吴恩达深度学习第四课卷积网络yolo.h5完整文件下载 [问题点数:0分]

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Deeplearning.ai第四课作业3需要的yolo.h5文件
Deeplearning.ai<em>第四课</em>作业3需要的<em>yolo.h5</em>文件
吴恩达深度学习4-3课后作业用到的yolo.h5
<em>吴恩达</em> <em>深度学习</em> 4-3 课后作业 Car detection with YOLOv2 Autonomous driving - Car detection 编程中会用到<em>yolo.h5</em>,这是已经训练好的目标识别的model,我在其它渠道下载的资源里这个文件有问题,这个model是用yolov2.cfg和yolov2.weights整合的(https://pjreddie.com/darknet/yolo),也可以直接下载我整合好的。
yolo.h5训练的源文件
本h5文件是<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>课程作业中缺少的文件,网上有制作教程,如果想直接获得可以用这个。(如有疑问请留言!^_^)
吴恩达第四课第三周车辆检测yolo.h5加载失败解决办法
注:加载<em>yolo.h5</em>出问题时,主要重新生成<em>yolo.h5</em>替换原有的<em>yolo.h5</em><em>yolo.h5</em>生成:1、下载yad2k:    git clone https://github.com/allanzelener/yad2k.git 2、下载 yolo.weights和yolo.cfg放到yad2k文件夹下:    yolo.cfg——》git clone https://github.com/p...
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第二周 Deep convolutional models
拖延症严重0.0
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第三周 Detection algorithms
第九题:5
deep learning coursera yolo.h5已训练模型的的导入问题
本人小白,使用的是windows10,anaconda3,在deep learning coursera作业终于到了h5文件的导入问题: 1.激活环境(如下图有小括号显示) 如果没有小括号显示可以进到Anaconda navigator 中的Environments,启动任意一个环境: 2.根据https://github.com/allanzelener/YAD2K上的
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业
<em>吴恩达</em>老师<em>深度学习</em><em>第四课</em>卷积神经网络所有作业包含<em>第四课</em>,第一周,第二周,第三周,第四周的
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第一周课后习题Convolution model - Step by Step - v2
我的拖延症超级严重的哇 拖到了最后一天 Anyway 新年快乐~
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第一周课后习题The basics of ConvNets
不知道是不是更新了 现在提交了没法看自己的答案 于是只能提交前截个图 答案是正确的哈
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第二周 Residual Networks - v2
加油!
yolo.h5网盘资源
配套<em>吴恩达</em><em>深度学习</em><em>第四课</em>第三周yolo算法,各位可能也下载其他人的发现并不好用,我猜想可能是每个人对应的yolo文件需要配套的文件,所以我把生成<em>yolo.h5</em>的文件都放在里面了,直接解压之后复制粘贴替换在作业里面。如果还不能有用,请按照我提供的链接自己生成yolo(工具我已经下载在压缩包里面了),务必在我的文档里面进行(不要把文件解压后放在一个文件夹里,直接解压当前文件夹) 如果不好用可以留言求助私聊
吴恩达深度学习第四课第四周
卷积神经网络——人脸识别与神经风格转换 4.1什么是人脸识别?  1.人脸验证与人脸识别 验证:输入为图像、名字、ID等,输出为输入的图像与其声明的是否是同一人; 识别:输入为图像,输出为该图像是否为数据库中的图像之一,如果是给出ID。 2.人脸识别较人脸验证更困难,在之后课程中先建立一个人脸验证模型,如果准确率优化到一定程度再逐步应用到人脸识别中 4.2 One-shot 学习 1...
吴恩达深度学习课程yolo.h5
因为<em>吴恩达</em>老师<em>深度学习</em>课程<em>第四课</em>第三周作业中需要用到<em>yolo.h5</em>,于是自己利用yolov2.cfg与yolov2.weights自己生成的<em>yolo.h5</em>,亲测可用。 没分的可以去我的github看看,下面有具体方法以及百度网盘下载地址,网址为:https://github.com/freenowill/Object-Detection
吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 第三周 Detection algorithms
1.注意输入图片的是左上角为(0,0),待检测目标的尺寸要转化为在原图尺寸中的占比。  2.图片中没有需要检测的三种物体,所以.... 3.需要注意的是,题目中说饮料瓶形状是圆的并且尺寸都一样(即尺寸是固定大小,bh=bw=固定值),固定值不需要预测。  4.在课件特征点检测中,以人脸特征点为例时,使用坐标(bx,by)表示特征点的位置。注意特征点没有尺寸。 5.在训练集需...
