文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

图 2：使用滑动窗口的非端到端深度学习目标检测模型（左边）+ 结合分类的图像金字塔（右边）方法 好的，所以此时你理解了图像分类和目标检测最重要的区别： 当实行图像分类时，我们向网络中输入一张图像，并获得一个类标签作为输出...当使用 Single Shot Detectors (SSDs) 时，SSD 会包括如下的组件和子组件： MultiBox，边框回归技术； Priors，预先计算的固定大小的边框（像 Faster-R-CNN...在剩下的代码行中，当循环停止时，我们将显示时间和每秒帧数量度，并清除。...我们也可以修改网络中的其他层（包括冻结某些层的权重，在训练过程中再解冻它们）。...对于大多数深度学习目标检测项目，你将从预先已在目标检测任务（如 COCO ）中训练完成的深度学习目标检测模型开始，然后，通过对模型进行微调获取你自己的检测模型。

2.2K20

深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

图 2：使用滑动窗口的非端到端深度学习目标检测模型（左边）+ 结合分类的图像金字塔（右边）方法 好的，所以此时你理解了图像分类和目标检测最重要的区别： 当实行图像分类时，我们向网络中输入一张图像，并获得一个类标签作为输出...当使用 Single Shot Detectors (SSDs) 时，SSD 会包括如下的组件和子组件： MultiBox，边框回归技术； Priors，预先计算的固定大小的边框（像 Faster-R-CNN...在剩下的代码行中，当循环停止时，我们将显示时间和每秒帧数量度，并清除。...我们也可以修改网络中的其他层（包括冻结某些层的权重，在训练过程中再解冻它们）。...对于大多数深度学习目标检测项目，你将从预先已在目标检测任务（如 COCO ）中训练完成的深度学习目标检测模型开始，然后，通过对模型进行微调获取你自己的检测模型。

2.1K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    译：Tensorflow实现的CNN文本分类

    我们在评估模型时禁用它（稍后再说）。 3.2 EMBEDDING LAYER 我们定义的第一层是嵌入层，它将词汇词索引映射到低维向量表示中。 它本质上是一个从数据中学习的lookup table。...范围将所有操作添加到名为“嵌入”的顶级节点中，以便在TensorBoard中可视化网络时获得良好的层次结构。 W是我们在训练中学习的嵌入矩阵。 我们使用随机均匀分布来初始化它。...在TensorFlow中， Session是正在执行graph 操作的环境，它包含有关变量和队列的状态。每个 Session都在单个graph上运行。...例如，我尝试在最后一层为重量添加额外的L2正则，并且能够将准确度提高到76％，接近于原始文献。 因为使用了dropout，训练损失和准确性开始大大低于测试指标。...为了能够起作用，您需要使用300维嵌入，并用预先训练的值初始化它们。 限制最后一层权重向量的L2范数，就像原始文献一样。 您可以通过定义一个新的操作，在每次训练步骤之后更新权重值。

    1.3K50

    TensorFlow 2.0入门

    使用Matplotlib绘制图形： 训练和验证指标在训练在Keras的简单CNN的所有层之后 这些图表深入了解了模型的训练程度。有必要确保训练和验证准确度增加，损失减少。...笔记本 3.使用预先训练的网络 在上一节中，训练了一个简单的CNN，它给出了约70％的准确度。...添加分类层 在下载预训练模型时，通过指定include_top=False参数删除了它的分类部分，因为它特定于训练模型的类集。现在添加一个新的分类层，它将特定于tf_flowers数据集。...微调预先训练的网络后的训练和验证指标 训练和验证集的准确性都有所提高。虽然在第一个微调时代之后的损失确实飙升，但它最终还是下降了。造成这种情况的一个原因可能是权重可能比需要的更积极地更新。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。

