随笔分类 - AI
有大量`机器学习算法原理与编程实践_郑捷著_电子工业出版社 `的学习笔记内容
摘要:"Julia 1.1 中文文档" "Julia 中的数据可视化 初探" "一个简单的Julia教程(一)" "juliapro下载链接"
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摘要:论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分: RPN(Region Proposal Network)生成高质量的 region proposal; Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测。 在论文中作者将 RPN 比作神经网络的注意力机制("atten
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摘要:Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码实现如下:
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摘要:aspect ratios:高宽比率 假设 window 的尺寸为:\((w, h)\),锚框的尺寸为:\((w_1, h_1)\),则有: \[ \begin{cases} \frac{w_1h_1}{wh} = s^2\\ \frac{h_1}{w_1} = \frac{h}{w} r \end
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摘要:简书目标检测 其中参数化是指: \[ \begin{cases} t_{\text{x}} = \frac{x - x_{\text{a}}}{w_{\text{a}}}, \quad t_{\text{y}} = \frac{y - y_{\text{a}}}{h_{\text{a}}},\\ t
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摘要:参考:单发多框检测(SSD) 本文代码被我放置在 Github:https://github.com/XinetAI/CVX/blob/master/app/gluoncvx/ssd.py 关于 SSD 的训练见:https://github.com/XinetAI/CVX/blob/master/
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摘要:复现论文 Learning with Local and Global Consistency
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摘要:ImageAI是一个python库,旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。 这个 AI Commons 项目https://commons.specpal.science 由 Moses Olafenwa 和 John Olafenwa 开发和维护
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摘要:【视觉与图像】OpenCV篇:Python+OpenCV实用教程 Python+OpenCV教程15:直方图 opencv 4 OpenCV4+VS2015的配置 Hough Transform with OpenCV (C++/Python) Deep Learning For Computer
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摘要:本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现 线性回归 模型?并且以 Kaggle 上数据集 "USA_Housing" 做线性回归任务来预测房价。 回归任务,scikit learn 亦可以实现,具体操作可以查看 "线性回归模型的原理与 scikit learn 实
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摘要:cv2 的 imread 无法读取中文路径 解决方案: img = cv2.imdecode(np.fromfile(image_path,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR) # 解决无法取得中文路径问题 matplotlib 无法读取 PNG 图片的 bug 已经解
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摘要:本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序 视频中截屏采样的小程序 图片数据增加(data augmentation)的小工具 物体检测框标注小工具 1 Op
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摘要:题注:OpenCV 使用 pip install -U opencv-python 即可安装。 import zipfile import imageio import cv2 # 载入压缩文件 Z = zipfile.ZipFile(path) # 载入 buffer buffer = Z.rea
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摘要:在多分类问题中,我们可以使用 softmax 函数,对输出的值归一化为概率值。下面举个例子: Press to save figure to "net.svg", to break c:\programdata\anaconda3\lib\site packages\viznet\context.p
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摘要:学习资料: 一个神经网络绘图包 latex 自带 Tikz 画图包 Example: Kalman Filter System Model. 基于 Matplotlib 的Viznet 在线生成卷积网络结构图:ConvNetDraw 使用 Viznet 画出神经网络结构图 ''' ''' impor
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摘要:<! Get Font awesome from cdn / ! Twitter Bootstrap / / ! Bootstrap v3.3.7 (http://getbootstrap.com) Copyright 2011 2016 Twitter, Inc. Licensed under M
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摘要:目前, 机器学习主要由以下三条主线进行发展: DeepLearning 算法 (DL, 深度学习: 2010 年前后由多伦多大学的 Geoffrey Hinton 提出) 与衍生的 卷积神经网络 (CNN, 有监督) 和深度置信网络 (DNN, 无监督) 在计算机视觉、语言识别和部分自然语言处理领域
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摘要:概要 机器学习算法能够实现 数据转换为知识 . 监督学习 监督学习的主要目的是使用有类标的训练数据构建模型, 然后使用经过训练得到的模型对未来数据进行预测. 强化学习 强化学习的目标是构建一个系统 (Agent), 在与环境 (environment) 交互的过程中提高系统的性能. 环境的当前状态信
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摘要:graph RL subgraph 0 a1[度量学习] |也称为马氏度量学习问题|b1[线性变换] a1[度量学习] b2[非线性变换] end subgraph 1 b1 c1[监督学习] c1 |该类型的算法充分利用数据的标签信息|d1[全局] c1 |该类型的算法同时考虑数据的标签信息和数据
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摘要:文本挖掘 (Text Mining)是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考 。 文本预处理 文本处理的核心任务是把非结构化和半结构化的文本转换为结构化的形式,即
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