pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1
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tensorflow2.1 keras2.3.1 python3.6
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稀疏连接性 CNN通过增强相邻两层中神经元的局部的连接来发掘局部空间相关性. m层的隐输入单元和m-1层的一部分空间相邻,并具有连续可视野的神经元相连接. 它们的关系如下图所示: 我们可以假设m-1层为输入视网膜, 在它之上,m层的视觉神经元具有宽度为3的可视野,因此一个单元可以连接视网膜层的三个相邻的神经元. m层的神经元和m-1层具有类似的连接属性.…
写这个是因为有童鞋在跑VGG的时候遇到各种问题，供参考一下。 网络结构 以VGG16为例，自己跑的细胞数据 solver.prototxt： net: “/media/dl/source/Experiment/cell/test/vgg/vgg16.prototxt” test_iter: 42 test_interval: 1000 base_lr: 0.…
下面是关于“使用Keras2.0将Merge层改为函数式”的完整攻略。 Merge层 在Keras中，Merge层可以用于将多个输入合并为一个输出。Merge层有多种类型，包括Add、Subtract、Multiply、Average、Maximum、Minimum、Concatenate等。下面是一个示例说明，展示如何使用Keras的Merge层。 示例1…
最近，由于工作的需要，要使用Caffe做深度学习分类。从安装，到调试，再到走通真是好费周折。好不容易能够做分类了，结果不论输入什么图片，输出的各个类别的概率都是一样的。刚开始，我以为是输入到网络里的数据在哪里出问题了，于是将这些数据转换成图片,果不其然。原来，我在使用多通道的时候用了GDAL读取数据，在重新组织数据的时候参考了网上的一篇微博，读出的数据居然是…
下面是关于“R语言数据建模流程分析”的完整攻略。 R语言数据建模流程分析 本攻略中，我们将介绍R语言数据建模的流程。我们将提供两个示例来说明如何使用这个流程。 步骤1：数据准备 首先，我们需要准备数据。以下是数据准备的步骤： 导入数据。使用R语言中的read.csv()函数或read.table()函数导入数据。 数据清洗。对数据进行清洗，包括去除缺失值、异…
这两周在跑一个模型，我真的是被折腾的要崩溃了。 最后原因就是数据类型的问题，你说是不是应该管小黑屋啊。 skimage.io.imread得到的是uint8的数据，而caffe.io.load_image得到的是0-1之间的小数。 img=skimage.io.imread(img_path), uint8,0-255 img=caffe.io.load_i…
一、R-CNN的原理 R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是第一个将深度学习应用到目标检测上的算法。后面将要学习的Fast R-CNN、Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN基础上的。 传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，得到…
以数智重庆.全球产业赋能创新大赛 为例，目标检测的几种常见的做题技巧如下： 针对数据集进行数据提升 a. 需要对数据进行了解，比如有哪些分类，每个分类下各有什么特点，每个分类下的图片尺寸是怎样的，分布是怎样的(长尾分布，类别不均衡)。 b. 数据出现了什么样的问题，应该怎么去解决这些问题。(多样性，长尾分布、小目标) c. 使用Pseudo Label提高长…
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