随笔分类 - 深度学习
摘要：noise generalization： 提高降噪模型对噪声的泛化性，主要还是通过增加噪声数据的多样性（可以收集不同噪声数据/或对噪声数据做perturbation） 噪声数据集： sound-ideas 包含各种噪声类型，但是要收费 https://www.sound-ideas.com/ fr
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摘要：要用到无标签的数据就要给无标签的数据造一个监督训练的目标，常用的造目标的方法： Pseudo-labeling 可以用现有的数据训练模型，在用模型跑无标签的数据得到一个假的label，用无标签数据和假的label 帮助训练模型，最后再用有label数据finetune data augmentati
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摘要：tensorflow计算图 计算图是对有向图的表示，主要包含点和边；tensorflow使用计算图计算，计算图的点对应于ops，variables，constant，placeholder等，边对应于Tensors。因此tensorflow主要包含两个部分：构建计算图和runtime运行计算图。 为
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摘要：为了做模型压缩，常见方法将正常卷积换成seperable 卷积（正常卷积和可分离卷积具体见下图） （1）正常卷积 （2）depthwise 卷积 （3）pointwise 卷积 正常卷积卷积的大小： kernel_size_w * kernel_size_h * input_channel
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摘要：主要的视频分割算法分为两类： OSVOS（one shot video object segmentation）每一帧单独处理 MaskTrack考虑时序信息 在MaskTrack中，首先使用图像语义分割网络（deeplabv2）得到instance segmentation。但问题是：怎么让网络知
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摘要：AlexNet-> vgg vgg 采用更小的卷积核，加深网络深度，但两者的共同点都是卷积层+pooling层最后接上fc 层的结构 Network in network ->googleNet NIN 中采用global average pooling ，而不是使用 fc 层，减少了网络参数，go
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摘要：网络更窄、参数更少，因为dense block 中每个卷积层的输出的feature map 的数量较少，不想FCN中后面几层卷积网络feature map 有好几百层。
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摘要：使用unet 直接训练 显著性目标检测数据集，不能得到较好的效果。 在一些情况下（边缘对比较强的情况），分割效果还行。由于没有在ImageNet上得到预训练模型，所以不能得到较好的语义分割的效果
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摘要：DenseNet 在FCN 网络中考虑加入skip connection，在resnet 中加入identity 映射，这些 shortcut connection等结构能够得到更好的检测效果，在denseNet 中每一层的特征图作为其他所有层的输入，因此对于 L层的网络，中间有(L(L+1))/2
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摘要：Mask RCNN Mask RCNN 中主要改进是在faster rcnn中box regression 的branch 上加入mask prediction branch，能够得到点到点的预测。 主要特点为： mask branch 是一个FCN结构，对每个ROI region 产生k * m*
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摘要：dense prediction 理解：标注出图像中每个像素点的对象类别，要求不但给出具体目标的位置，还要描绘物体的边界，如图像分割、语义分割、边缘检测等等。 基于深度学习主要的做法有两种： 基于图像分块：利用像素、超像素块周围小邻域进行独立的分类。（在分类网络中使用全连接层，固定图像块尺寸） 基于
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摘要：第一步定义卷积核类： 定义卷积层 定义padding 函数：根据扩展的大小进行0填充 定义卷积类：
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摘要：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 https://www.zhihu.com/question/39022858
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摘要：1、将视频帧作为独立的图像，利用图像目标检测算法获得检测结果 2、利用视频的时序信息和上下文信息对检测结果进行修正 3、高质量的检测窗口的跟踪轨迹对检测结果修正 训练数据集的选取：视频帧之间存在冗余，在别的包含同样目标的数据集上进行数据抽取。 网络结构的选择：resnet+inception 的结构
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摘要：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有，允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.all
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摘要：faster rcnn 主要分为四个部分： 1. convolutional part: 特征提取 可以使用vgg，resnet 等等 2.region proposal network： 生成 region proposals，通过softmax 判断anchors属于background 或者目
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摘要：github 上大神的代码 https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git 在自己跑的过程中的问题： 1. 数据集的问题： 作者实现了 voc，coco数据集接口。由于我要跑自己的数据，所以要重写数据接口。为了方便我将自己的数据格式改为voc的数据
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摘要：map/ reduce 了解： 简单介绍map/reduce 模式： http://www.csdn.net/article/2013-01-07/2813477-confused-about-mapreduce http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archiv
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摘要：昨天跑通了U-NET 的pytorch 版本，在显著性检测数据集上效果不错。 可以明显看出许多局部的细节被提取出来（边缘特征），主要因为多层的shortcut 连接，就像我训练FCN时，加入前几层的特征图都到后面时，得到的显著图包含很多细节信息。 github 代码： https://github.
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