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Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数)

Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数)例子表达式函数性质学习过程优缺点这篇文章中,讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中,但是为什么它会在分类问题中这么有效呢?我们先从一个简单的分类例子来入手。1. 预测政治倾向例子我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征,来预测一个人的政治倾向,有三种可预测结果:民主党、共和党、其他党。假设我们当前有两个逻辑回归模型(参数不同),这两个模型都是通过sigmoid的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1:

2020-06-12 19:37:34

ubuntu利用conda创建虚拟环境,并安装cuda,cudnn,tensorflow

1.创建虚拟环境:conda create -n your_env_name python=3.6,若不写依赖项python的版本号,则默认安装最新的python包conda安装仓库conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkg

2020-06-02 14:03:02

TensorFlow Slim的使用

1)准备数据集,修改download_and_convert_flowers.py将数据集转化成tfrecord格式第43行 _NUM_VALIDATION = 300 #修改为验证集的图片数量第49行 _NUM_SHARDS = 4 #修改为要生成的TFRECORD的数量第84行 把flower_photo修改为数据所存放的文件夹名称wk_data第102行 修改output_file...

2020-03-16 21:18:42

Git使用教程:最详细、最傻瓜、最浅显、真正手把手教!

转载地址导读:因为教程详细,所以行文有些长,新手边看边操作效果出乎你的预料。GitHub虽然有些许改版,但并无大碍。一、Git是什么?Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。工作原理 / 流程:Workspace:工作区Index / Stage:暂存区Repository:仓库区(或本地仓库)Remote:远程仓库二、SVN与Git的最主要的区别?SVN是集中式版本控制系统,版...

2020-02-20 16:37:49

双目立体视觉概述

导读 为什么非得用双目相机才能得到深度? 双目立体视觉深度相机的工作流程 双目立体视觉深度相机详细工作原理 理想双目相机成像模型 极线约束 图像矫正技术 基于滑动窗口的图像匹配 基于能量优化的图像匹配 双目立体视觉深度相机的优缺点 ---------------------------------------------...

2020-02-12 18:25:46

AMD64和i386的区别

下载Debian系统时,出现两个选项:ADM64和i386,那么这两者的区别是什么?i386=Intel 80386。其实i386通常被用来作为对Intel(英特尔)32位微处理器的统称。AMD64,又称“x86-64”或“x64”,是一种64位元的电脑处理器架构。它是建基于现有32位元的x86架构,由AMD公司所开发。下文引用自知乎:x86架构首度出现在1978年推出的Intel 808...

2020-01-22 11:17:08

五中常见的软件架构

转载地址 一、分层架构分层架构(layered architecture)是最常见的软件架构,也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构,那就用它。这种架构将软件分成若干个水平层,每一层都有清晰的角色和分工,不需要知道其他层的细节。层与层之间通过接口通信。虽然没有明确约定,软件一定要分成多少层,但是四层的结构最常见。表现层(presentation):用户界面,负责视觉...

2020-01-21 17:17:25

Android ADB 常用命令

转载:https://www.jianshu.com/p/5b21377cf69b日志命令adb logcat 查看日志详细内容可参见ADB Usage Complete / ADB 用法大全官方文档Listing of logcat Command Options他人整合 http://jiongbull.com/2016/03/17/adb%E5%91%BD%E4%BB%A4/更...

2020-01-17 15:54:42

ubuntu18.04 tensorflow以及tensorflow lite源码编译C++库

为了编译TensorFlow的源代码,除了要有gcc(版本不低于4.8)支持之外,还需要安装Google自产的编译构建工具,类似于cmake。英文阅读理解能力强的朋友可以直接阅读官方文档:https://www.tensorflow.org/install/source1.tensorflow下载git clone https://github.com/tensorflow/tensorflo...

2019-12-25 15:50:48

TensorFlow-Slim的使用

1)准备数据集,修改download_and_convert_flowers.py将数据集转化成tfrecord格式第43行 _NUM_VALIDATION = 300 #修改为验证集的图片数量第49行 _NUM_SHARDS = 4 #修改为要生成的TFRECORD的数量第84行 把flower_photo修改为数据所存放的文件夹名称wk_data第102行 修改output_file...