吴恩达深度学习deeplearning第四课第二周课后测验及编程作业(含答案)~
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>deeplearning<em>第四课</em>第二周课后测验及编程作业(含答案)
适用于吴恩达深度学习课程的yolo.h5模型文件
适用于<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>课程的<em>yolo.h5</em>模型文件,利用yolo官网的weights与cfg文件,通过yad2k转换为keras的h5模型文件。
吴恩达深度学习课程YOLO部分所需模型在Windows环境下转换
在本节课程中,需要用到YOLO官方预训练的模型,官方的模型包括两个文件cfg(网络配置)和weight(参数权重),用到keras中的话需要转换成h5文件。因此需要利用YAD2K(Yet Another Darknet 2 Keras https://github.com/allanzelener/YAD2K)项目,完成这个转换。YAD2K项目中Readme文件有使用方法,Linux下懒人可以直接...
吴恩达深度学习第四课第三周
卷积神经网络——目标检测 3.1目标定位 1.分类与定位 分类问题可以有助于定位问题的解决,当识别完图片类型之后我们可以让神经网络的输出增加几个单元,从而输出一个边界框(bounding box),具体而言就是多输出4个数字(b_x, b_y, b_h, b_w),在这种情况下,输出将包含:一个分类标签,四个位置值 2.定义目标标签y 假设在分类任务中有4类:pedestrian(行...
深度学习——Andrew Ng》第四课第四周编程作业_1_人脸识别
Face Recognition for the Happy House. 人脸识别可以分为两个方向,人脸识别(1:1),人脸验证(1:n): Face Verification - “is this the claimed person?”. For example, at some airports, you can pass through customs by letting a ...
Coursera-Deep Learning Specialization 课程之(四):Convolutional Neural Networks: -weak2编程作业
Residual Networks1 - The problem of very deep neural networks2 - Building a Residual Network2.1 - The identity blockdef identity_block(X, f, filters, stage, block): """ Implementation of the id
深度学习课后编程车辆检测的yolo.h5模型倒入问题
解决方法一 在学习<em>吴恩达</em>老师的<em>深度学习</em>-车辆检测的课程中遇到了<em>yolo.h5</em> load失败的问题,通过命令: conda update-c conda-forge tensorflow 将tensorflow更新到1.5之后就可以了,注意如果建立了tensorflow envs,那么base和tensorflow envs下面的tensorflow都要更新,也就是: 打开Anaconda ...
Coursera-Deep Learning Specialization 课程之(四):Convolutional Neural Networks: -weak3编程作业
自动驾驶中的车辆检测Autonomous driving - Car detectionimport argparse import os import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import imshow import scipy.io import scipy.misc import numpy as np import pa
吴恩达深度学习第四课第二周(1)
代码中许多地方加了注释,希望便于大家学习。<em>完整</em>代码以及数据上传至github:https://github.com/CrazyKKK/course4_week2-1#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from keras import layers from keras.layers import Input, Dense, Activation, Z...
深度学习——Andrew Ng》第四课第四周编程作业_2_神经网络风格迁移
课程笔记 算法将一幅图片分为内容+风格,有了这两像,图片也就确定了,所以”生成图片主要的思想,通过两个损失函数(内容损失+风格损失)来进行迭代更新” 迁移学习总体分为三步: 建立内容损失函数 Jcontent(C,G)Jcontent(C,G)J_{content}(C,G) 建立风格损失函数 Jstyle(S,G)Jstyle(S,G)J_{style}(S,G) 加权组合起来,即...