    1.8K30

    基于Sdn和cnn的网络数据包的识别

    这个都是在Ubuntu下进行，本文使用CNN卷积神经网络对获取的到的数据进行训练，并将训练好的模型保存。网络是SDN，控制器使用RYU，基础网络使用OVS搭，在启动RYU之后整个网络就开始运行了。...图4-2 实施方案 （二）、实现原理 本文能够实现的基本是由于SDN（软件定义网络）的存在。由于SDN的网络在接受到一个陌生的数据包时将会通过Openflow协议向控制器发送PacketIn数据包。...由于抓取下来的代码的mac基本上都是一样的。于是当向Mininet网路传入第一个数据包的时候那么交换机就已经学到了mac。...所以为了解决这个问题一开始使用sys.path.append()的形式在代码的内部。但是还是会报这个错误。于是跟进源码发现在Ryu的内部是先导入代码需要的所有的模块才回去执行代码。于是这种方法不行。...比如完整路径为root/pycharm/cnn/k/s/，那么可以将包如ss.py放置到其下面如root/pycharm/cnn/k/s/ss.py，这样Ryu在扫描包的时候就会扫描到它。

    1.4K20

    可以提高你的图像识别模型准确率的7个技巧

    如果您是一个强大的机器学习工程师，您还可以尝试使用GANs进行数据扩充。 ? 请注意，您使用的增强技术会更改图像的整个类。例如，在y轴上翻转的图像没有意义!...添加更多的层 向模型中添加更多层可以增强它更深入地学习数据集特性的能力，因此它将能够识别出作为人类可能没有注意到的细微差异。 这个技巧图解决的任务的性质。...更多的层->更微妙的模型 ? 更改图像大小 当您对图像进行预处理以进行训练和评估时，需要做很多关于图像大小的实验。 如果您选择的图像尺寸太小，您的模型将无法识别有助于图像识别的显著特征。...RGB图像由三种颜色通道组成:红、绿、蓝 转移学习 迁移学习包括使用预先训练过的模型，如YOLO和ResNet，作为大多数计算机视觉和自然语言处理任务的起点。...另外：每次改变深度学习模型时都要保存模型。这将帮助您重用先前的模型配置，如果它提供了更大的准确性。 作者：Jason Dsouza deephub翻译组

    2.9K20

    DeepSleepNet - 基于原始单通道 EEG 的自动睡眠阶段评分模型

    表征学习 论文作者在第一部分使用了两个 CNN 结构，如下图所示，其中小的 CNN 结构对于捕捉时态信息（例如，当某些脑电图模式出现时）更有用，大的 CNN 结构更有利于捕捉频域信息（如，频域成分）。...这使模型能够添加从 CNN 提取的特征，即先前从输入序列中学习到的时态信息。作者还在快捷方式连接中使用全连接层，将 CNN 中的要素转换为可以添加到 LSTM 输出的向量。 ?...该堆叠的 softmax 层仅在该步骤中用于预训练两个 CNN，其中在预训练结束时丢弃其参数。将这两个以 softmax 堆叠的 CNN 表示为预模型。...然后使用称为 Adam 的基于小批量梯度的优化器以及学习率 lr，使用类平衡训练集训练预模型。在预训练结束时，丢弃 softmax 层。...作者发现，当使用相同的学习速率来微调整个网络时，预先训练的 CNN 参数被过度调整为序列数据，这些数据不是类平衡的。因此，在微调结束时，模型开始过度适应大多数睡眠阶段。

    3.4K20

    Fast R-CNN

    当一个预先训练好的网络初始化一个Fast R-CNN网络时，它会经历三个转换。首先，将最后一个最大池层替换为RoI池层，通过将H和W设置为与网络的第一个完全连接的层兼容来配置RoI池层。...其根本原因是，当每个训练样本(即RoI)来自不同的图像时，SPP层的反向传播效率非常低，这正是R-CNN和SPPnet网络训练的方式。...5.3、VOC 2007结果在VOC07中，我们将Fast R-CNN与R-CNN和SPPnet进行了比较。所有的方法都是从同一个预先训练好的VGG16网络开始，并使用边界盒回归。...从2k个选择搜索框开始，随机添加1000×{2,4,6,8,10,32,45}密集框作为样本，对mAP进行测试。对于每一个实验，我们都对模型m进行了再训练和再测试。...当这些密集的框被添加时，mAP的下降幅度比添加更多的选择性搜索框时更大，最终达到53.0%。我们也训练和测试Fast R-CNN只使用密集的盒子(45k /图像)。

