&sn=3884cf50b88eaee6744d35cb528c0fa7&chksm=ec1c56f1db6bdfe7585830d13a3673648c1b9f5098af15d53e4efb96e16a1… tensorflow 2023年4月7日 000 卷积神经网络 可视化理解卷积神经网络 – 反卷积网络 – 没看懂 参考这篇文章: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 文章里面有不少很有意思的内容。但是说实话,我没怎么看懂。 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,可以说是C… 2023年4月8日 000