这是因为matplotlib.pyplot接收的color sequence 参数c应该是单个值,直接传Y或者Y.train传的是shape(1, size)的矩阵。
数据准备是机器学习的基础,俗话说巧妇难为无米之炊,没有数据的机器学习就是耍流氓。
作用:从数组中删除单维度条目,即把shape=1的维度去掉,但对非单维度的维度不起作用。
现在根据深度学习书,自动编码器是一种神经网络,经过训练旨在将其输入复制到其输出。在内部,它有一个隐藏层,用于描述用于表示输入的代码。网络可被视为由两部分组成:编码器功能“h = f(x)”和产生重建“r = g(h)”的解码器。
OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练,使用默认API检测,详细了解可参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284
下载完成之后需要人工筛选一下,里面会夹杂一些乱七八糟的图片,以及主体不是目标的图片,筛选两三遍,最后可能也就找几百张,像前面别人做好的数据集那样一下 60000 张可麻烦了,可以用一些方法让他们翻倍,比如改变一下图片的亮度、对比度、把图片左右反转一下等等
来自吴恩达深度学习视频,第二周编程作业,有详细注释。 如果直接看代码对你来说太难,参考 https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509。 # Logistic Regression with a Neural Network mindset # Initializing parameters # Calculating the cost function and its gradient # Using an optimizat
昨天讲了一篇ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》 ,相信大家对模型剪枝有一定的了解了。今天我就剪一个简单的网络,体会一下模型剪枝的魅力。本文的代码均放在我的github工程,我是克隆了一个原始的pytorch模型压缩工程,然后我最近会公开一些在这个基础上新增的自测结果,一些经典的网络压缩benchmark,一些有趣的实验。欢迎关注,github地址见文后。最后申明一下,本人处于初学阶段,肯定了解的知识很浅并且会犯很多错误,有错误之处欢迎大家指出并和我交流讨论。
具体原理已经讲过了,见上回的推文。深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文,也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 。这篇文章是从源码实战的角度来解释模型剪枝,源码来自:https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 。我这里主要是结合源码来分析每个模型的具体剪枝过程,希望能给你剪枝自己的模型一些启发。
今天是第四部分:使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。这里标题我把TensorFlow实现改为了深度学习实现,这里识别手势主要用到的是目标检测,当然不止TensorFlow可以实现,其他能够做到实时的目标检测网络也很多,比如最近比较火的YoloV4/V5。这里演示我为了方便,就用我以前训练好的SSD手势识别模型,你只需要使用下面的代码,加载模型就可以测试:
在上一篇文章中我们简单说了说AIC,BIC和L1,L2正则化的东西,而今天这篇文章,我们将着重说说正则化.
https://pan.baidu.com/s/1tnMHvLWB_qXyuoPiBgnhaQ
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架,是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架,最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了,同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面,tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括:
这个是以前的文章,可以先看看熟悉一下内容: Intel神经网络计算棒2代(NCS预热篇上) Intel神经网络计算棒2代(NCS预热篇下) Intel神经网络计算棒2代(OpenVINO安装上) 注意在使用的时候,如果没有添加环境变量,那就得cd到位置,执行bat C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\setupvars.bat 这个是绝对位置 cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\ 位置
保存的是训练集里面的图像数据(本训练集有209张64x64的图像)及对应的分类值(0或1,0表示不是猫,1表示是猫)
这里使用到的是一个猫的数据集,根据这个数据集训练图像是不是猫,数据集的图像如下:
OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高,完全可以达到实用级别,其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型,总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱,而且只支持英文字母与数字识别,不支持中文,不得不说是一个小小遗憾,但是对比较干净的文档图像,它的识别准确率还是相当的高,速度也比较快,基本上都在毫秒基本出结果。
之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用,这里就不赘述了,直接上本次内容的代码了,添加的内容并不多。将测试的test.mp4原文件放到models-master\research\object_detection路径下,并创建一个detect_video.py文件,代码内容如下:
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享,收到不少关注与鼓励,所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前,首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
A few type of images the model tends to do poorly on include:
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响,当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够,识别率与准确率不高!本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强,获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能:
TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9662832.html
x_norm = np.linalg.norm(x,ord=2,axis=1,keepdims=True)
在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法,在算法的最后我们提出了一个问题:Kmeans算法虽然效果不错,但是每一次迭代都需要遍历全量的数据,一旦数据量过大,由于计算复杂度过大迭代的次数过多,会导致收敛速度非常慢。
首先,安装netCDF4和Basemap,Windows下和Linux下会稍微有些不一样,请自行百度。 NetCDF4:https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap:http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html
文章目录 编程题 1 1. numpy 基本函数 1.1 编写 sigmoid 函数 1.2 编写 sigmoid 函数的导数 1.3 reshape操作 1.4 标准化 1.5 广播机制 2.
