一抹烟霞 - 博客园

2020年5月26日

生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)

摘要： @ 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器) 二、原理举一个制造假钞的例子：生成器:制造假钞的人判别器:警察训练过程：制造假钞的人生产假钞警察判断是否是假阅读全文

posted @ 2020-05-26 11:30 一抹烟霞阅读(1058) 评论(0) 推荐(0)

语义分割（semantic segmentation）——U-Net

摘要：一、定义语义图像分割的目标是标记图像每个像素的类别。因为我们需要预测图像中的每个像素,所以此任务通常被称为密集预测。二、参考资料论文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、网络结构四、Transpo 阅读全文

posted @ 2020-05-26 08:00 一抹烟霞阅读(2759) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月25日

目标检测SSD: Single Shot MultiBox Detector

摘要：一、前言 1.1 什么是目标检测目标检测问题可以分为以下两个问题：分类:所有类别的概率定位: 4个值(中心位置x,y,宽w,高h) 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启阅读全文

posted @ 2020-05-25 23:04 一抹烟霞阅读(1485) 评论(0) 推荐(0)

基于内容的图像检索(CBIR) ——以图搜图

摘要： @[TOC] 在CBIR中，图像通过其视觉内容(例如颜色，纹理，形状)来索引。一、实现原理首先从图像数据库中提取特征并存储它。然后我们计算与查询图像相关的特征。最后，我们检索具有最近特征的图像二、基于内容的图像检索的特征提取在这篇研究论文中(https://arxiv.org/pdf/14 阅读全文

posted @ 2020-05-25 15:51 一抹烟霞阅读(2294) 评论(0) 推荐(0)

去噪自动编码器

摘要：降噪自动编码器是一种用于图像去噪无监督的反馈神经网络原理如下图所示训练代码如下 python from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, ZeroPadding2D from keras.models i 阅读全文

posted @ 2020-05-25 15:21 一抹烟霞阅读(1243) 评论(0) 推荐(0)

深度残差网络（Deep residual network, ResNet）

摘要： @[TOC] 一、前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩： ResNet取得了5项第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史, Imag 阅读全文

posted @ 2020-05-25 15:06 一抹烟霞阅读(5983) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月21日

欠拟合（Under fitting）和过拟合（Overfitting)

摘要： [TOC] 一、定义在训练数据集上的准确率很⾼，但是在测试集上的准确率⽐较低二、理解bias和variance ：简单来说训练出来的模型在训练集上的准确度。：就是模型在不同训练集上的效果差别很大。方差越大的模型越容易过拟合。假设有两个训练集A和B，经过A训练的模型Fa与经过B训练的模型Fb差异阅读全文

posted @ 2020-05-21 02:28 一抹烟霞阅读(3480) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月19日

图像理解（Image Captioning）（2）文本处理和模型

摘要： @ "TOC" 一、文本处理 1.1 生成图像的描述文件根据数据集中的文件生成含有图片对应的描述的文件 2.2 单词嵌⼊(Word Embedding) LSTM的输⼊是数值, 单词需要转换为数值才能使⽤LSTM, 最简单的⽅式是将单词转化为整数,每个单词都对应于⼀个整数. 但是这样的⽅式⽆法有阅读全文

posted @ 2020-05-19 13:21 一抹烟霞阅读(528) 评论(0) 推荐(0)

图像理解（Image Captioning）（1）CNN部分

摘要： [TOC] 一、应用领域图像搜索安全监控鉴黄二、原理 CNN(卷积神经⽹络) 1. 图像特征提取 2. 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络 ) 3. ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 5. 从图像特征和⽂字串(sequenc 阅读全文

posted @ 2020-05-19 12:48 一抹烟霞阅读(1409) 评论(0) 推荐(0)

解决Anaconda和Ros的python和opencv等的版本冲突问题

摘要：安装 ros 后，Anaconda envs 环境 import cv2 出错在中写入之后，默认会把路径加入到环境变量中删除 anaconda envs 环境变量中的 ros 相关路径注：此方法单次有效，即每次执行 import cv2之前，都要先执行此操作若想长期有效只需注释掉 ~ 阅读全文

posted @ 2020-05-19 11:10 一抹烟霞阅读(894) 评论(0) 推荐(0)