sigmoid & logistic

mmdetection是商汤和港中文大学联合开源的基于PyTorch的对象检测工具包 属于香港中文大学多媒体实验室open mmlab项目的一部分 该工具包提供了已公开发表的多种流行的检测组件 通过这些组件的组合可以迅速搭建出各种检测框架

在图像的深度学习中 为了丰富图像训练集 更好的提取图像特征 泛化模型 防止模型过拟合 一般都会对数据图像进行数据增强 数据增强 常用的方式 就是旋转图像 剪切图像 改变图像色差 扭曲图像特征 改变图像尺寸大小 增强图像噪音 一般使用高斯噪音

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在http blog csdn net fengbingchun article details 50573841中以MNIST为例对tiny cnn的使用进行了介绍 下面对其执行过程进行分析 支持两种损失函数 1 mean squared

有监督目标检测 拥有大规模带标签的数据 包括完整的实例级别的标注 即包含坐标和类别信息 弱监督目标检测 数据集中的标注仅包含类别信息 不包含坐标信息 如图一 b 所示 弱半监督目标检测 数据集中拥有部分实例级别的标注 大量弱标注数据 模型希

贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器 在机器学习中 朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强 朴素 独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器 朴素贝叶斯是文本分类的一种热门 基准 方法 文本分类是以词频为特征判断文件所属类别或

深度神经网络 Deep Neural Networks DNN 或深度卷积网络中的Inception模块是由Google的Christian Szegedy等人提出 包括Inception v1 Inception v2 Inception

在很多场合中 没有必要从头开始训练整个卷积网络 随机初始化参数 因为没有足够丰富的数据集 而且训练也是非常耗时 耗资源的过程 通常 采用pretrain a ConvNet的方式 然后用ConvNet作为初始化或特征提取器 有两种迁移学习

torch optim lr scheduler 学习率设置 CyclicLR 学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项 Andrew NG 吴恩达 认为一般如果想调参数 第一个一般就是学习率 作者初步学习者 有错误直接提出 热烈欢迎

1 边界框 在目标检测中 我们通常使用边界框 bounding box 来描述对象的空间位置 边界框是矩形的 由矩形左上角的以及右下角的 x x x和 y y y坐标决定 另一种常用的边界框表示方法是边界框中心的

文章目录 pytorch 神经网络训练demo 输出结果 来源 pytorch 神经网络训练demo 数据集 MNIST 该数据集的内容是手写数字识别 其分为两部分 分别含有60000张训练图片和10000张测试图片 神经网络 全连接网络

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转自 https zhuanlan zhihu com p 38031181 https zhuanlan zhihu com p 151212267 现在又有一个 AI 能干 Photoshop 的活了 自动抠图 一键去除照片背景 这款

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多元线性回归法也是深度学习的内容之一 用java实现一下多元线性回归 一元线性回归的公式为 y a x b 多元线性回归的公式与一元线性回归的公式类似 不过是矩阵的形式 可以表示为Y AX b 其中 Y是样本输出的合集 X是样本输入的合集

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