keywords: 細(xì)粒度圖像分類; 計(jì)算機(jī)視覺; CVPR2017 一個(gè)月前讀了使用注意力機(jī)制解決弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像分類論文 -Look Closer to See B...
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keywords: 細(xì)粒度圖像分類; 計(jì)算機(jī)視覺; CVPR2017 一個(gè)月前讀了使用注意力機(jī)制解決弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像分類論文 -Look Closer to See B...
[未完成]我們要求解如下問題可以考慮固定住其余變量,只優(yōu)化和,即將問題轉(zhuǎn)化為上式中去掉了不含和的項(xiàng)泪电,為了表示方便糊闽,我們令 代入原方程化戳,并將用表示出泻云,代入原方程呼寸,得出關(guān)于的二次...
NMS 算法在目標(biāo)檢測识樱,目標(biāo)定位領(lǐng)域有較廣泛的應(yīng)用嗤无。 算法原理 非極大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本質(zhì)是搜索局部極大值震束,抑制非極大...
粒子群算法 粒子群算法源于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(Complex Adaptive System,CAS)嚎卫。CAS理論于1994年正式提出嘉栓,CAS中的成員稱為主體。比如研究鳥群系統(tǒng)拓诸,每...
簡述 Python 中侵佃,數(shù)據(jù)可視化一般是通過較底層的 Matplotlib 庫和較高層的 Seaborn 庫實(shí)現(xiàn)的,本文主要介紹一些常用的圖的繪制方法奠支。在正式開始之前需要導(dǎo)入...
引言 通常馋辈,在 Python 中寫循環(huán)(特別是多重循環(huán))非常的慢,在文章 http://www.reibang.com/p/701228dc496b 中倍谜,我們的元胞自動機(jī)的...
含義 Bias 和 Variance 是針對模型的泛化來講的迈螟。 首先如果我們能夠獲得所有可能的數(shù)據(jù)集合,并在這個(gè)數(shù)據(jù)集合上將 loss 最小化尔崔,這樣學(xué)習(xí)到的模型就可以稱之為“...
簡介 細(xì)胞自動機(jī)(又稱元胞自動機(jī))答毫,名字雖然很深奧,但是它的行為卻是非常美妙的季春。所有這些怎樣實(shí)現(xiàn)的呢洗搂?我們可以把計(jì)算機(jī)中的宇宙想象成是一堆方格子構(gòu)成的封閉空間,尺寸為N的空間...
衡量二分類器的評價(jià)指標(biāo)除了準(zhǔn)確率(Accuracy)外耘拇,還有精確率(Precision)、召回率(Recall)侦锯、F1 值等驼鞭。 精確率是針對我們預(yù)測結(jié)果而言的,它表示的是預(yù)測...
新建立一個(gè) ext_build.py 用于生成擴(kuò)展 ffi.cdef 表示聲明一個(gè)函數(shù)尺碰,ffi.set_source 第一個(gè)參數(shù)為擴(kuò)展模塊的名字挣棕,第二個(gè)參數(shù)為函數(shù)的定義。 然...
閱讀本文前亲桥,建議查閱相關(guān)資料洛心,了解 KNN 算法與 KD 樹。 基礎(chǔ)知識 如圖所示题篷,假設(shè)一個(gè)點(diǎn) a 目前的最近鄰點(diǎn)為 b词身,如果存在相對于 b 離 a 更近的點(diǎn),那么這個(gè)點(diǎn)一定...
在需求分析階段我們經(jīng)常會使用不同的手段去剖析我們所要面對的業(yè)務(wù)番枚,這里我常用的方式有3種:流程圖法严、盒圖(N-S圖)损敷、PAD圖!但是老實(shí)說深啤,我90%時(shí)候都只用流程圖并配合思維導(dǎo)圖...
準(zhǔn)備工作 最新版的 CMake(3.8)拗馒。 C/C++ 編譯器(GCC,MSVC溯街,clang)诱桂。 編輯器(CLion,Vim呈昔,Sublime Text)挥等。 Hello Wor...
準(zhǔn)備工作 準(zhǔn)備好 Visual Studio 2017(v141 平臺)。 下載 OpenCV 3.3.1 安裝包堤尾,雙擊自解壓到 D 盤肝劲,即放在 D:\opencv目錄下。進(jìn)...
Ubuntu 16.04 自帶的 gcc 原版本為 4.8哀峻,現(xiàn)將其升級為最新版涡相。 步驟 訪問 http://gcc.skazkaforyou.com/releases/,找到...
BP 算法的訓(xùn)練過程剩蟀,各種博客和參考書已經(jīng)講的很清楚了,但不管是周志華的《機(jī)器學(xué)習(xí)》切威,還是林軒田的《機(jī)器學(xué)習(xí)技法》育特,都只是對 3 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練做了非向量化的推導(dǎo)。本文將...
softmax 函數(shù) 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層先朦,通常使用 softmax 函數(shù)來將各神經(jīng)元的輸出壓縮到 [0, 1] 之間缰冤,可以當(dāng)成概率來理解。softmax 函數(shù)的形式如下 S...