吴恩达 yolo.h5
<em>吴恩达</em>卷积神经网络编程作业三最后需要的目标检测的模型文件,亲测可用,有分的可以给分,没分的参考下面自己生成吧。参考:https://github.com/allanzelener/YAD2K#quick-start 1、下载yolo github, https://github.com/allanzelener/YAD2K 2、下载 https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolo.cfg 下载 https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 执行 生产h5文件: ./yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data/<em>yolo.h5</em>
吴恩达deeplearning.ai第四课学习心得:卷积神经网络与计算机视觉
不久前,Coursera 上放出了<em>吴恩达</em> deeplearning.ai 的第四门课程《卷积神经网络》。本文是加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 在完成该课程后所写的学习心得,有助于大家直观地了解、学习计算机视觉。 我最近在 Coursera 上完成了<em>吴恩达</em>教授的计算机视觉课程。<em>吴恩达</em>非常准确地解释了很多优化计算机视觉任务需要了解的复杂概念。我最喜欢
吴恩达老师深度学习第四课第一周(4-1)资源文件)
cnn_utils.py、test_signs.h5、train_signs.h5,亲测!
吴恩达深度学习deeplearning第四课第一周课后测验及编程作业(含答案)
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>deeplearning<em>第四课</em>第一周课后测验及编程作业(含答案)
吴恩达深度学习deeplearning第四课第三周课后测验及编程作业(含答案)
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>deeplearning<em>第四课</em>第三周课后测验及编程作业(含答案) 由于文件比较大,而又有上传大小限制,因此里面是个下载链接 顺便吐槽一下图片集太多了,jupyter notebook又不能批量下载,下的累个半死。
吴恩达深度学习:基于Matlab完成卷积神经网络第四课第一周编程任务
          这两三个月通过<em>吴恩达</em>老师的课程学习了<em>深度学习</em>,从零开始学理论,做编程任务。感觉学了很多知识。现在学到卷积神经网络,想把第一周的编程任务、其中的要点上传和编写,方便自己以后巩固。(注:<em>吴恩达</em>老师课程的编程任务是用Python来完成的,而我是用matlab从零开始编写。这样学的东西会多很多。)此编程为参考课程的Python代码编写的。 第一周的任务:            ...
【Coursera】吴恩达 deeplearning.ai 04.卷积神经网络 第二周 深度卷积神经网络 课程笔记
深度卷积神经网络 2.1 为什么要进行实例化 实际上,在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架,往往也适用于其他任务。 2.2 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG LeNet-5 主要针对灰度图像 随着神经网络的加深,图像的高度nHnHn_H和宽度nWnWn_W在减小,信道数nCnCn_C一直在增加。 该神经网络中有一个至今仍在使用的模式: co...
吴恩达deepleaning第四课第四周选择题、编程题
<em>吴恩达</em>deepleaning课程,<em>第四课</em>第四周选择题、编程题。
吴恩达深度学习第四课第四周人脸识别数据集
包含<em>深度学习</em><em>第四课</em>第四周所有数据集,供大家练习使用
Coursera Deep Learning 第四课 卷积神经网络 第三周 测试题目 目标检测 detection algorithm
Coursera Deep Learning <em>第四课</em> 卷积神经网络 第三周 目标检测
网易云课堂吴恩达深度学习第四课第一周编程作业(含答案)
网易云课堂<em>吴恩达</em><em>深度学习</em><em>第四课</em>第一周编程作业(含答案)
吴恩达第四课车辆检测加载yolov2.h5出现bad marshal data (unknown type code)的解决办法
出现bad marshal data (unknown type code)时,只需自己重新生成yolov2.h5即可,实测成功! 具体方法: 首先,从在新的文件夹 ‘git clone https://github.com/allanzelener/yad2k.git’ 下载 yad2k; 然后,git clone https://github.com/pjreddie/darknet 把...
吴恩达深度学习第四课第一周作业
含作业文件+<em>完整</em>数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本,可以作为答案,如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码
吴恩达深度学习deeplearning第四课第四周课后测验及编程作业(含答案)
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>deeplearning<em>第四课</em>第四周课后测验及编程作业(含答案) 由于文件比较大,而又有上传大小限制,因此里面是个下载链接 顺便吐槽一下权重文件太多了,jupyter notebook又不能批量下载,下的累个半死。
【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验
【中英】【<em>吴恩达</em>课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验 参考1:卷积神经网络Quiz2 参考2:quiz.md 上一篇:【课程4 - 第一周编程作业】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇:【待撰写-课程4 -第二周编程作业】 1. Question 1 在典型的卷积神经网络中,随着网络的深度增加,你能看到的现象是? 【 】 nHnHn_H 和 n...
