最近一段时间一直在研究yolo物体检测,基于网络上很少有yolo的分类预训练和yolo9000的联合数据的训练方法,经过本人的真实实验,对这两个部分做一个整理(本篇介绍yolo的分类预训练)
论文: CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers
项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
看到好东西,怎么能不分享呢。 第一次在知乎翻译,由于水平有限(不是谦虚的那种有限,是真的有限),有不准确的地方还望包涵,最重要的是,还望大佬们多多指正! Background To the best of our knowledge, this is the first list of deep learning papers on medical applications. There are couple of lists for deep learning papers in general, o
正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样,我们再添加全新的模块的时候,要规定一下cfg的格式。做出以下规定:
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这是一个与图神经网络相关的资源集合,相关资源可以在底部点击【阅读原文】再点击对应链接跳转查看。
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手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载。 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集列标 t10
地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models
GitHub: https://github.com/pjreddie/darknet
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing
conv_sbbox, conv_mbbox, conv_lbbox=[13,13,45],[26,26,45],[52,52,45] ,其中NUM_CLASS=10
在过去的几年里,深度学习是机器学习和统计学习交叉领域的一个子集,强大的开源工具以及大数据的热潮让其取得了令人惊讶的进展。 本文根据微软学术的引用量作为评价指标,从中选取了10篇引用量最高的论文。希望在今天的读书日,能够给大家带来一份学习的干货。 Deep Learning, by Yann L., Yoshua B. & Geoffrey H. (2015) 引用次数:5716 Deep learning enables computational models that are composed of
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推荐一波大佬整理的GNN4NLP论文大合集,总共100多篇,涵盖NLP的各种任务~
1、Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions
GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 来源:THU
由简入繁,由繁入简。已疯…… LeNet:Gradient based learning applied to document recognition AlexNet:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ZFNet:Visualizing and understanding convolutional networks VGGNet:Very deep convolutional networks for larg
文本分类(Text classification)描述了一类常见的问题,比如预测推文(Tweets)和电影评论的情感,以及从电子邮件中区分出垃圾邮件。
目标检测和深度学习 Image Classification Microsoft Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, Deep Residual Learning for Image Recognition [http://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf] [http://image-net.org/challenges/talks/ilsvrc2015_deep_residual_learning_kaimin
没错这篇又是转发的,因为觉得学习深度学习难免要从别人的代码开始,所以就转发了。不过转发的时候没找到原作者是谁,所以原作者看到不要打我-------QAQ
一、书籍 Deep learning (2015) 作者:Bengio 下载地址:http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中提取知识 Distilling the knowledge in a neural network 作者:G. Hinton et al. 2.深度神经网络很易受骗:高信度预测无法识别的图片 Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for u
需要将filters=18 #3*(class + 4 + 1)这一行改为filters=18,否则会报如下的错误:
安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功 $ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist $ python con
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回归正题,今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks(CNN)的工作。大家都知道,CNN 最早提出时,是以一定的人眼生理结构为基础,然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional 和 pooling 的交替,最后再加上几个 fully-connected layers 用作最后做 prediction 等的输出。然而,如果我们能“反思”经典,深入剖析这些经典架构中的不同 component 的作用,甚至去改进它们,有时候可能有更多的发现。所以,今天分享的内容,便是改进 CNN 的一些工作。
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.06568/
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系,然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理,所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络(GNN)在文本挖掘和机器学习领域的发展,将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、数据集和图神经网络评价指标。最后给出可能的研究方向。
1.3 Dropout层 为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比(p)的输入神经元连接,Dropout层用于防止过拟合。
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1、The Application of Two-level Attention Models in Deep Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Classification
最近,图神经网络广泛受到了各界的关注,基于图神经网络的模型和应用在异质图表示学习和零样本学习任务中取得了不错的效果。今天,两位主讲嘉宾为大家精选了图神经网络方法中的几个代表性模型以及零样本学习模型,和大家一起学习分享最新的研究进展。
中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度(Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long or short),字词句向量嵌入层(embeddings)和网络层(graph)构建基类,FastText,TextCNN,CharCNN,TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 胶囊网络-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM
本文介绍了深度卷积神经网络在图像分类任务上的挑战、解决方案和实验结果。首先,文章介绍了在自然语言描述场景下,针对图像分类任务的数据集和评估方法。然后,文章详细阐述了使用深度卷积神经网络在图像分类任务上的挑战,包括训练数据不充足、训练时间过长、模型过拟合等问题。接着,文章介绍了解决这些问题的方法,包括使用更大的数据集进行训练、使用更快的优化算法、使用正则化方法、数据增强、Dropout等。最后,文章给出了实验结果,展示了使用深度卷积神经网络在图像分类任务上的表现。
论文翻译:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787
https://github.com/chongyangtao/Awesome-Scene-Text-Recognition
OCR文字,车牌,验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR:基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集? blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法? [https://www.zh
在计算机视觉技术发展中,最重要的模型当属卷积神经网络(CNN),它是其他复杂模型的基础。
最近的研究表明,在各种图像识别人物中,相比起卷积神经网络(CNN),视觉Transformer(ViT)模型的结果更好,并且能够节省计算资源。
Large Kernel Matters–Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network https://arxiv.org/abs/1703.02719
这篇论文跟上一篇的VGG论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的CVPR,该论文拿到了best paper候选的论文,在之后的PASCAL VOC2012,凡是涉及到图像语义分割的模型,都沿用了FCN的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读,希望读完之后能够有所收获,如果有所错误,也请大家指出.
卷积神经网络(CNN)由输入(Inputs)、卷积层(Convolutions layer)、激活层(Activation)、池化层(Pooling layer)和全连接层(Fully Connected, FC)成。这句话的意思是CNN里面可以有这些层,但是每种网络层(Layer)的个数理论上是可以任意多个的。这也就有了后来的AlexNet,GoogLeNet,ResNet等著名的网络结构,后面我会选择一两个介绍下吧。他们的主要区别就在于Layer的深度不一样,也就是Layer的数量。一般来说Layer
目标检测和深度学习 Segmentation Alexander Kolesnikov, Christoph Lampert, Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation, ECCV, 2016. [http://pub.ist.ac.at/~akolesnikov/files/ECCV2016/main.pdf] [https://github.com/kolesman/SEC]
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型,该模型使用MobileNet作为特征提取器,结合人脸检测算法,可以在保持较高准确率的同时,达到实时性能。同时,作者还提供了基于该模型的代码和示例,以方便读者使用。
本文介绍了使用深度卷积神经网络进行语义图像分割和区域提议的综述,分析了当前最新的方法、模型和实验结果,并提出了未来的研究方向和挑战。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
最近一直在研究深度学习框架PyTorch,就想使用pytorch去实现YOLOv3的object detection.在这个过程中也在各大论坛、贴吧、CSDN等中看了前辈们写的文章,在这里由衷的感谢帮助过我的朋友们,真的很感谢!!!!
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