DeepLearning – 有组织在! https://uzzz.org/ Tue, 24 Sep 2019 09:55:58 +0000 en-US hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.2.4 https://uzzz.org/wp-content/uploads/2019/10/cropped-icon-32x32.png DeepLearning – 有组织在! https://uzzz.org/ 32 32 SSD与MobileNet详解 https://uzzz.org/article/2466/ Tue, 24 Sep 2019 09:55:58 +0000 https://uzzz.org/article/2466.html 1.概述
本文档阐述SSD检测算法原理,及以MobileNet为Backbone的网络搭建方式。
十里桃园首发,转载请注明

Why SSD?

无论是机器学习或是深度学习一般都可分为两个部分:特征提取与分类任务。…

The post SSD与MobileNet详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post SSD与MobileNet详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
CNN – 卷积神经网络卷积计算详解 https://uzzz.org/article/2509/ Tue, 30 Jul 2019 07:24:21 +0000 https://uzzz.org/article/2509.html  
卷积计算层:CONV Layer
人的大脑在识别图片的过程中,会由不同的皮质层处理不同方面的数据,比如:颜色、形状、光暗等,然后将不同皮质层的处理结果进行合并映射操作,得出最终的结果值,第一部分实质上是一个局部的观察结果,第二部分才是一个整体的结果合并。…

The post CNN – 卷积神经网络卷积计算详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post CNN – 卷积神经网络卷积计算详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
deeplabv3+二:详细代码解读 data generator 数据生成器 https://uzzz.org/article/2535/ Tue, 23 Jul 2019 07:50:45 +0000 https://uzzz.org/article/2535.html 3+支持三种数据库,voc2012,cityscapes,ade20k,
代码文件夹
-deeplab
    -datasets
         -data_generator.py…

The post deeplabv3+二:详细代码解读 data generator 数据生成器 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post deeplabv3+二:详细代码解读 data generator 数据生成器 appeared first on 有组织在!.

]]>
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems(用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络) https://uzzz.org/article/1588/ Sun, 07 Jul 2019 01:52:26 +0000 http://wp.uzzz.org/article/1588.html Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems
用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络
ABSTRACT
Recent advancements…

The post Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems(用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络) appeared first on 有组织在!.

]]>
The post Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems(用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络) appeared first on 有组织在!.

]]>
Win/Mac系统下,软件使用tor的多层socks5代理网络 https://uzzz.org/article/1174/ Wed, 29 May 2019 05:44:56 +0000 http://wp.uzzz.org/article/1174.html 不论win还是MAC,首先要打开tor洋葱头浏览器, 至于怎么安装运行起tor我就不多说了,使用代理或者vpn都可以。 tor启动后,默认配置了另一个9150端口的Socks5服务,其他软件接入这个端口就可以使用tor的网络:…

The post Win/Mac系统下,软件使用tor的多层socks5代理网络 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post Win/Mac系统下,软件使用tor的多层socks5代理网络 appeared first on 有组织在!.

]]>
吴恩达卷积神经网络第一周笔记 https://uzzz.org/article/2259/ Fri, 24 May 2019 07:54:02 +0000 https://uzzz.org/article/2259.html 第一周 卷积神经网络
1.1 计算机视觉
计算机视觉问题:图片分类、物体检测、神经风格转换
图片像素过多,用传统神经网络计算量过大
1.2 边缘检测

垂直检测

6×6 矩阵和 3×3 卷积核进行卷积运算,得到 4*4 矩阵
下图卷积核是垂直检测所用卷积核…

The post 吴恩达卷积神经网络第一周笔记 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post 吴恩达卷积神经网络第一周笔记 appeared first on 有组织在!.

]]>
高斯滤波详解 https://uzzz.org/article/3073/ Tue, 21 May 2019 10:55:24 +0000 https://uzzz.org/article/3073.html 高斯滤波
1.高斯卷积核是如何在高斯函数上取值的?
一维高斯函数的公式:

二维高斯分布的公式:
卷积核每个位置的权重值,就取对应位置对应的二维高斯函数值,如下表

f(-1,-1)
f(-1,0)
f(1,0)

f(0,,-1)…

The post 高斯滤波详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post 高斯滤波详解 appeared first on 有组织在!.

]]>
Python PIL库处理图片常用操作,图像识别数据增强的方法 https://uzzz.org/article/2984/ Sat, 11 May 2019 05:58:30 +0000 https://uzzz.org/article/2984.html 在博客AlexNet原理及tensorflow实现训练神经网络的时候,做了数据增强,对图片的处理采用的是PIL(Python Image Library), PIL是Python常用的图像处理库.
下面对PIL中常用到的操作进行整理:…

The post Python PIL库处理图片常用操作,图像识别数据增强的方法 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post Python PIL库处理图片常用操作,图像识别数据增强的方法 appeared first on 有组织在!.

]]>
使用darknet识别点选验证码详细过程(附带源码) https://uzzz.org/article/1407/ Thu, 21 Mar 2019 15:06:33 +0000 http://wp.uzzz.org/article/1407.html 项目源码:https://github.com/nickliqian/darknet_captcha
darknet_captcha
项目基于darknet开发了一系列的快速启动脚本,旨在让图像识别新手或者开发人员能够快速的启动一个目标检测(定位)的项目。…

The post 使用darknet识别点选验证码详细过程(附带源码) appeared first on 有组织在!.

]]>
The post 使用darknet识别点选验证码详细过程(附带源码) appeared first on 有组织在!.

]]>
SILVACO 使用中遇到的问题 https://uzzz.org/article/3319/ Thu, 21 Mar 2019 01:46:10 +0000 https://uzzz.org/article/3319.html bias step cut back more than 4 times. Cannot trap 
这个是因为计算结果太粗糙而导致不收敛,使用trap参数可定义计算的折半次数。如果计算开始时候数值梯度太大,无法满足计算精度,电极的偏置步长将从最初值减小到原来的一半重新计算,如果结果还是太粗糙的话有折半计算知道满足精度要求。默认trap…

The post SILVACO 使用中遇到的问题 appeared first on 有组织在!.

]]>
The post SILVACO 使用中遇到的问题 appeared first on 有组织在!.

]]>