<!--?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?--> Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。 Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一 ...
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2019-06-29 15:02:24
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卷积神经网络是一种前馈神经网络，是受生物学上感受野的机制提出的，CNN在结构上有三个特性：局部连接、权值共享、时间或空间上的次采样。卷积神经网络在图像处理领域使用得十分广泛，原因在于CNN能够在一定程度上保持图像平移、缩放和扭曲不变性。 一个卷积神经网络通常由以下几个部分组成：输入层、卷积层、池化层 ...
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2019-06-28 22:39:26
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MaskR-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法，可对物体进行目标检测和像素级分割。本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集，并使用MaskR-CNN训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。课程链接：https://edu.51cto.com/course/18598.html本课程有三个项目案例实践：(1)balloon实例分割：对图像中的气球做检测和分割(2)
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2019-06-27 23:05:37
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算法不仅是深度学习，其核心在于算法策略；
算法也不是空中楼阁，更需要抓住行业痛点，才能发挥最大的价值。
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2019-06-27 19:20:00
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机 ...
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2019-06-26 10:47:51
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先上图看一下Faster R-CNN操作流程： 图片说明：Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN，其中Fast R-CNN结构不变；RPN负责生成proposals，配合最后一层的feature map，使用ROI Pooling，生成fixed length的feature vec ...
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2019-06-24 16:20:23
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MNIST数字识别是机器学习项目的经典案例，在Kaggle上也有此项比赛，本文中的代码是使用TensorFlow+CNN进行处理的。 我已将代码放到了我的Github上，有兴趣的朋友可以看一下。 一共四个文件： main.py是主程序模块。 trainModel.py是训练模型模块。 constan ...
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2019-06-21 21:05:09
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CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案，因为CNN要求输入都是一定长度的，而对于文本分类问题，文本序列是不定长的，RNN可以完美解决序列不定长问题， 因为RNN不要求输入是一定长度的。那么对于CNN用于解决文本分类问题而言，可以判断文本的长度范围，例如如果大多数文本长度在100以下，极少数在1 ...
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2019-06-19 16:26:11
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卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了。本文从基础入手，介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术，并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考。想入手CNN的朋友不可错过~首先，我们先看看下面这张照片：图源：Pix2PixHD这不是一张真实的照片，你可以新建一个窗口来打开它，放大看看，可以看到马赛克。实际上，这张照片是由AI生成的，是不是看起来很真实？这项技术就是卷积神经网络。它是深度神
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2019-06-18 14:29:34
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insightface作者训练的mobileFaceNet: https://github.com/deepinsight/insightface/issues/214 ncnn的转换：https://github.com/honghuCode/mobileFacenet-ncnn 训练记录：htt ...
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2019-06-12 18:10:50
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