【代码】图像分类——模型微调。

res是一个字典，其中rois是目标框，class_ids是所属的类别，scores是置信度。分为两部分：RPN生成候选区域和Fast RCNN进行目标的分类与回归。确定proposal要映射到哪个特征图上，获取对应的候选框。只要In[16]就可以送入网络了，剩下的只是方便展示观看。将获取的候选区域送入到Fast RCNN网络中进行检测。FPN就是特征融合，使用多个特征图而不是使用一个特征图。在每

labellmage使用方法读取TFrecord文件损失函数的计算正负样本的设定模型训练加载模型模型训练模型预测

第四种方式：原地置换(执行的是y=y+x)

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Unet网络是建立在FCN网络基础上的，它的网络架构如下图所示，总体来说与FCN思路非常类似。

打开设置处的SSH配置进行删除。

【代码】图像分类——VGG。

隐马尔可夫模型（HHM）是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步分析，例如模式识别状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程球的观测顺序为:red,white,red盒子最可能的隐藏状态顺序为:box3,box3,box3-2.0385453099152330.13021800000000003

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