吴恩达深度学习:目标检测之YOLO算法
在学习到目标检测这一课时,在完成课后编程练习,用YOLO实现目标检测时,从Jupyter Notebook上下载<em>yolo.h5</em>,然后准备在自己本地上跑自己的图片,可是执行到load_model(‘model_data/<em>yolo.h5</em>’)时遇到了下面的问题(本人win10系统): 报错信息 raw_code = codecs.decode(code.encode(...
吴恩达 深度学习第四课卷积神经网络 第二周深度卷积网络:实例探究
2.2 经典网络 1、LeNet-5:针对灰度图像,可以识别图片中的手写数字 在第一个FC中,有400个节点,每个节点有120个神经元;再从中抽取部分节点组成第二个FC。 回顾神经网络历史,会发现,过去人们使用sigmoid和tanh函数而不是Relu函数 2、AlexNet: 3、VGG-16: 要想详细了解这三个神经网络结构,可以参考: [LeCun et al.,1998Grad...
深度学习第四课第二周
记住几个经典网络的结构 残差网络结构图Inceptioninception可以代替人工帮你决定卷积层大小和要不要加池化层 基本思想是不需要认为决定使用哪个过滤器,或者是否需要池化,由网络自行决定。你可以给网络添加所有可能的参数值,然后把输出参数拼接,让网络自己学习他需要什么参数。 瓶颈层(bottleneck layer)显著降低了计算量 数据扩充(数据增强)对图片进行一些变换可
吴恩达Coursera深度学习(4-4)编程练习
Class 4:卷积神经网络 Week 4:人脸识别、神经风格迁移 目录 Class 4:卷积神经网络 Week 4:人脸识别、神经风格迁移 目录 1、人脸识别 1.1两个问题 1.2One shot learning 1.3Encoding 1.4训练模型 1.5加载预训练的模型 1.6建立人脸数据库 1.7人脸验证 vs 人脸识别 2、代码 3、总结 1...
[卷积神经网络]课程:Detection algorithms习题解析
这是&amp;lt;&amp;lt;卷积神经网络&amp;gt;&amp;gt;课程第三周的习题,一共10道。 解答: 因为图片中包含了car这个分类的物体,所以选项4和5首先排除。只要注意bx、by只的是检测对象中心点的坐标,而且按照惯例左上是(0, 0),右下是(1, 1),不难确定答案是选项1。 解答: 图片中没有汽车,所以Pc的值应该为0,其它的值都不需关心,所以答案是选项4。 解答: 这个题目有...
深度学习-卷积神经网络 吴恩达第四课第二周作业2答案(Residual Networks)
import numpy as np import tensorflow as tf from keras import layers from keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D, AveragePooling2D, Max...
yolov3.h5,物体检测模型
yolov3.h5是预训练好的yolo模型,可供测试和预训练使用。
吴恩达 深度学习 第一课到第四课全部课后练习
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>的课后练习,从第一课到<em>第四课</em>,截止到目前,第五课视频网易上还没有,所以第五课作业还没出。每课每周的作业都有,包含答案,第三课只有习题测试没有编程,所以不要误会资源不全,前三课的练习和<em>第四课</em>第一周的练习在压缩包中,<em>第四课</em>后三周的编程练习由于数据集太大,超出上传限制,所以给出的是一个下载链接(百度云)(搜集他人的资源)。非常好的学习资源,虽然资源分有点多,但是这是全部四课的练习,性价比还是很高的。
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第三周作业
【中文】【<em>吴恩达</em>课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第三周作业 - 车辆识别 自动驾驶 - 汽车识别 本次我们将学习到使用YOLO算法进行对象识别,我们先导入包: import argparse import os import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import imshow import ...
