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用责任链模式实现图像处理方法的选择(python)

结合我们822实验室开源的图像处理平台(http://822lab.top)介绍用责任链模式实现图像处理方法的选择(python),供后续学弟学妹参考,整个平台的从零搭建记录在这里,后端仓库在这里,前端仓库在这里,欢迎大家为平台做贡献。需求:图像处理方法可以分为几个大类,比如图像平滑、轮廓提取、角点检测、形态学处理等,每一个大类下又有很多小类,比如图像平滑有高斯平滑、中值平滑和均值平滑等,我...

2018-11-26 16:00:49

了解Flask并实现简单的HTTP请求

结合我们822实验室开源的图像处理平台(http://822lab.top)介绍Flask后端开发,供后续学弟学妹参考,整个平台的从零搭建记录在这里,后端仓库在这里,前端仓库在这里,欢迎大家为平台做贡献。Flask是一个pythonweb微框架,也是刚开始接触,入门服务器端框架并能快速搭建好一个简单的服务器端程序是有套路的,当然,服务器开发并不那么简单,是需要持续更新的,到底好不好,还有哪些...

2018-11-26 16:00:06

Jenkins安装与配置(Flask+Gunicorn及React)

结合我们822实验室开源的图像处理平台(http://822lab.top)介绍Jenkins安装与配置(Flask+Gunicorn及React),供后续学弟学妹参考,整个平台的从零搭建记录在这里,后端仓库在这里,前端仓库在这里,欢迎大家为平台做贡献。服务器:阿里云操作系统:Ubuntu16.04后台:python,Flask+gunicorn前端:react提前安装:git安装J...

2018-11-26 15:59:10

从零开始搭建图像处理实验平台(React&Flask&MongoDB)

为了争取提前毕业,最近需要做大量图像处理的实验,改代码、调参、存结果,由于专注于实验,所以丝毫没顾及代码质量,又懒得重构,导致今天写的代码明天就忘了什么意思,加上实验室同学可能将来都或多或少需要做图像处理实验,所以不如借此机会,花几周时间把「图像处理网站」搭好,让有需要的同学能方便地做图像处理实验。网站的前端使用React进行开发,这里要特别感谢我的小伙伴熊鑫同学,愿意花费业余时间帮助我完成前...

2018-11-26 15:58:00

CAM论文剖析(Learning Deep Features for Discriminative Localization)

英文原文请点这里译文请点这里文章内容剖析实验代码在这里.摘要本文主要工作1、阐述GAP如何使CNN具有卓越定位能力2、证明了所提出网络能定位出“区别性”区域,且分类效果也不差1介绍扩写摘要,展示结果图引出GAP的功能远不止正则化,更重要的是定位能力指出本文所提网络保留了定位能力且分类能力也不差1.1相关研究(研...

2018-05-03 18:49:27

[翻译]Learning Deep Features for Discriminative Localization

英文原文请点这里摘要在这项工作中,我们重新审视了《Networkinnetwork》中提出的全局平均池化层(globalaveragepooling),并阐明了它是如何通过图片标签就能让卷积神经网络具有卓越的定位能力。虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法,但是我们发现它实际构建了一种通用的适用于各种任务的能定位的深度表示。尽管globalaveragepooling...

2018-05-02 16:48:56

卷积神经网络看见了什么

这是众多卷积神经网络可视化方法之一,方法来自于论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》,论文译文在[翻译]LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization。这篇文章的核心思想是提出了一种叫ClassActivationMapping(类激活图)的方法,可以...

2018-05-02 16:48:31

TensorFlow和Keras解决大数据量内存溢出问题

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练。其实这是有问题的,很容易导致OOM。现在内存一般16G,而训练集图片通常是上万张,而且RGB图,还很大,VGG16的图片一般是224x224x3,上万张图片,16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch,但是那个b...

2018-05-02 16:48:06

卷积神经网络实现多个数字识别

数据集:MNIST框架:Keras显卡:NVIDIAGEFORCE750M参考:Keras中文文档这是优达学城的深度学习项目,数据集和需求都很简单,关键是为了熟悉框架的使用以及项目搭建的套路,只要用很简单的卷积神经网络就能实现,准确率轻轻松松就能上90%。需求描述随机从MNIST数据集中选择5个或5个以下的数字,拼成一张图片,如下图所示。搭建一个模型,识别图片中的数...

2018-05-02 16:47:20

神经网络体系搭建(五)

本篇是神经网络体系搭建的第五篇,解决体系搭建的项目实战,详见神经网络体系搭建(序)主要有下面两个实战:-卷积神经网络实现多数字识别-Kaggle走神司机侦测(该项目的代码和网络会在2019年发布,因为本人要写毕设论文,防查重……但是会把这个过程中的一些没有创新点的工程问题总结出来)下面就是解决走神司机侦测的第一个拦路虎——内存溢出问题-TensorFlow和Keras解决...

