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前言在开展深度学习项目时，我们通常会选择合适的深度学习框架。使用深度学习框架进行模型开发，能减少大量的重复代码工作。目前最流行的深度学习框架有：TensorFlow，PyTorch，MXN...
代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3修改yolov3.cfg文件：https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109本文介绍如何制作数据集、修改代码、不加载预权重从头跑自己的训练数据一、简单回顾一下yolo原理： 1、端到端，输入图像，一次性输出每个栅格预测的一种或多种物体 2、坐
在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。经过图像分割处理，博主收集了相关省份简称和26个字母，结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码，实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神
带钢表面缺陷检测分类不同图像增强方式的对比研究1、直接使用图像数据进行深度学习2、图像增强图像分析形态学top-hat变换图像锐化3、图像增强后的深度学习总结基于钢材表面缺陷库进行多种缺陷检测分类实验，对比分析了使用卷积神经网络、Top-Hat变换、边缘检测等方式处理图像产生的结果和原因分析。在直接使用卷积神经网络分类的基础上，对图像进行不同方式的处理，重新评估在同样模型下，经过不同方式处理过的图
tensorflow 学习笔记（八）- 池化层（pooling)和全连接层(dense)一、池化层（pooling）池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py.有最大值池化和均值池化。1. 最大池化层tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(inputs,pool_size,
BN层介绍BN，全称Batch Normalization,是2015年提出的一种方法，在进行深度网络训练时，大都会采取这种算法。原文链接：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate ShiftBN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)参数是四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape
一、算法名称Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译)来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks二、算法简要介绍、研究背景与意义2.1介绍图像处理、图形学和视觉中的许多问题都涉及到将输入图像转换为相应的输出图像。这些问题通常使用特定于应用程序的算法来处理，尽管
1.图像分类：一种用于对图像中特定的对象类别进行分类或预测的技术，该技术的主要目的是准确识别图像中的特征。主要是将图中的各个物体进行分类，如：这个图像的内容是属于猫，还是狗。如：我们常使用的MNIST手写体数字识别，Fashion MNIST 10种不同类型的衣服，鞋子，包等灰度图，CIFAR10 包含10类飞机，汽车，鸟，猫等彩色图像分类。2.图像识别：识别图中的物体是什么，如：这个图像中的猫是
毕设题目：基于深度学习的轴承故障识别。这个博客用来记录和整理毕设过程中遇到的一些问题，看的一些参考资料等。目录轴承故障识别_实验过程深度学习相关笔记Tensorflow学习笔记无归类杂项一些很有用的网站、工具、资料代码轴承故障识别_实验过程1.滚动轴承概述2.CWRU数据集3.环境 用的框架，配置环境，主要参考等4.选择神经网络5.数据预处理...
Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，目前大多数公司都采用外包给标注公司进行处理，或者购买现有的数据集，使得进行深度学习研究的成本异常高。本文介绍一种以人工智能解决数据标注的思路和方法。一、思路步骤：1、以一个初步模型对小批量待标注数据进行检测，这里的初步模型可以是自己用少批量数据集训练出来的，也可以用网上公布的；2、对检测出来的结果进行人为干
一个 epoch（代）是指整个数据集正向反向训练一次。它被用来提示模型的准确率并且不需要额外数据。本节我们将讲解 TensorFlow 里的 epochs，以及如何选择正确的 epochs。下面是训练一个模型 10 代的 TensorFlow 代码：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorf...
文章首发于 个人博客文章目录IntroductionZheTeng ConditionsGPU 列表CPU 列表关于 ROCmInstall on Ubuntu系统准备安装 ROCmDeep Learning on ROCmTensorflowPyTorchConclusionIntroduction鉴于 NVIDIA 的价格和自己的预算， 因此上了 AMD 的船，自此主机组装完成。A...
产品分模块(module)和开发板(Developer Kit)JETSON NANO 4GJETSON TX2 32GJETSON AGX XAVIER 32GJETSON Xavier NX 8GJetson Store：介绍和参数Jetson PortfolioCSI CameraNVIDIA Jetson AGX Xavier：您可以轻松创建和部署端到端的人工智能机器人应用程序，用于制造、
1、anaconda和pycharm的下载点击进入anaconda官网：anaconda官网或者点击下面直接下载对应版本：点击下载win64位的anaconda点击下载win32位的anaconda点击进入pycharm官网：pycharm官网或者点击下面直接下载(32位、64位通用)：点击下载pycharm(32位&64位)不会安装的小伙伴请看我的另一篇博客，包会：Windows系统零基
写在前面： 新手入门，不建议安装最新版的Ubuntu18,ubuntu16.04是目前比较稳定和流行的Linux发行版本！一、ubuntu16.04系统安装与配置1、系统安装：（如已安装请跳过）1）如果是安装Ubuntu16.04的虚拟机或者重装电脑系统为Ubuntu16.04，请参考 https://jingyan.baidu.com/articl...
MacBook Air M1芯片安装Tensorflow踩坑踩坑1：在mac m1上安装tensorflow报错“zsh: illegal hardware instruction”环境： anaconda + python3.8直接用 pip install tensorflow 安装，能够顺利安装tensorflow2.5.0，但是import tensorflow 的时候会报如上错误.对此，
这个Import错误说直白了就是：你当前运行环境下没有tensorflow包，没有！网上很多安装教程只涉及必要步骤，但没解释每一行命令的作用。问题没解决前我坚信我安装成功了tensorfow，可我的电脑为什么这么笨找不到。那到底是谁的问题？我的这条指令只是在Anaconda的envs目录下创建了自定义的虚拟python环境，并为该环境起名为tensorflow；tensorflow...
