摘要: 文章首发:xmoon.info 边缘提取 在大多数时候图像的边缘可以承载大部分的信息,并且提取边缘可以除去很多干扰信息,提高处理数据的效率 目标: 识别图像中的突然变化(不连续) 图像的大部分语义信息和形状信息都可以编码在边缘上 理想:艺术家使用线条勾勒画(但艺术家也使用对象层次的知识) 边缘的种类 阅读全文
posted @ 2020-07-10 16:55 Moonx5 阅读(1495) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章首发:xmoon.info PAPER: Cars Can’t Fly up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-driven Attention Networks CityScape数据集 介绍 ​Cityscap 阅读全文
posted @ 2020-07-03 00:50 Moonx5 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章首发:xmoon.info 半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设,无标签数据比有标签数据多,甚至多得多。 要求: 无标签数据一般是有标签数据中的某一个类别的(不要不属于的,也不要属于多个类别的); 有标签数据的标签应该都是对的; 无标签数据一般是类别 阅读全文
posted @ 2020-07-02 11:56 Moonx5 阅读(598) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章首发:xmoon.info Embedding 独热码:数量大,过于稀疏,映射之间是独立的,没有表现出关联性 Embedding:一种单词编码方法,以低维向量实现了编码,这种编码通过神经网络训练优化,能表达出单词的相关性。 TF描述Embedding层 tf.keras.layers.Embed 阅读全文
posted @ 2020-06-24 00:33 Moonx5 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卷积就是特征提取器,通过卷积计算层提取空间信息,例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征,再把提取到的空间特征送入全连接网络,实现离散数据的分类。但是一些与时间相关的,只可以根据上文预测书下文来预测。 例如: 看到这几个字会下意识地想到“水”,这是因为脑具有记忆。记忆体记住了上文中提到的“鱼离不开 阅读全文
posted @ 2020-06-23 20:02 Moonx5 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: InceptionNet InceptionNet诞生于2014年,当年ImageNet竞赛冠军,Top5错误率为6.67% InceptionNet引入了Inception结构块,在同一层网络内使用不同尺寸的卷积核,提升了模型感知力使用了批标准化缓解了梯度消失 Inception V1(Googl 阅读全文
posted @ 2020-06-19 00:02 Moonx5 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Cifar10数据集 提供 5万张 32*32 像素点的十分类彩色图片和标签,用于训练。 提供 1万张 32*32 像素点的十分类彩色图片和标签,用于测试。 导入cifar10数据集: cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 (x_train, y_train),(x 阅读全文
posted @ 2020-06-15 13:53 Moonx5 阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。随着隐藏层增多,网络规模的增大,待优化参数过多容易导致模型过拟合 卷积计算过程: 全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。 实际项目中的图片多是高分辨率彩色图 随着隐藏 阅读全文
posted @ 2020-06-13 01:28 Moonx5 阅读(374) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以MNIST的sequential模型为base-line,通过读取自己的数据,训练模型并存储模型,最后达到绘图实物的运用。 自制数据集,解决本领域应用 观察数据结构 给x_train、y_train、x_test、y_test赋值 def generateds(图片路径,标签文件): def ge 阅读全文
posted @ 2020-06-05 01:40 Moonx5 阅读(431) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络,接下来将使用keras搭建神经网络,并改写鸢尾花分类问题的代码,将原本100多行的代码用不到20行代码实现。 用TensorFlow API:tf.keras搭建网络 使用Sequential 六步法: import,相关模块 train, 阅读全文
posted @ 2020-05-31 14:29 Moonx5 阅读(1190) 评论(0) 推荐(0) 编辑