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DeepMISS UFO DeepMISS.cn 微信公众号:aideepmiss 沉迷深度思考~专注深度学习 研究方向:自然语言处理与自动语音识别,图像识别与自动检测,图神经网络与推荐系统。

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『深度应用』目标检测coco数据集格式介绍

MSCOCO数据集的标注格式(http://cocodataset.org),数据结构如下{ "images": [ {"file_name":"cat.jpg", "id":1, "height":1000, "width":1000}, {"file_name":"dog.jpg", "id":2, "height":1000, "width":1000}, .....

2019-12-24 19:26:12

『深度概念』原理图解代码FPN Feature Pyramid Networks

0 原理FPN 2017年Facebook的Tsung-Yi Lin等提出了FPN特征金字塔架构,可以灵活地应用在不同地任务中去,包括目标检测、实例分割等实现端到端训练。之前算法采用多尺度特征融合的方式一般是采用融合后的特征做预测,而FPN算法不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的,利用深层特征通过上采样和低层特征做融合。被广泛使用,有效提高小目标检测及mAP.在以往...

2019-11-28 11:25:01

『人脸识别系列教程』0·MTCNN讲解

原文出处:http://www.sfinst.com/?p=1683背景介绍: 人脸检测,解决两个问题:1)识别图片中有没有人脸?2)如果有,人脸在哪?因此,许多人脸应用(人脸识别、面向分析)的基础是人脸检测。 大多数人脸检测采用的流程为两阶段: 1) 找出所有可能是人脸的候选区域 2) 从候选区域中选择出最可能是人脸的区域 本文的主角MTCNN,大致是这种套路,也集成了其优缺点为:...

2019-11-17 02:28:35

『人脸识别系列教程』2·机器学习经典损失函数

原文出处:https://zhuanlan.zhihu.com/FaceRec0-1损失(二分类)、交叉熵损失(分类)、Softmax Loss(多分类)、合页损失(SVM)、均方差(线性回归)、Modified Huber Loss(分类)、指数损失(Adaboost)1 0-1 Loss 一般来说,二分类机器学习模型包含两个部分:线性输出一般是s = wx;非线性输出比如...

2019-11-16 23:13:56

『人脸识别系列教程』1·目录与概述

原文出处:https://zhuanlan.zhihu.com/FaceRec目录本系列专栏将解析基于深度学习的人脸识别相关的关键性论文,从2014年DeepFace开始到最新的算法。还介绍了用于人脸识别的损失函数:基于欧几里得距离的损失函数(Contrastive Loss、Triplet Loss、Center Loss);基于Angular Margin相关的损失函数(L-S...

2019-11-16 23:00:28

『开发技术』解决 MacOS command not found: conda (zfh终端)

0. 问题描述最近升级了macos系统,安装miniconda遇到问题,在终端输入 conda 指令报错:command not found: conda笔者使用 指令sudo vim ~/.bash_profile 发现.bash_profile已经配置好conda path,内容如下:(base) xshine@ShinedeMBP-742f ~ % sudo vim .b...

2019-11-02 12:21:24

「AI深度思考·竞赛」天池宫颈癌诊断比赛数据处理开源

开源1: Windows10读取KFB文件并提取Roi与pos显示保存在图片上环境 windows10 python3.69 numpy opencv解压 : Kfbreader-win10-python36 到项目目录下,并改文件夹名为 Kfbreader_win10_python36注意代码中 分别代表 kfb 与 对应 json 文件file1 = “pos_1/”+samp...

2019-10-26 19:13:28

『深度实战』天池小目标检测大赛·宫颈癌风险智能诊断推荐

“数字人体”视觉挑战赛-宫颈癌风险智能诊断参赛对象面向全社会开放,高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛。注:大赛主办和技术支持单位如有机会接触赛题背景业务、产品、数据的员工,则自动退出比赛,放弃参赛资格。报名及实名认证(即日起—2019年11月20日)1、报名方式:登录比赛官网,完成个人信息注册,即可报名参赛;2、选手可单人成队或2-5人组队参赛,每位...