2018-05-02 16:46:32

[翻译]VGGNET分类任务——VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

VGGNet于2014年提出,在文献VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION中有详细介绍。摘要本文研究了在大规模图片识别中,卷积神经网络的深度对准确率(accuracy)的影响。我们的主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响,结果表明16-19层的网络可以使现...

2018-05-02 16:45:57

Fedora27替换cuda9.1为cuda9.0

安装完cuda9.1才发现和tensorflow不兼容……………………只好到官网重新下载9.0和对应的cudnn。卸载cuda9.1到/usr/local/,卸载cudasudodnfremovecuda卸载rpmrpm-e--nodepscuda-repo-fedora25-9.1-local-9.1.85-1.x86_64.rpm然...

2018-05-02 16:44:56

神经网络体系搭建(四)——快速上手TensorFlow

本篇是神经网络体系搭建的第四篇,解决体系搭建的TensorFlow相关问题,详见神经网络体系搭建(序)TensorFlow安装建议用Anaconda。-Mac&Linuxcondacreate-ntensorflowpython=3.5sourceactivatetensorflowcondainstallpandasmatplotl...

2018-02-03 09:39:53

Fedora27搭建GPU版TensorFlow

主机:华硕(ASUS)G11飞行堡垒显卡:GeForce1070原操作系统为win10,准备安装Fedora27,从零开始搭建GPU版TensorFlow。安装Fedora27下载ISO镜像并制作U盘启动盘(注意!启动盘一定用官方的制作方法)我用另一台win10笔记本电脑制作启动盘。官网为windows提供了很傻瓜的安装程序,叫FedoraMediaWriter,以

2018-02-03 09:39:08

神经网络体系搭建(三)——卷积神经网络

本篇是神经网络体系搭建的第三篇,解决体系搭建的卷积神经网络相关问题,详见神经网络体系搭建(序)卷积神经网络(CNN)CNN是什么卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。为什么会有CNN像素间具有临近性,图片中相邻像素在一起时有特殊意义的,但是普通非卷积网络中忽略了这一点,把输入图片的每个像素与下一层的神经元相连,没有利用好这些信息,于是有了卷积神经网络。

2018-01-16 12:03:52

神经网络体系搭建(二)——深度学习网络

本篇是神经网络体系搭建的第二篇,解决体系搭建的深度学习网络相关问题,详见神经网络体系搭建(序)深度学习是一个已经被说烂了的词,几乎说起人工智能,非专业人士也会说出深度学习这个词,甚至有时候觉得神经网络,low爆了,深度学习才流行。我也一度以为深度学习是多么神奇的一个技术,其实说到底,还是神经网络,没啥高大上的,只不过深了很多层,注意,是“深”,而不是“宽”。但是呢,就是深了很多层,确实让它

2018-01-14 16:03:48

神经网络体系搭建(一)——神经网络

本篇是神经网络体系搭建的第一篇,解决体系搭建的前四个问题,详见神经网络体系搭建(序)神经网络最简单的神经网络神经网络的定义就不再赘述,直接从最简单的神经网络说起。将一系列输入数据,通过训练好的网络模型处理,得到输出结果,这是神经网络决策的步骤。那么我们的重点就是通过训练得到网络模型。从上图可以看出,模型的关键其实是寻找合适的权重矩阵。那么如何寻找呢,是一个暴

2018-01-10 17:26:55

神经网络体系搭建(序)

神经网络这个概念并不陌生,但是从接触到现在这一个月的时间里,云里雾里,始终无法建立起完整的体系,能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题,并进行有针对性的优化。于是决定整理近日所学,尝试搭建一个完整的知识体系。体系的搭建想从一系列问题入手,也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题,将陆续更新并附上链接。神经网络是什么?解决问题的步骤(算法)是什么?梯度下降用在神经网络的哪一步?损失函数是

2018-01-10 17:26:24

用Q-Learning算法实现无人车智能代理程序

优达学城的第四个项目,通过Q-Learning算法来实现一个简单的无人车代驾程序。先来一张训练过程的动图。需求分析一个无人车需要满足的最基本需求就是安全性和可靠性。安全性用来保证用户安全,可靠性用来保证在限定时间内将用户送达目的地。安全性和可靠性划分为A+、A、B、C、D、F六个等级-安全性安全性具体表现为遵守交通规则,避免交通事故。假设有一个简化的世界,路口的交通灯是老式

2017-12-18 11:44:01

05 Gradle打包jmonkey开发的Desktop应用

只是抱着尝试的状态看看gradle能不能将jmonkey程序打包成exe文件,以前没有用gradle打包过exe,百度了一下,居然只用在build.gradle中加两句话://加在最上面applyplugin:'application'compileJava.options.encoding='UTF-8'//这一句可以防止项目中文乱码...//在最后面mainClassName=

2017-11-16 14:58:45

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