本文转载自：引言卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。 图1 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017） 然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型

本文转自：https://blog.csdn.net/qq_40549291/article/details/85274581感谢作者的知识分享~看代码时遇到 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0' 是设置log输出信息的，也就是程序运行时系统打印的信息。源码（https://github.com/tensorflow/tensorflow...

本文是深度学习实战系列文章，主要是利用官网VGG 19层网络训练得到模型产生的weight和bias数值，对输入的任意一张图像进行前向训练，从而得到特征图。一. 代码以下是对应代码：# coding: utf-8import scipy.ioimport numpy as npimport osimport scipy.miscimport matplotlib.pyplot a...

这篇文章是看到其他博主 https://blog.csdn.net/youmumzcs/article/details/79657132 推荐的，个人感觉不错，比自己编译的界面看上去要舒服，推荐下：首先官网下载-精灵标注助手精灵标注助手目前支持Windows/Mac/Linux平台，大家根据自己的系统下载相对应的版本，Mac的话可以到MacStore中搜索colabeler下载即可。相比于Labe

在SPPNet中，实际特征提取和区域分类是两个分离的步骤，利用ROI池化层来提取每个区域的特征，然后利用传统的SVM作为分类器对这些区域进行分类。Fast R-CNN相比SPPNet更进一步，不再使用SVM作为分类器，而是使用神经网络进行分类，这样就能同时训练特征提取网络和分类网络，比SPPNet取得更高准确度。Fast R-CNN网络结构如下图：    对于原始图中的...

在学习用RNN网络实现连个数的加法运算时，看到代码中有行：W_update=np.zeros_like(W);函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小；

非线性曲线拟合，高博士给的demo主要用谷歌ceres库实现，高斯牛顿方式实现，g2o库实现，这三个程序例子。一.首先介绍ceres库安装与实现ceres库是谷歌开发的C++库，用于建模和解决复杂的优化问题的。能用于解决非线性最小二乘问题。ceres介绍ceres的官方安装链接：ceres安装文档进入以上链接，首先下载文件，可以用git，或者点击最新稳定发布版本下载：我下...

当我在win10下运行车道线LSTR训练模型时,提示如标题所示的错误，在LSTR的issue里也发现出现类似的问题，但没有解决。尝试了这种错误的解决方法：https://blog.csdn.net/enwuone/article/details/104983453对于我的问题解决了，题目中的错误解决。是Shapely有问题解决方法：卸载安装的Shapely即可（如果之前安装过），然后重新安装，重新

问题如下：>>> import cv2Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in    import cv2ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。以下是非Anaconda方式安装Python2.7，及安装对应的python包；本

本文本打算写toimage这个函数的，发现网上有很多将数组保存为图像的方法，故一起整理在一起。其他方法是参考了：Numpy数组保存为图片Numpy数组类型的矩阵，如何将它作为图像写入磁盘？任何格式的图像都行(PNG，JPEG，BMP ...)最佳的解决方法可以使用scipy.misc,代码如下：import scipy.miscscipy.misc.imsave('outfile.jpg', ..