我的工程实践是脱机手写汉字识别相关的，准备借助GoogLeNet作为网络重要模块，在GitHub上找到了基于GoogLeNet的图像分类算法开源项目。 （一）在源代码目录结构、文件名/类名/函数名/变量名等命名、接口定义规范和单元测试组织形式等方面的做法和特点； 代码的目录结构如下： 1.文件名命名 ...
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2019-10-11 21:49:21
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最近做Kaggle的图像分类比赛：RSNA Intracranial Hemorrhage Detection (https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection/overview)以及阅读Yolov3 源码的时候接触到深 ...
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2019-10-04 09:20:58
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"来源" 预习阶段 OCR基础：CNN和RNN CNN预习视频：卷积神经网络与计算机视觉 知识点1： 卷积神经网络结构分析 知识点2： 过拟合与随机失活 知识点3： 卷积神经网络理解 知识点4： 典型网络结构详解 实战项目： 利用ResNet与inception解决一般图像分类问题套路 RNN预习视 ...
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2019-09-30 09:57:46
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《深度学习实践:计算机视觉》主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践，以Python 3为 开发语言，并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。主要内容包括：OpenCV入门、深度学习框架 介绍、图像分类、目标检测与识别、图像分割、图像搜索以及图像生成等，涉及到的深度学习框架包括 PyTo ...
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2019-09-28 14:35:31
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01 引入 假如我们想要在cifar10上验证vgg的性能，可能就会出现以下问题： vgg 标准输入：224 x 224 x3 cifar10图像的分辨率：32 x 32 x 3 02 可行的解决方法 一种观点： 修改最后几个全连接层的大小！（绝对可行） 另一种观点： 对于普通的图像分类，resiz ...
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2019-09-18 17:58:56
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任务简述：最近做一个图像分类的任务， 一开始拿vgg跑一个baseline，输出看起来很正常： 随后，我尝试其他的一些经典的模型架构，比如resnet50, xception，但训练输出显示明显异常： val_loss 一直乱蹦，val_acc基本不发生变化。 检查了输入数据没发现问题，因此怀疑是网 ...
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2019-08-27 19:17:29
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我们通常是拿到一个任务，譬如图像分类、识别等，搜集好数据后就开始直接用模型进行训练，但是现实情况中，由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练，迭代一两百万次来收敛模型，所以这个时候迁移学习就派上用场了。 什么是迁移学习？ 迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到 ...
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2019-08-27 12:57:52
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面对一个图像分类问题，可以有以下步骤： 1.建立一个简单的CNN模型，一方面能够快速地run一个模型，以了解这个任务的难度 卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。 卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1， ...
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2019-08-22 13:29:52
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目录 VGGNet网络结构 论文中还讨论了其他结构 参考资料 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogL ...
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2019-08-20 11:08:50
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目录 网络结构 两大创新点 参考资料 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，Alex Krizhevsky其实是Hinton的学生，这个团队领导者是Hinton，于2012年发表论文。 AlexNet有60 million个参数和65000个 神经 ...
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2019-08-20 10:46:23
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