10 2019 档案

提升模型性能的几个方法以及训练集测试集验证集的划分与作用
摘要：一、提升模型性能的方法一般在四个方向： 1.Data Augmentation 2.Weight Initialization 3.Transfer learning + Fine tune 4.Ensemble/Model Fusion 数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化 阅读全文
posted @ 2019-10-30 15:43 Suppperfly 阅读(1837) 评论(0) 推荐(0)
Markdown语法 （转载）
摘要：https://www.jianshu.com/p/191d1e21f7ed 登录注册写文章首页下载APPMarkdown基本语法高鸿祥关注赞赏支持Markdown基本语法1002018.01.17 18:04:11字数 1123阅读 959770Markdown是一种纯文本格式的标记语言。通过简单 阅读全文
posted @ 2019-10-30 11:44 Suppperfly 阅读(324) 评论(0) 推荐(0)
目标检测领域可研究的点
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posted @ 2019-10-30 11:35 Suppperfly 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？
摘要：是什么 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 为什么 为什么要解决过拟合现象？这是因为我们拟合的模型一 阅读全文
posted @ 2019-10-26 20:15 Suppperfly 阅读(613) 评论(0) 推荐(0)
制作coco数据集以在Detectron框架上进行数据的训练
摘要：图片预处理 首先，根据Detectron官方介绍,数据集一般为jpg格式，分辨率一般为800 600左右。 在这里我们可以photoshop批量对图片进行处理 使用labelImg对数据集进行标注。 安装labelImg之后，打开文件目录，找到data文件夹下的predefined_classes. 阅读全文
posted @ 2019-10-17 22:34 Suppperfly 阅读(1147) 评论(0) 推荐(0)
关于训练集,验证集,测试集的划分
摘要：首先需要说明的是：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是训练集与验证集，更无本质区别。测试集可能会有一些区别，比如在一些权威计算机视觉比赛 阅读全文
posted @ 2019-10-12 11:46 Suppperfly 阅读(1965) 评论(0) 推荐(0)
配置CUDA和cuDNN以及Detectron过程
摘要：配置CUDA和cuDNN真是心累，汗！前前后后下了n个版本，最终找到了正确的打开方式。 安装显卡 首先我的系统Ubuntu 16.04，显卡是Nvidia RTX 2060，这个显卡的驱动真心不好装，在这里也记录一下安装过程吧。 ubuntu安装显卡共有3种方式。 使用标准仓库进行自动化安装 在安装 阅读全文
posted @ 2019-10-05 17:32 Suppperfly 阅读(344) 评论(0) 推荐(0)
cuda8和cuda10切换 以及正确按照配置cuDNN
摘要：切换至 cuda 8.0 sudo rm rf /usr/local/cuda sudo ln s /usr/local/cuda 8.0 /usr/local/cuda nvcc version which nvcc 切换至 cuda 10.0 sudo rm rf /usr/local/cuda 阅读全文
posted @ 2019-10-05 13:12 Suppperfly 阅读(1218) 评论(0) 推荐(0)