自定義數(shù)據(jù)集 在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型之前,樣本集的制作非常重要。在pytorch中董栽,提供了一些接口和類,方便我們定義自己的數(shù)據(jù)集合耀销,下面完整的試驗自定義樣本集的整個流程佑菩。 開發(fā)環(huán)...
![240](https://cdn2.jianshu.io/assets/default_avatar/11-4d7c6ca89f439111aff57b23be1c73ba.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/240/h/240)
自定義數(shù)據(jù)集 在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型之前,樣本集的制作非常重要。在pytorch中董栽,提供了一些接口和類,方便我們定義自己的數(shù)據(jù)集合耀销,下面完整的試驗自定義樣本集的整個流程佑菩。 開發(fā)環(huán)...
General Idea: For Classification Task:Input the feature vector and the corresponding ty...
看完了ECCV2016 person reID相關(guān)的論文离唐,現(xiàn)在開始看一些經(jīng)典的reID文章背伴,并嘗試著復(fù)現(xiàn)其中一些的結(jié)果沸毁。 主要思想之一(提取特征方面): Local Max...
METRIC LEARNING(度量學(xué)習(xí)) 度量學(xué)習(xí)也可以認(rèn)為是相似度峰髓。knn最合適的是學(xué)習(xí)馬氏距離傻寂,怎么學(xué)?要給出先驗知識携兵,哪兩個數(shù)據(jù)更相似疾掰,歐式距離不可靠。SVM也是me...
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前静檬,我們必須有數(shù)據(jù),作為資深伸手黨并级,必須知道以下幾個數(shù)據(jù)提供源: 一拂檩、CIFAR-10 CIFAR-10是多倫多大學(xué)提供的圖片數(shù)據(jù)庫,圖片分辨率壓縮至32x3...
項目地址 我的github地址 目的 對手勢數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行分類嘲碧。數(shù)據(jù)采用./data/images/中的數(shù)據(jù)稻励。其中,訓(xùn)練集4324張愈涩,測試集484張望抽,手勢數(shù)字類別:0-5,圖...
背景從入門 Tensorflow 到沉迷 keras 再到跳出安逸選擇pytorch履婉,根本原因是在參加天池雪浪AI制造數(shù)據(jù)競賽的時候煤篙,幾乎同樣的網(wǎng)絡(luò)模型和參數(shù),以及相似的數(shù)據(jù)...
原文地址: http://www.sohu.com/a/164171974_741733本文收集了大量基于 PyTorch 實現(xiàn)的代碼鏈接毁腿,其中有適用于深度學(xué)習(xí)新手的“入門指...
在 AlphaGo 對弈李世石、柯潔之后茧球,更多行業(yè)開始嘗試通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化現(xiàn)有技術(shù)方案庭瑰。其實對于實時音視頻來講,對機(jī)器學(xué)習(xí)的研究已有多年抢埋,我們曾分享過的實時圖像識別只是其中一...
Google Inception Net是一個大家族揪垄,包括Inception V1穷吮、Inception V2、Inception V3和Inception V4饥努,而且都取得了...
Google Inception Net捡鱼,ILSVRC 2014比賽第一名】崂ⅲ控制計算量驾诈、參數(shù)量,分類性能非常好溶浴。V1乍迄,top-5錯誤率6.67%,22層士败,15億次浮點運算闯两,5...
一 寫在前面 未經(jīng)允許,不得轉(zhuǎn)載拱烁,謝謝~~ 這篇文章是DeepMind團(tuán)隊發(fā)在CVPR2017年的文章生蚁,它把視頻分類任務(wù)在HMDB-51H和UCF-101數(shù)據(jù)集上分別做到了8...
請問,您的tensor flow是什么版本的呀戏自,我運行的時候出現(xiàn)了:NoneTpye object is not iterable 這個錯誤邦投,請問應(yīng)該怎么改正啊
I3D Finetune UCF101上個月主要是基于TensorFlow使用4卡訓(xùn)練,用Kinetics400數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的I3D模型擅笔,對UCF101 split1進(jìn)行finetune志衣,從訓(xùn)練精度和效率上做了很...