2019-10-11 11:02:21

『开发技术』Ubuntu与Windows如何查看CPU&GPU&内存占用量

0 序·简介在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握。大佬们看不上莫要喷...

2019-10-09 13:52:57

『TensorFlow2.0正式版』TF2.0+Keras速成教程·零:开篇简介与环境准备

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问。0 序TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争...

2019-10-08 11:42:40

『王霸之路』从0.1到2.0一文看尽TensorFlow奋斗史

0 序篇2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本。2017年02月,Tensorflow正式发布了1.0.0版本,同时也标志着稳定版的诞生。2019年10月,TensorFlow在经历七个多月(2019年3月1日-2019年10月1日)的 2.0 Alpha版本的更新迭代后发布 2.0 正式版。2...

2019-10-03 19:59:53

『TensorFlow2.0正式版』极简安装TF2.0正式版(CPU&GPU)教程

0前言TensorFlow2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本。不少网友表示,TensorFlow2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。1环境准备我目前是在Window...

2019-10-01 14:45:07

『开发技术』Python通过字符串调用函数(getattr方法)

最近在使用python开发的过程中,想要实现通过字符串实现对函数的访问。在网上搜了一些方法,发现都不够简洁。最终笔者通过python内置的getattr方法,实现了这个功能,方法非常简单,在这里分享一下。首先是对getattr方法的简单介绍Python getattr() 函数介绍描述getattr()函数用于返回一个对象属性值。语法getattr 语法:...

2019-09-27 15:36:30

『开发技术』Python中文分词工具SnowNLP教程

介绍一个好用多功能的Python中文分词工具SnowNLP,全称Simplified Chinese Text Processing。在实现分词的同时,提供转换成拼音(Trie树实现的最大匹配)及繁体转简体(Trie树实现的最大匹配)等功能。操作简单,功能强大。Install$ pip install snownlpUseageSnowNLP是一个python写的类库,可以...

2019-09-26 14:01:39

『开发技巧』解决hexo gitment 的object ProgressEvent问题,汉化等问题

添加gitment评论 解决object ProgressEvent,汉化等问题找到主题目录下的相关 ejs文件内容:<div id="comment-container"></div><link rel="stylesheet" href="https://imsun.github.io/gitment/style/default.css">&l...

2019-09-08 02:45:38

『开发技术』解决TypeError: Cannot cast Index to dtype M8[D]

原代码df.columns = df.columns.astype('M8[D]')修改为df.columns = df.columns.astype('M8[ns]')

2019-09-04 18:58:40

『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base)

深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing)NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base)...

2019-08-22 15:58:37

『知乎作答』简析调参对深度学习模型的性能影响

选自本人知乎对于:求问:调参是否能对深度学习模型的性能有极大提升?的回答具体内容如下:ZFNet可以去了解一下,处于Alex Net和VGG Net之间的结构,2013年的Image Net冠军。相较于Alex Net修改了些参数。其实 VGG也算Alex调参出来的从上述图表中可以发现,越简单网络调参提升越大。这基本有两个原因造成,1,简单网络可以优化的空间多,2,简...

2019-08-21 08:44:07

『开发技术』LabelImg安装及使用介绍

LabelImg是一个图形图像注释工具。它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面。注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持YOLO格式观看演示视频安装从源头构建Linux / Ubuntu / Mac至少需要Python 2.6并且已经使用PyQt 4.8进行了测试。但是,强烈建议使用Python ...

2019-08-19 11:46:13

『深度应用』首届中国心电智能大赛复赛开源(第三十一名,得分0.841484)

初赛开源及讲解博客:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/88972196复赛介绍博客:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/95326320代码包括两个部分,1.训练代码和2.预测代码1.训练代码,用的了KFold,加权loss与残差连接from ...

2019-08-19 11:23:59

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