机器学习之Hash集合问题 2023年4月13日 上午2:27 • 机器学习 问题来源与七月学习之 (3.x线性代数与矩阵运算基础) 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:机器学习之Hash集合问题 - Python技术站 人工智能机器学习 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 机器学习之回归 上一篇 2023年4月13日 [机器学习]-决策树-最简单的入门实战例子 下一篇 2023年4月13日 相关文章 Caffe转NCNN模型转换 caffe2ncnn 一、准备工作 安装opencv 安装protobuf 下载ncnn源码并编译 git clone https://github.com/Tencent/ncnn cd ncnn mkdir build && cd build cmake .. make -j4 make install 二、具体操作 (1)、如果是旧版C… Caffe 2023年4月8日 000 机器学习入门的书单(数据挖掘、模式识别等一样) (写在前面)昨天说写个机器学习书单,那今天就写一个吧。这个书单主要是入门用的,很基础,适合大二、大三的孩子们看看;当然你要是大四或者大四以上没看过机器学习也适用。无论是研究智能还是做其他事情,机器学习都是必须的。你看GFW都用机器学习了,咱是不是也得科普一下。 (全文结构)其实,我想了想,学一门学科,列出一堆书,评论来评论去的,其实对初学者用处不大;他都不知… 机器学习 2023年4月10日 000 目标检测 关于目标检测的anchor问题 关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断: Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了: https://github.com/becauseofAI/MobileFace https://arxiv.org/pdf/1904… 2023年4月8日 000 windows下使用pytorch进行单机多卡分布式训练 现在有四张卡,但是部署在windows10系统上,想尝试下在windows上使用单机多卡进行分布式训练,网上找了一圈硬是没找到相关的文章。以下是踩坑过程。 首先,pytorch的版本必须是大于1.7,这里使用的环境是: pytorch==1.12+cu11.6 四张4090显卡 python==3.7.6 使用nn.DataParallel进行分布式训练 这… PyTorch 2023年4月5日 000 循环神经网络 TensorFlow(三)循环神经网络 TensorFlow循环神经网络 为什么有RNN CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了 什… 2023年4月8日 000 Caffe Windows下用Caffe跑自己的数据(遥感影像) Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架。关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源。这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据。 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式… 2023年4月7日 000 目标检测 DetectoRS学习笔记(54.7AP 目前目标检测最强模型!) DetectoRS学习笔记 从结果上看,这篇文章在Res50+HTC的基础上将box mAP从43.6刷到了51.3. 论文代码 文章的创新点主要来自于两点: 1、FPN的改进—>RFP 主要提出对FPN的结构增加feedback的反馈和recursive的repeat堆叠, 融合时还使用了ASPP的结构,增大了全局特征和感受野。具体示意图如下:公式为… 2023年4月8日 000 目标检测 目标检测之RCNN,fast RCNN,faster RCNN 候选区生成(Selective Search)。 分割成2000左右的候选小区域 合并规则:颜色、纹理相近,尺度均匀,合并后形状规则 特征提取。 归一候选区尺寸为227×227,归一方法。 使用在imageNet上的分类网络作为预训练网络,预训练网络输出4096维特征 预训练网络加上全连接层在分类数据集上预训练 每一类使用SVM分类器 对预训练网络输出的40… 2023年4月5日 000