LSGAN（Least Squares GAN）这篇文章主要针对标准GAN的稳定性和图片生成质量不高做了一个改进。作者将原始GAN的交叉熵损失采用最小二乘损失替代。LSGAN的Loss：min⁡DJ(D)=min⁡D[12Ex∼pdata(x)[D(x)−a]2+12Ez∼pz(z)[D(G(z))−b]2]\mathop{\min }\limits_DJ(D)=\mathop{\min}\li.

如果卷积核的尺寸是K×KK\times KK×K，有NNN个特征图作为输入，每个特征图的大小为R×CR\times CR×C，输出为MMM个特征图。在上述情况下，卷积神经网络一次前向传播需要的乘法运算次数为：R×C×M×N×K×KR\times C\times M\times N\times K\times KR×C×M×N×K×K...

nohup和&组合使用nohup python file.py > filelog.txt 2>&1 &上述代码的组合使用就能够避免终端关闭、服务器断开等情况导致的模型训练终止。参数解释：filelog.txt：> 表示把标准输出（STDOUT）重定向到这个文件，这里重定向到了当前目录下的filelog.txt里，若没有此文件会自动生成。若没有特别指定，默

生成对抗网络是目前深度学习领域中发展最快的一个分支之一，它可以用于图像编辑和着色、风格转换、物体变形、照片增强等多个领域。二.根据特定条件或者特性来生成或者编辑图像的技术1.CGAN(Condition GAN)主要用于图像生成Conditional Generative Adversarial Nets在条件GAN中，生成器并不是从一个未知的噪声分布开始学习，而是通过一个特定的条件或者某...

Dice系数在图像分割和目标检测中比较常用。它的取值范围是0-1之间，越接近1说明模型效果越好。Dice系数是像素级别的，真实的目标出现在某片区域A，我们的模型预测的目标区域为B，那么Dice系数公式如下所示：...

数据增强L1和L2正则化dropout权值裁剪early stop

一.Cascade CNN的框架结构级联结构中有6个CNN，3个CNN用于人脸非人脸二分类，另外3个CNN用于人脸区域的边框校正。给定一幅图像，12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。二.Cascade CNN人脸校验模块原理该网络用于窗口校正，使用三个偏...

此功能需要安装第三方插件，Pycharm并没有自带。找到Preferences中的Plugins在搜索栏输入BrowseWordAtCaret，安装下载并重新启动即可。还可以自定义显示颜色：...

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空间规整( spatial regularization）为什么要做空间规整？ 因为标签之间没有标注空间信息，难以得到标签之间潜在的空间关系。如何做空间规整？ 在Learning Spatial Regularization with Image-level Supervisionsfor Multi-label Image Classification一文中，作者提出了学习所有标签之间的注意..