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RSS订阅原创 2020-05-06
深度学习，框架是王道，调参也是关键，分享一篇调参的优秀文章。http://www.360doc.cn/article/99071_844393697.html?luicode=10000011&lfid=2304131064414853_-_WEIBO_SECOND_PROFILE_WEIBO&u=http%3A%2F%2Fwww.360doc.cn%2Farticle%2F99...
2020-05-06 23:54:28
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转载 Conv Nets: A Modular Perspective
转载一篇CNN的基础文章，详细地址见：http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/
2016-01-03 15:39:28
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原创 模糊阈值分割（2）
根据模糊阈值分割的原理，本文在“模糊阈值分割代码（1）"的基础上进行了拓展，主要是利用图像直方图，搜索最佳波谷阈值，实现多阈值分割。其过程主要如下：1. 获取图像直方图2. 进行直方图平滑，以去毛刺3. 进行波峰搜索。这部分比较复杂，需要考虑的问题也多。包括波峰的判定准则、伪峰值的去除、半峰值的判断等等。一般来说，一个峰值包括起始位置（上坡段）、终止位置（下坡段）和峰值位置。本
2012-10-30 22:03:18
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原创 模糊阈值分割代码（1）
前几天，应一个网友的要求，根据文章《图像的自适应模糊阈值分割法》，写了个简单的代码：/*名称：BlurCure参数：lpBmp - 图像数据指针 lSrcWidth - 图像宽度 lSrcHeight - 图像高度 dLineBites - 图像单行数据量说明：获取模糊阈值分割的模糊曲线dBlurData*/void BlurCurve(LPS
2012-10-26 11:12:19
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原创 LibSVM学习（六）——easy.py和grid.py的使用
我们在“LibSVM学习（一）”中，讲到libSVM有一个tools文件夹，里面包含有四个python文件，是用来对参数优选的。其中，常用到的是easy.py和grid.py两个文件。其实，网上也有相应的说明，但很不系统，下面结合本人的经验，对使用方法做个说明。 这两个文件都要用python（可以在http://www.python.org上下载到，需要安装）和绘图工具g
2009-08-21 16:14:00
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原创 LibSVM学习（四）——逐步深入LibSVM
其实，在之前上海交大模式分析与机器智能实验室对2.6版本的svm.cpp做了部分注解，（在哪里？google一下你就知道）。但是，这个注释只是针对代码而注释，整篇看下来，你会发现除了理解几个参数的含义，还是会对libsvm一头雾水。当然作为理解程序的辅助材料，还是有很大用处的。特别是，对几个结构体的说明，比较清楚。但是要清楚程序具体做了什么，还是要追踪程序中去。 由于
2009-08-21 14:49:00
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原创 LibSVM学习（五）——分界线的输出
对于学习SVM人来说，要判断SVM效果，以图形的方式输出的分解线是最直观的。LibSVM自带了一个可视化的程序svm-toy，用来输出类之间的分界线。他是先把样本文件载入，然后进行训练，通过对每个像素点的坐标进行判断，看属于哪一类，就附上那类的颜色，从而使类与类之间形成分割线。我们这一节不讨论svm-toy怎么使用，因为这个是“傻瓜”式的，没什么好讨论的。这一节我们主要探讨怎么结合训练
2009-08-21 12:36:00
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原创 LibSVM学习（三）——LibSVM使用规范
其实，这部分写也是多余，google一下“libsvm使用”，就会N多的资源，但是，为了让你少费点心，在这里就简单的介绍一下，有不清楚的只有动动你的mouse了。需要说明的是，2.89版本以前，都是svmscale、svmtrain和svmpredict，最新的是svm-scale、svm-train和svm-predict，要是用不习惯，只需要把那四个exe文件名去掉中间的短横线，改
2009-08-21 10:25:00
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原创 LibSVM学习（二）——第一次体验libSvm
1. 把LibSVM包解压到相应的目录（因为我只需要里面windows文件夹中的东东，我们也可以只把windows文件夹拷到相应的目录），比如D:/libsvm。 2. 在电脑“开始”的“运行”中输入cmd，进入DOS环境。定位到d:/ libsvm下，具体命令如下: d: (回车) cd /
2009-08-20 13:23:00
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原创 LibSVM学习（一）——初识LibSVM
LibSVM是台湾 林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得，目前
2009-08-20 13:13:00
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空空如也
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