当前，许多效果不错的目标检测算法都需要枚举很多可能的位置并对它们进行一一分类，这些方法不仅浪费资源，而且需要后期处理（一般指NMS），十分低效。在这篇论文中，我们使用了不一样的算法——将待检目标预测为一个点（该目标的边框中心）。我们的算法使用关键点预测来发现中心点，并回归得到该目标的其他特征，比如尺寸、3D位置、方向甚至姿势。相比于那些基于 Bounding box 的检测器，我们的CenterNet是端到端的、更简单的、更快速且更准确的检测器。
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语法结构：model.compile(loss=’目标函数’, optimizer=optimizer, metrics=[‘accuracy’]) 1.目标函数，也叫损失函数，是网络中的性能函数，它是一个模型必备的两个参数之一。 目标函数由mse、mae、mape、msle、squared_hinge、hinge、binary_crossentropy…
CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的…
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_X, train_y), (test_X,test_y) = fashion_mnis…
全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割。全卷积网络（FCN）使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别。与之前介绍的卷积神经网络不同，FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小，使得预测结果在空间维度（高度和宽度）与输入图像一一对应。给定空间维度上…
在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后查看预测值和真是值。参考这篇解决： https://stackoverflow.com/questions/47079111/create-keras…
主要参照以下两篇博文：http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565 http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明，我曾经在两种环境下搭建过，下面说一下软硬件配置。 1）y480笔记本，GPU为GT650，软件环境…
结合之前的博客： http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5834551.html#3949333 用caffemodel去测试单通道的图像（mnist数据集）时，出现了问题，例如：维度不匹配、单通道图像和三通道图像不能强制转换等问题。 因为链接中的代码适用于对RGB三通道的图像的分类。 只需要将代码中： im=caffe.io.…
为了让绝大多数人都可以看懂，所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法 第一次写ML的博文，所以可能会有些地方出错，欢迎各位大佬提出意见或错误 祝大家开心进步每一天～ 博文代码全部为python 简单的说一下什么是机器学习，机器学习英文名称是Machine Learning, ML 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学…
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