2019-12-24 13:49:22

目标检测模型的评估指标mAP详解(附代码)

转 目标检测模型的评估指标mAP详解(附代码) 2018年12月10日 15:38:48 别说话写代码 阅读数:534 ...

2019-03-30 16:53:46

理解目标检测当中的mAP

原 理解目标检测当中的mAP 2018年08月16日 15:11:54 饭后吃西瓜 阅读数:2014 ...

2019-03-30 16:38:47

Caffe 的深度学习训练全过程

本文为大数据杂谈 4 月 20 日微信社群分享内容整理。今天的目标是使用 Caffe 完成深度学习训练的全过程。Caffe 是一款十分知名的深度学习框架,由加州大学伯克利分校的贾扬清博士于 2013 年在 Github 上发布。自那时起,Caffe 在研究界和工业界都受到了极大的关注。Caffe 的使用比较简单,代码易于扩展,运行速度得到了工业界的认可,同时还有十分成熟的社区。对于刚开始学习深...

2019-03-28 15:43:03

OpenCV调用caffe版本MobilenetSSD

opencv for java之——深度学习目标检测MobileNet-SSD当前,在目标检测领域,基于深度学习的目标检测方法在准确度上碾压传统的方法。基于深度学习的目标检测先后出现了RCNN,FastRCNN,FasterRCNN, 端到端目标检测方法YOLO,YOLO-9000,YOLO-v3, MobileNet-SSD,以及Mask-RCNN等。MobileNet是...

2019-03-14 20:33:58

pragma message: This header is deprecated. Use boost/integer/integer_log2.hpp instead

在编译caffe的过程中,会出现/usr/local/include/boost/pending/integer_log2.hpp:7:89: note: #pragma message: This header is deprecated. Use <boost/integer/integer_log2.hpp> instead.这是因为使用的是boost1.69.0版本,目前boo...

2019-03-14 15:00:21

ubuntu16中编译boost1.61.0库

转载地址linux系统自带python2.7,boost编译后会生成libboost_python27.so,但有些应用需要libboost_python3,下面我们就来编译。进入boost源文件目录boost_1_67_0,配置仅仅编译python,python路径指向anaconda3中的python3.6。./bootstrap.sh --with-libraries=python -...

2019-03-06 17:47:17

ubuntu18.04开机直接进入tty,无法进入图形化界面

问题描述:ubuntu18.04在屏保之后,输入密码,无法进入图形化界面,当重启之后,直接进入命令行界面解决的办法为:sudo apt install ubuntu-desktop

2019-03-06 14:13:24

Ubuntu 16.04配置caffe-ssd

转载地址 1. 安装依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-devsudo apt-get install libhdf5-serial-...

2019-03-06 09:49:16

导向滤波算法的实现

导向滤波算法的实现 由上篇导向滤波算法分析,根据(5)~(8)式就可以计算输出图像Q  (5)  (6)  (7)  (8)其中,,/ai和/bi的结果要计算所有覆盖了像素i的窗口Wk的ak和bk的平均值。除了用平均值,在实际应用中,我还看到过其他的计算/ai和/bi的方法。比如根据像素i在窗口Wk的位置,给予不同的权重。如果i距离窗口Wk的中心位置越远,则给予ak和...

2019-01-04 15:06:54

导向滤波算法分析

转载地址:https://www.cnblogs.com/mightycode/p/8005514.html 本文从数学上推导导向滤波的算法,其算法的具体实现在下一篇导向滤波算法的实现介绍。设引导图G,输入图像P,输出图像Q。导向滤波的目标是使得输入P和输出Q尽可能相同,同时纹理部分和引导图G相似。为了满足第一个目标,使输入P和输出Q尽可能相似,我们要求最小化平方差为...

2019-01-04 11:38:27

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    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。