    1.8K10

    JavaScript如何工作：引擎，运行时和调用堆栈的概述

    调用堆栈中的每个条目称为堆栈帧。 这正是抛出异常时构造堆栈跟踪的方式 - 当异常发生时，它基本上是调用堆栈的状态。...看看这个示例代码： function foo() { foo(); } foo(); 当引擎开始执行这个代码时，它首先调用函数“foo”。...然而，这个函数是递归的，并且开始调用自身而没有任何终止条件。 所以在执行的每个步骤中，相同的功能被一次又一次地添加到调用堆栈中。 看起来像这样： ?...然而，在某些时候，调用堆栈中的函数调用次数超过了调用堆栈的实际大小，并且浏览器决定采取行动，通过抛出一个错误，看起来像这样： ?...这不是唯一的问题。 一旦您的浏览器开始处理Call Stack中的这么多任务，它可能会停止响应很长时间。 大多数浏览器通过提出错误来采取行动，询问您是否要终止网页。 ?

    1.8K40

    GAN入门教程 | 从0开始，手把手教你学会最火的神经网络

    判别模型是一个分类器，它判断给定的图片到底是来自数据集的真实图像，还是人工创建的假图像。这基本上就是一个表现为卷积神经网络（CNN）形式的二元分类器。...我们在输出层添加了一个tf.sigmoid() 激活函数，它将挤压灰色呈现白色或黑色相，从而产生一个更清晰的图像。 ?...我们同时训练生成器和判别器，当判别器能够很好区分图像来自哪里时，生成器也能更好地调整它的权重和偏差来生成更以假乱真的图像。 这个网络的输入和输出如下： ?...因为训练GAN通常需要很长时间，所以我们建议如果您是第一次使用这个教程，建议先不要运行这个代码块。但你可以先执行下面的代码块，让它生成出一个预先训练模型。...它加载了一个我们在高速GPU机器上训练了10小时的模型，你可以试验下训练过的GAN。 ? 训练不易 众所周知训练GAN很艰难。在没有正确的超参数、网络体系结构和培训流程的情况下，判别器会压制生成器。

    2.1K30

    【干货笔记】22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。...如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    64521

    教你在Excel中搭建一个人脸识别CNN网络

    然后将这些简单的线条和形状特征堆叠在一起，就可以开始看到像眼睛或鼻子这样的面部特征。 每个卷积层都会包含一堆特征图或相互构建的“线索”。...2：使用更多的滤波器—通过在卷积层中添加至少 1 个特征图，为 Sherlock提供更多线索 我们模型的特征图或“线索”数量是没有限制，这是一个可以控制的参数。...与网络中的其他权重一样，当我们首次开始训练 CNN 时，这些权重将以随机值初始化，并且随着时间的推移，CNN 会“学习”如何调整这些权重/偏差来得到越来越准确的预测结果。...当训练 CNN 时，随着网络权重/偏差的调整，我们的预测结果会得到改善（Sherlock的侦探技能变得更好）。 CNN 最常用的损失函数是交叉熵损失函数。...比较正确类（Elon，1.00）的概率与 CNN 预测 Elon （his softmax score，0.97）的概率 当CNN的预测接近1时，奖励 Sherlock 当CNN的预测接近0时，惩罚 Sherlock