最近，我在处理 PyTorch 分布式和 TorchRec 相关的工作，为此，我开始学习 PyTorch 2.0。在业余时间，我也在跟着Alpa作者学习JAX和XLA。如今回顾这些技术，我发现它们的关注点似乎都是如下两个问题：包含自动求导和并行在内的函数转换，例如 vmap, pmap 和 pjit 等；异构计算，CPU 负责控制流，GPU/TPU 负责张...
CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmlTensorFlow-GPU与CUDA cudnn Python版本关系：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpuTable 2. CUDA Toolkit and
tensorflow中model.compile()用法model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准model.compile(optimizer =优化器，loss =损失函数，metrics = ["准确率”])其中：optimizer可以是字符串形式给出的优化器名字，也可以是函数形式，使用函数形式可以设置学习率、动...
文章目录一.全连接层Fully Connection作用二.API解释2.1 示例1：dense层为输入层2.2 示例2：dense层为中间层2.3 示例3：dense层为输出层三.实现过程四.数学解释一.全连接层Fully Connection作用全连接的核心操作就是矩阵向量乘积y=W∗xy =W*xy=W∗x本质就是由一个特征空间线性变换到另一个特征空间。因此，dense层的目的是将前面提取的
英伟达GPU算力一览官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部分主流供深度学习的GPU的算力。NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/
1.截止目前，关于ChatGPT的一切ChatGPT是GPT3的一大飞跃，就像GPT3本身是GPT2的质的飞跃一样。目前，关于ChatGPT的解读内容数量和种类繁多，让人跟上非常困难，容易患错失恐惧症。因此，作者整理了一个笔记，并尝试给出一个连贯、简洁的ChatGPT阅读摘要，帮助读者更为清晰和简洁地了解ChatGPT。链接：https://lspace.swyx.io/p/everything-
最近又在鼓捣tensorflow，搞到一个比较简单的安装方法，在这里分享一下之前在网上看到的tensorflow安装教程，尤其是GPU版因为依赖cuda和cudnn，所以很多教程都是分开单独安装，很多小伙伴搞不清楚一不小心就会有版本冲突问题，这里介绍一个简单的方法1. 安装anaconda，安装就不过多赘述，按各自需要安装就好anaconda官网下载安装2. anaconda配置打开cmd切换到国
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。什么是 TensorBoard？TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow
计算机视觉数据集清单-附赠tensorflow模型训练和使用教程我在这里整理了一些计算机视觉中使用到的数据集，大家可以根据需要下载。友情提示：使用右侧的目录可以帮助你快速找到你想要的数据集物体分类物体分类是计算机视觉中一项经典的任务，用户上传图片，模型读取图片，识别出该图片的种类，这里不仅仅有数据集，我在这里也写了一篇博客，里面详细描述了大家如何根据自己的数据集去构建自己的物体分类模型。肺炎数据集
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。
参考官网地址：Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersionPython versionCompilerBuild toolstensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3...
问题：安装TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安装，安装一切顺利，但是在跑一个简单的程序时，遇到如下情况：大概意思是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。原因：除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低级指令，称为扩展，例如， SSE2，SSE4，AVX等来自维基百科：高级矢量扩...
2019.4.14更新下面的内容挺老了，建议批判性阅读，各种版本一直在变化， 最好的教程，果然还是tensorflow和pytorch的英文原网。Windows下面办公还行，不是很适合开发，也就跑跑小代码。我现在一般在windows上使用SSH连接远程linux的服务器，直接使用远程配置的解释器环境(pycharm有相应SSH功能，配置一下就好)，这样可以方便的开着音乐，边看资料边coding..
tensorflow笔记系列：（一）tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码，现在我们来看RNN的代码。不过好像官方只给了LSTM的代码。那么我们就来看LSTM吧。LSTM的具体原理就不讲了，可以参见深度学习笔记(五)：LSTM，讲的非常清楚。坦白说，这份写LSTM的代码有点难，
tensorflow中reshape()函数应用
在windows平台用anaconda方式安装tensorflow。
Win10 TensorFlow（gpu）安装详解:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间，之前一直在windows下使用Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头大，在看到tensorflow中文教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果入坑无数，同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊，心在滴血…)。初步估算，整个安
训练你的机器
dense ：全连接层 相当于添加一个层函数如下： tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, ##卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zeros_initialize...
引言： Tensorflow大名鼎鼎，这里不再赘述其为何物。这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”，其原因以及如何解决。简单的安装tensorflow这里安装的tensorflow的cpu版本，gpu版本可以自行搜索安装指南，或者参考如下指令：pip3 install tenso
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
1.在 Edge 浏览器输入：edge://version/,按回车键后，可以看到“用户配置路径：xxx”,路径下的 Extensions 文件夹就是 Edge 安装扩展的位置.2.找到需要安装到 Chrome 的插件的位置，如：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\Edge\User Data\Default\Extensions\oi..
本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。
基于ppyoloe-sod海星目标检测，并采取了切图和数据增强的策略
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