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目标检测中的遮挡问题及优化
尽管目标检测算法整体上已经相对比较成熟,但是在特殊场景下的表现还有很多优化空间,比如图片中的目标有遮挡、图像运动模糊、目标为可改变形状的非刚性物体等。本文主要是针对遮挡问题,之前在做游戏目标检测时也遇到过这个问题,当时只是考虑增加训练样本的多样性,最近,笔者读了几篇解决目标检测中的遮挡问题的文章,也看了一些网友的解析,觉得若有所悟,不自觉地想把自己的理解记录下来,自认为“一万个人眼中有一万个哈姆雷
TensorFlow实现卷积神经网络
卷积神经网络能够自动从图像中提取有用的特征,并在图像分类领域取得了巨大的成功,关于卷积神经网络的理论网上已经有很多,这里主要是关于其实现部分。虽然以前使用Theano框架实现过,但因为最近项目需要使用TensorFlow框架,这里则采用tensorflow实现该模型。总的来说,同Theano类似,TensorFlow也采用的是张量流图的形式编程,确定出输入变量和输出变量的关系后,在Session中
TensorFlow读取二进制文件数据到队列
TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练。Tensorflow支持很多种样例输入的方式。最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据。第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式。这种方式不仅节省了代码量,避免了进行data augmentation和读文件操作,可以处理不同类型的
到底了