Joel丶yang-CSDN博客

原创【KERAS】Keras实现自定义层的多输出，AttributeError: 'tuple' object has no attribute '_keras_shape'

在用Keras编写自己的层的时候，需要得到两个输出，困扰了好一会，上网查资料也没有找到满意的答案，然后就根据错误提示查看源码解决问题。C:\Anaconda3\python.exe D:/yangzhaolu/KERAS/Keras-Segmentation/test.pyUsing TensorFlow backend.Traceback (most recent call last): ...

2018-07-04 16:55:18 20370 6

原创理解 np.lib.pad()

理解并使用 np.lib.pad()from PIL import Imagefrom keras.preprocessing import image as imimport numpy as np读入一副图像，直观的展示，这里读取一张分割的图像。image = Image.open('C:/Users/2007_000033.png')print(image.size) # (500, ...

2018-06-09 23:56:58 7451

原创 Invalid argument: Reduction axis 0 is empty in shape [0]

Invalid argument: Reduction axis 0 is empty in shape [0] [[Node: bboxes_matching_batch_dict/bboxes_matching_batch_2/map/while/bboxes_matching_single/while/ArgMax = ArgMax[T=DT_FLOAT, Tidx=DT_INT32, ou...

2018-05-28 15:45:03 1414 4

原创 SSD-Tensorflow 训练自己的数据集

阅读此文默认你已经可以成功运行SSD-TensorFlow的官方源码，也就是能够在VOC2007数据集上成功训练。下面将介绍一下如何用SSD-Tensorflow 训练自己的数据。如果不清楚的话可以参考链接：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowhttps://blog.csdn.net/ei1990/article/details/75282855...

2018-05-25 11:00:06 4963 5

原创 weights.getA()是什么?

解释如下：matrix.getA()Return self as an ndarray object.Equivalent to np.asarray(self).Parameters: None Returns: ret : ndarrayself as an ndarray 也就是说矩阵通过这个getA()这个方法可以将自身返回成一个n维数组对象为什么要这样做呢？因为plotBestFit

2017-09-05 19:51:23 1235

转载 sublime text 3 实现markdown 实时预览的方法

原文链接实现markdown实时预览先安装两个插件, 推荐使用Package Control的方式安装.安装Markdown Previewctrl+shift+p, 然后输入 Install Package 输入Markdown Preview, 回车实时预览为了实现实时预览, 请跟随以下步骤:更改MarkdownPreview.sublime-settings, 启用 enable_autor

2017-08-29 20:47:45 792

原创【Caffe-windows】 ImportError: No module named google.protobuf.internal

当将编译好的caffe导入时会出现如下错误ImportError: No module named google.protobuf.internal解决这个错误的方法是：win+R，打开CMD，在dos下安装protobufC:\Users\Joel>conda install protobuf然后就会慢慢安装，安装过程如下：C:\Users\Joel>conda install protobuf

2017-08-16 16:02:12 1084

原创 markdown编辑器

欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl

2017-08-16 15:49:33 184

原创 Markdown语法帮助

标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题二级标题二级标题列表引用粗体与斜体链接与图片代码块分割线与删除线代码块与语法高亮标题在文字写书写不同数量的#可以完成不同的标题，如下：一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题等号及减号也可以进行标题的书写，不过只能书写二级标题，并且需要写在文字的下面，减号及等号的数量不会影响标题的基数，如下：二级标题二级标题

2017-08-16 11:44:16 230

翻译深度学习：MATLAB 入门系列（二）

本系列来自 [ Mathworks ]。使用MATLAB深度学习：Transfer Learning 10行MATLAB代码%% Load a pre-trained, deep, convolutional networkalex = alexnet;layers = alex.Layers%% Modify the network to use five categorieslayers(

2017-08-16 11:25:45 1816

翻译深度学习：MATLAB 入门系列（一）

深度学习：MATLAB 入门系列（一）本系列来自 [ Mathworks ]。通过 11 行代码了解深度学习clearcamera = webcam; % Connect to the camerannet = alexnet; % Load the neural netwhile true picture = camera.snapshot; % Tak

2017-08-16 10:42:40 7527 3

转载为什么不去读顶级会议上的论文？适应于机器学习、计算机视觉和人工智能

转自：http://muchong.com/html/201012/2659795.html看了版上很多贴子，发现很多版友都在问“热门研究方向”、“最新方法”等。有同学建议国内某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每当看到这种问题，我都有点纳闷，为什么不去读顶级会议上的论文？我无意否认以上文献的价值，但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域，顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本

2017-03-01 19:09:42 251

转载如何看国外文献的方法总结

（从Ph.D到现在工作半年,发了12篇paper, 7篇first author.）我现在每天还保持读至少2-3篇的文献的习惯.读文献有不同的读法.但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么,否则就是白读,读的时候好像什么都明白,一合上就什么都不知道,这是读文献的大忌,既浪费时间,最重要的是,没有养成良好的习惯,导致以后不愿意读文献.1. 每次读完文献 (不管是细读还是粗读),合上文献后,

2017-02-26 15:49:47 7764

转载非极大值抑制（NMS）

非极大值抑制（NMS）非极大值抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这

2017-02-25 11:17:30 509

转载 Delaunay三角剖分算法

原文链接http://www.cnblogs.com/RenLiQQ/archive/2008/02/06/1065399.html 1. 三角剖分与Delaunay剖分的定义如何把一个散点集合剖分成不均匀的三角形网格，这就是散点集的三角剖分问题，散点集的三角剖分，对数值分析以及图形学来说，都是极为重要的一项预处理技术。该问题图示如下： 1.1.三角

2017-02-24 10:40:48 534

转载 D.Marr视觉理论

视觉计算理论（Computational Theory of Vision）胡占义，中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室视觉计算理论一般是指马尔（D. Marr ）在其《Vision》[1] 一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面，即三维重建问题；

2017-02-24 08:31:17 3917

转载向量叉乘与叉乘矩阵

本文以三维向量来说明向量的叉乘计算原理以及叉乘矩阵如何求取 1、向量叉乘的计算原理 a、b分别为三维向量： a叉乘b一般定义为：

2017-02-22 19:04:41 91883 2

转载立体匹配十大概念综述

注：原文链接http://blog.csdn.net/david__jiang/article/details/6707613一、概念立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算

2017-02-22 18:58:32 1835

转载如何快速转载其他人CSDN博客

转载于：http://blog.csdn.NET/jiangping_zhu/article/details/18044109作者：包心菜加糯米饭1、找到要转载的文章，用chrome浏览器打开，右键选择审查元素2、在chrome中下方的框里找到对应的内容，html脚本中找到对应的节点，选中节点，网页上被选中内容会被高亮显示，然后右键菜单选中 Copy as HTML3、进入个人”管理博客”主界面

2017-02-22 10:16:56 254

转载齐次坐标

首先想像有个绝对不变的坐标系(0,0)，记为W，然后以W为参照，建立两个坐标系O1和O2, O1的原点在W的（1,1)处，O2的原点在W的（2,2)处。那么W中的一个点P（x,y）在O1中将变为P（x-1,y-1)，在O2中将是P（x-2, y-2)，这样同一个点P在不同的坐标系下就具有了不同的表示。这会产生一个问题：显然，P点在二维空间的位置是唯一的，是与坐标系无关的，而不同坐标系下的表示看上去体

2017-02-22 10:02:10 353

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