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深度学习完全攻略!(连载二十:你家有老鼠吗?手把手教你怎么用faster-rcnn找出老鼠)

之前做的一个demo,我想想还是分享出来吧。1.准备工作首先你可以参考我的另外一篇博客搭建自己的深度学习平台。《深度学习完全攻略!(连载六:CUDA10.1+tensorflow+VS+anaconda3安装)》不用多说了,记得安装VS,我安装的时VS2015.进入anacondapromopt,执行对应的命令,安装依赖包activatetensorflow-gp...

2019-09-29 21:06:05

深度学习完全攻略!(连载十九:卷积神经网络中常用奇淫巧计总结)

CNN中越来越多的应用到各种技巧,以便于提升质量,这一节主要记录那些各种小技巧。目录1.ROIpooling2.ROIalign1.ROIpooling举个例子:(借用部分网上的图片)假设经过一系列的卷积和池化后得到的特征图为:假设有个候选区域在特征图中的位置坐标为(0,3)-(6,7),左上为(1,1),也就是大小为7*5的区域。如果我们想让每...

2019-08-13 23:23:35

无参考图像质量评价相关参考代码

最近一直在研究无参考图像质量评价方法,但是研究的时候最少不了的就是对比,没有对比就没有发现,没有对比就没有桑海。之前也有做过一些基本的图像质量评价的博客,例如:https://blog.csdn.net/Aoulun/article/details/79007902无参考图像质量评价之图像质量评价方法(二)[信噪比(SNR)]https://blog.csdn.net/Aoulun/a...

2019-08-13 23:35:08

深度学习完全攻略!(连载九:fast-RCNN模型理解)

在前面的章节中,我们已经介绍了RCNN了,可以很明显的看到RCNN是一种基于多方法联合使用的策略。这种方法最大的缺点就是可控性较差。一旦有一个环节没有处理好就影响最终的结果。比如说:selectsearch方法如果处理不好,后面的基本不用再搞了,而且,这也是算法最耗时的部分 CNN需要对每个候选框做扩展,然后送入到神经网络中,这极大的限制了CNN对原始数据的利用 SVM分类虽然可以做到...

2019-08-13 23:13:28

深度学习完全攻略!(连载八:RCNN模型理解)

这一节,我们直接进入到RCNN的学习中。这一系列主要包括RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN模型的理解。本文已同步至订阅号:麻瓜智能,欢迎订阅。本文主要参考文献:Girshick,R.,etal."Richfeaturehierarchiesforobjectdetectionandsemanticsegmentation."...

2019-08-07 23:04:15

深度学习完全攻略!(连载十一:YOLO原理理解)

翻了翻之前的文件夹,找到这个之前整理的YOLO理解文档,在此基础上,做了一些修改,特做更新。我相信很多同学在理解YOLO的时候是有很多疑惑的,尤其是1个cell,两个boundingbox,20个类别,简直头大。这篇文章带你来理解,如果有错误,不吝赐教。相比于RCNN系列的算法,YOLO将分类问题转换为回归问题。关于RCNN系列,会在后面更新,请不要捉急。既然是回...

2019-07-16 22:28:41

深度学习完全攻略!(连载七:先从基本的模型开始-端到端的验证码识别)

直接写FCN跳跃性有点大,那么这一节就用一个简单的例子来回顾一下卷积神经网络。下一节写一写RCNN,再下一节写一些yolo或SSD,再下一节就写FCN,这样保持连贯性。先看本节内容。我们把验证码的识别任务转换为一个分类任务,以便于神经网络干他最擅长的事情。这就是端到端的识别,而非传统的先对字符分割,分别训练,最后识别。所以本节任务就很简单,输入一堆验证码的图片,告诉标签,不用其他的操作,直...

2019-07-07 19:16:03

拒绝做深度学习调参工程师,带你了解图像处理中的傅里叶变换

这一节,看是介绍了一些基本的知识,但是,其隐藏的内涵非常多,比如说,为什么时域和频域的尺寸一致,为什么FFT要求是2^n尺寸,DFT怎么来的等等等。不捉急,带着这些问题,我们用下面的例子来一一作答。2.傅里叶级数和傅里叶变换我相信,看完上面的,你心里有一百个问号?哪怕是很多同学已经学过通信的知识,估计也忘得一干二净。更别说那些没学过的同学,估计也是一脸的萌萌哒。而网上的东西,要么...

2019-06-23 16:06:50

深度学习完全攻略!(连载六:CUDA10.1+tensorflow+VS+anaconda3安装)

首先检查你的电脑,主要就是显卡、CPU和内存。比如,下面是我的电脑配置。CPU:I5-8300RAM:8GGPU:GTX1060深度学习真的需要安装很多东西,由于很多同学都是以windows做主要的操作系统,所以,本文就以window为例.anaconda:https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86...

2019-06-15 12:54:16

深度学习完全攻略!(连载五:GPU加速技术指南)

本文以同步至公众号,欢迎订阅。第四章cm编译器这一章,我们就用一个例子来说明cm的client和server时如何联系到一起,并最终运行的。以高斯模糊为例。此例也是intel提供的一个案例,但是没有说明怎么用。哈哈哈。第一节建一个client的程序假设文件名字为gauss_client.cpp#include"cm_rt.h"#include"common/b...

