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摘要:参考: 1. CNN 模型所需的计算力(flops)和参数(parameters)数量是怎么计算的? 2. TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计 3. How fast is my model? 计算公式 理论上的计算公式如下: \begin{equation}\label{FLOPs 阅读全文
posted @ 2020-04-08 15:45 xuanyuyt 阅读(2429) 评论(4) 推荐(2) 编辑
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posted @ 2020-04-07 17:24 xuanyuyt 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:paper link keyword outer faces:异常人脸,由于人脸尺度过小或者人脸尺度与anchor尺度不匹配,造成训练时匹配不到足够多的Anchor(小于阈值K),影响了这些人脸的召回。 HAMBox:Online High-quality Anchor Mining Strateg 阅读全文
posted @ 2020-03-26 14:58 xuanyuyt 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引用:Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! What is a GAN? Let us take an analogy to explain the concept: 如果你想在 阅读全文
posted @ 2020-03-24 22:48 xuanyuyt 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:之前虽然也了解一丢丢的 Faster RCNN,但却一直没用过,因此一直都是一知半解状态。这里结合书中描述和 PyTorch 官方代码来好好瞅瞅。 论文: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Ne 阅读全文
posted @ 2020-03-13 10:59 xuanyuyt 阅读(1960) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:论文:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码:https://github.com/XingangPan/SCNN 参考: 数据集:CULane Overview 一般的 CNNs 通常是通过堆叠卷积层来实现的。 阅读全文
posted @ 2019-12-11 14:15 xuanyuyt 阅读(2614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 后面工作中有个较重要的 task 是将 YOLOV3 目标检测和 LanNet 车道线检测和到一个网络中训练,特别的是,这两部分数据来自于不同的数据源。这和我之前在 caffe 环境下训练检测整个车身的同时还要训练车头车尾类似,只不过环境变更到了 tensorflow,尴尬的是,这个月才真正接 阅读全文
posted @ 2019-10-28 17:15 xuanyuyt 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:[原始代码] [代码剖析] 推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了 于是只能借助于代码,再看一遍细节了。 源码目录总览 tensorflow-yolov3 ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── con 阅读全文
posted @ 2019-10-16 23:09 xuanyuyt 阅读(8798) 评论(19) 推荐(5) 编辑
摘要:实现方式 以 ℓ2 Regularization 为例,主要有两种实现方式 1. 手动累加 2. 借助于 kernel_regularizer 实例验证 import tensorflow as tf # 1. create data from tensorflow.examples.tutoria 阅读全文
posted @ 2019-10-13 20:17 xuanyuyt 阅读(538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:上一篇的模型保存和恢复熟练后,我们就可以大量使用 pretrain model 来训练任务了 Tweaking, Dropping, or Replacing the Upper Layers The output layer of the original model should usually 阅读全文
posted @ 2019-10-12 21:14 xuanyuyt 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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