    83220

    ·理解NLP的卷积神经网络

    在这篇文章中，我将尝试总结CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。CNN背后的直觉对于计算机视觉用例来说有点容易理解，所以我将从那里开始，然后慢慢向NLP迈进。 什么是卷积？...卷积和池化操作会丢失有关单词本地顺序的信息，因此在PoS标记或实体提取中的序列标记有点难以适应纯CNN体系结构（尽管不是不可能，但您可以向输入添加位置特征）。...[6]添加一个额外的层，对该网络架构执行“语义聚类”。 ? Kim，Y。（2014）。句子分类的卷积神经网络 [4]从头开始训练CNN，不需要像word2vec或GloVe这样的预训练的单词向量。...这些论文中的方法似乎适用于长篇文本（如电影评论），但它们在短文本（如推文）上的表现并不清楚。直观地说，对于短文本使用预先训练的单词嵌入将比在长文本中使用它们产生更大的收益是有意义的。...[14]学习字符级嵌入，将它们与预先训练的字嵌入连接起来，并使用CNN进行词性标注。[15] [16]探讨了使用CNN直接从角色学习，而无需任何预先训练的嵌入。

    1.3K30

    【资源分享】吴恩达28张彩图全解深度学习（附下载）

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。...L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    47110

    这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。 3....如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    1.1K70

    这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。...如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    77160

    干货！吴恩达亲自为这份深度学习专项课程精炼图笔记点了赞！

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。 3....如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    60930

    这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    这三种架构的前向过程各不相同，NN 使用的是权重矩阵（连接）和节点值相乘并陆续传播至下一层节点的方式；CNN 使用矩形卷积核在图像输入上依次进行卷积操作、滑动，得到下一层输入的方式；RNN 记忆或遗忘先前时间步的信息以为当前计算过程提供长期记忆...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。 3....如上图左列所示，L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项，以减少参数的绝对值总和；而 L2 正则化中，添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。...数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

    33530

    JavaScript的工作原理：引擎，运行时和调用堆栈的概述

    * y; } function printSquare(x) { var s = multiply(x, x); console.log(s); } printSquare(5); 当引擎开始执行此代码时...调用栈中的每个条目称为堆栈帧（Stack Frame）。 这正是抛出异常时堆栈跟踪的构造方式 - 它基本上是异常发生时调用栈的状态（异常后的全过程）。...如果你使用没有设置结束条件的递归时，很容易产生。看看这个示例代码： function foo() { foo(); } foo(); 当引擎开始执行此代码时，它首先调用函数“foo”。...但是，此函数是递归的，并且在没有任何终止条件的情况下开始调用自身（产生无限循环）。因此，在执行的每个步骤中，相同的函数会一遍又一遍地添加到调用堆栈中。它看起来像这样： ?...然而，在某些时候，调用堆栈中的函数调用数量超过了调用堆栈的实际大小，浏览器会抛出看起来像这样的错误： ?

    1.5K31

    Keras入门必看教程

    接下来, 我们从 Keras 中导入 CNN 层. 这些是卷积层, 将帮助我们有效地训练图片数据: ? 最后, 导入一下工具. 这将为我们之后的数据转换提供帮助: ?...可以像这样加载它: ? 看一下数据集的形状: ? 很好, 看来我们的训练集中有 60000 个样本, 每张图片都是 28*28 像素大小的....打印当前模型的输出进行确认: ? 然后, 我们可以像搭积木一样向模型中添加更多的层: ? 再次声明, 我们不会太深究理论的东西, 但有必要强调一下我们刚刚添加的 Dropout 层....到目前为止, 对于模型的参数, 我们已经添加了 2 个卷积层. 要完成模型的架构, 让我们添加一个完全连接的层和输出层: ? 对于 Dense 层, 第一个参数是输出的大小....只需要编译模型, 然后我们就可以训练它了. 编译模型时, 我们需要声明损失函数和优化器 (SGD, Adam 等等). ? Keras 有各种各样的 损失函数和开箱即用的优化器.

    1.2K60
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券