2019-05-06 00:06:42

深度学习完全攻略!(连载四:GPU加速技术指南)

本文已同步至公众号,方便交流:第三章库函数这一章,我们就写一写CM中提供了哪些库函数,来帮助我们实现内核的编程。第一节属性限定符Cm设置有函数的限定符,便于这些函数能够被编译器编译成GPU可以运行的文件。在前面的博客中,《深度学习完全攻略。(连载二:GPU加速技术指南)》主要阐述了client端的编程,但是client端的编程是不适用这些限定符的。那么cm中都有哪些限...

2019-05-02 17:08:36

深度学习完全攻略!(连载三:GPU加速技术指南)

我只是一个搬运工,CM是Intel自己开发并开源的东东,方便开发者使用他的芯片。所以,也算是给Intel做免费宣传。但是从技术上讲,是没有界限的。本文已同步至公众号,欢迎订阅。Cm服务端的设计就像C语言一样,又有些类似C++。如果你有一些c/c++的编程基础,对于理解服务端的代码就很容易。这一节,会从以下几个方面来介绍,数据类型,运算符和库函数来介绍。至于扩展的一些函数,有兴趣的可以自...

2019-04-27 22:10:02

深度学习完全攻略!(连载二:GPU加速技术指南)

此刻我正在喝茶!Cmcompiler的repo如下:https://github.com/intel/cm-compiler.git这一节写一写CM中client端如何编程。client是直接与应用程序交互,同时连接GPU的kernel。如下内容按照调用的先后顺序来写。话不多罗嗦,上干货。前言cm_result_check()这个函数主要用来检查client...

2019-04-25 22:59:56

深度学习完全攻略!(连载一:GPU加速技术指南)

本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天,很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂,但更多的应该是无法快速编程,实现几亿个求解参数的快速实现,而用python接口只需要几行代码。不可否认的是,在一些场合,如果想实现GPU的加速,比如图像增强,图像去噪等,那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识,将很影响效率。或者说,...

2019-04-14 18:44:28

图像处理中常用的加速技术

做了这么长的时间,我也一直在是思考这个问题,也当是个经验总结。先抛开硬件上的东西。2019年第一更,本来想去放松下的,那就下午吧,上午休息下。1、我经常用到的就是积分图,这个好处自然不多说,尤其是在目标的定位、目标过滤上有很大的作用。直接通过数组下表进行查找,那简直就是相当的快。 2、另外一个常用的是分块多线程。假如说CPU是多个核心的话,那么完全可以用多线程加速。原理性的东西这里...

2019-01-01 11:30:26

YOLO-V1算法关键问题说明

 上面的分析来看,显然一代算法还是有缺点的,那么后来就有了二代、三代,在接下来的文章会分析。  

2018-09-15 11:27:56

深度学习综述

本文不会像科技论文那样,详细啰嗦,而是按照解决问题的逻辑思路来写,使得初学者有一个全面的掌握。因为我也是在学习的过程中。本文就只用图来说明,其他人已经写的很多了,我只写比较好看的。  这篇文章参考了吴恩达老师的网易公开课和相关的论文资料,权当做个笔记,所以没有讲到的及新的知识会在后续跟上。现在各种网络结构泛滥,针对性越来越强,眼花缭乱,但是,我觉得基础的东西是根本,博观而约取。 ...

2018-09-09 01:00:52

安装tensorflow出现问题及解决方法

我在安装的时候出现两个问题,一个是pip升级问题,一个是pip调用问题。 第一个问题:在升级pip3时,提示用pipinstall--upgradepip来升级,实际上并没有用,因为我要升级的是pip3.所以用如下的命令pip3install--upgradepip 第二个问题:在安装tensorflow的时候,提示ImportError:canno...

2018-08-19 11:21:04

论如何写好一篇需求报告(或者说产品报告)

从最先开始的需求调研,到最后的产品成型,自己亲自过手的需求报告大概也有十来篇了,与高层领导过会并定型的报告有6篇。这些报告既有关于新产品规划的,又有老产品迭代升级的。作为一个阶段性的总结,我认为有必要将自己的心得体会记录下来,方便同仁之间交流,也方便日后的反思与进步。首先,需求报告(或者产品报告)与科技论文有一定的相似之处,但又有很大的不同。其二,不管是新产品还是老产品的报告,他们的好坏都会...

2018-08-17 23:29:37

用adaboost做的一个人脸检测

一直以来都想写一写这个程序,正好有机会,那就写写吧。之前写了一个用adaboost+Haar-like特征的人脸检测程序,由于也是现学现用,所以在网上找了很多资料。但是,很多东西都没有写明白。对于初入门的以及正在写代码的同学来说,其实关心的是怎么用,怎么写,把关键的问题搞明白,才是重点。所以,本文只会写一写怎么实现(关键的部分会解释一下为什么),而至于里面的原理为什么是这样的,以及怎样去推导这...

2018-08-02 11:18:06

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