python3.9 pycharm2020 人狠话不多,直接上代码,注释在代码里面,不说废话。
该文介绍了如何使用TensorFlow实现YOLO v2神经网络模型对图像进行分类,并给出了代码示例和训练过程的详细步骤。
人脸检测,看似要使用深度学习,觉得很高大牛逼,其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
一般约定,x的上标(i)表示第i个样本;在矩阵中表示样本,通常将样本各个维度的特征写成列向量,一列就是一个样本的各个特征。 那么Y矩阵就是一个1*m矩阵,m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为
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大家好,本篇教程的贡献者来自社区投稿作者【陨星落云】,使用CIFAR-10数据集进行图像分类。该数据集中的图像是彩色小图像,其中被分为了十类。一些示例图像,如下图所示:
这里导入了两个工具类,可以从这里下载,这里包含了这个函数和用到的数据集,其中用到了h5py,如果读者没有安装的话,要先用pip安装这个库,还有以下用到的库也要安装。
基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习,基于SSD模型训练实现手势识别完整流程,涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作,tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出,OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理,整个过程比较长,操作步骤比较多,这里说一下主要阶段与关键注意点。
linspace即线性插值:需要传递3个参数:开头,结尾,数量; 与之类似,还有指数线性插值np.logspace
---- 1. 将 Logistic 表达为 神经网络 的形式 本文的目的是要用神经网络的思想实现 Logistic Regression,输入一张图片就可以判断该图片是不是猫。 那么什么是神经网络呢
\[ 1 1 0 3\\ 1 0 3 3\\ 0 1 3 3\\ 0 0 0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 0 1 1\\ 0 0 1 1\\ 0 0 0 0 \]
Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to your first (required) programming assignment! You will build a logistic regression classifier to recognize cats. This assignment will step you through how to do this with a Neural Network mindse
本文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn四个常用的Python库在数据探索、数据处理、数据可视化、机器学习方面的应用。这些库为数据分析提供了强大的支持,使数据处理变得更加简单和高效。
来自吴恩达深度学习视频改善深层神经网络 - 第一周作业。如果直接看代码对你来说有困难,参见: https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 这里实现了三种初始化的方法,分别是全零,较大权值,he初始化,并绘图做了效果对比。 https://github.com/Hongze-Wang/Deep-Learning-Andrew-Ng/tree/master/homework 戳这里看完整版 import numpy as np
说明:反向传播通常是深度学习中最难(最具数学性)的部分。为了帮助您,这里再次是关于反向传播的演讲的幻灯片。您将要使用此幻灯片右侧的六个等式,因为您正在构建向量化实现。
Caffe是目前比较常用的深度学习框架,这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单,直接使用pip命令安装,它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
Deep Neural Network for Image Classification: Application When you finish this, you will have finished the last programming assignment of Week 4, and also the last programming assignment of this course! You will use use the functions you'd implemented in t
本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中,目标变量(或输出)y对于给定的一组特征(或输入)X,只能采用离散值。
然后自己写个代码,每旋转一度保存一张图像,这样就成功生成了360张图像及其注释文件,分为训练集与验证集。训练文件夹包含 320张带有注释的图像。测试和验证文件夹都包含 40 张带有注释的图像。数据集部分图像显示如下:
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架,用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU,GPU,TensorRT,DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。
导读:在NLP基础:NNLM模型介绍中,已经介绍了NNLM模型原理,通过对网上已发布的代码进行完善并标注,进行模型代码示例展示。
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