深度学习中的反卷积网络理解
前段时间学习了FCN,里面有提到反卷积,上采样,不是很理解。但是FCN通常用在分割,目标检测等应用很广。最近又接触了一下DCGAN里面的生成器就是反<em>卷积网络</em>,和FCN是同一类的,所以想学习一下。deconvolution networks大致可以分为以下几个方面:(1)unsupervised learning,其实就是covolutional sparse coding[1][2]:这里的dec...
吴恩达深度学习笔记12-Course4-Week3【目标检测】
地方
深度学习第四课第三周
Object Detection1.Object localization 以前的分类问题经过softmax后输出其属于哪一类即可,对于目标定位,经过softmax后还得多输出其位置信息。 bx,by是位置,bw和bh是宽度和高度。 这里输出假设分类定位问题是只有一个对象,当图像中有目标时pc=1,列表中还会包含位置信息(bw,bh,bx,by),c1=1代表目标是pedestrain
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 :第一周 Convolution model - Application - v1 数据集(全)
coursera <em>吴恩达</em> -- <em>第四课</em> 卷积神经网络 :第一周 Convolution model - Application - v1 包含训练数据集合测试数据集 全
吴恩达深度学习 第四课 第四周 人脸识别和神经风格转换
文章目录人脸识别one-shot学习siamese网络triplet损失三元组数据集的选择人脸验证与二分类神经网络风格迁移CNN特征可视化代价函数内容代价函数风格代价函数一维到三维卷积推广1D3D 本文属于笔记的第一个版本,只记录了核心思想。 人脸识别 人脸识别和人脸验证问题,人脸识别要比人脸验证难得多,因为人脸识别是一个一对多的问题。假如你的人脸识别准确率为99%,还可以,但是应用到100个人上...
深度学习:CNN(卷积神经网络讲解)pdf
<em>深度学习</em>:CNN(卷积神经网络讲解)中南大学人工智能上课课件
深度学习卷积网络的层级结构
数据输入层/ Input layer 有3种常见的图像数据处理方式 去均值          把输入数据各个维度都中心化到0 归一化         幅度归一化到同样的范围 PCA/白化        用PCA 降维        白化是对数据每个特征轴上的幅度归一化 卷积计算层/ CONV layer 局部关联。每个神经元看做一个filter。 窗口(rec
吴恩达深度学习第四课编程作业4
<em>吴恩达</em><em>深度学习</em><em>第四课</em>编程作业4 包含所有数据,需下载VGG :http://download.csdn.net/download/ernest_li/10260325
吴恩达深度学习卷积神经网络第三周作业所需文件yolo.h5
如果import其他地方找到的<em>yolo.h5</em>可能导致文件不可用,折腾了一下午,终于搞定了这个文件,现在分享出来~
yolo.h5,可以直接用于运行
deeplearning.ai课程需要的<em>yolo.h5</em>,亲测能用。 需要做如下改动 # image, image_data = preprocess_image("images/" + image_file, model_image_size=(608, 608)) image, image_data = preprocess_image("images/" + image_file, model_image_size=(416, 416))
深度学习卷积网络
本文介绍了<em>卷积网络</em>的三个重要思想,稀疏连接,参数共享,等变表示。介绍了卷积和池化,以及输出维度和参数量的计算。
深度学习花书学习笔记 第九章 卷积网络
卷积运算 内积和外积中的内积被通常认为时卷积,可交换性是因为他经过了翻转。但是神经网络中一般不应用翻转。而是直接使用互相关函数: 动机 三大特性:稀疏交互、参数共享、等变表示。 稀疏交互:核的大小远小于输入。相对于全连接,一个输入项只影响较少神经元,大大减少运算量。 参数共享:也叫绑定权重,每个核的权重不变,遍历整个输入。使我们只需要少量参数, 等变表示:<em>卷积网络</em>具有平移等变的...
Coursera Deep Learning 4 卷积神经网络 第四周习题
Special applications: Face recognition &amp;amp; Neural style transfer1Face verification requires comparing a new picture against one person’s face, whereas face recognition requires comparing a new pictu...
Coursera-吴恩达-深度学习-第四门课-卷积神经网络 -week4-编程作业
本文章内容: Coursera<em>吴恩达</em><em>深度学习</em>课程, <em>第四课</em>: 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) 第四周:特殊应用:人脸识别和神经风格转换(Special applications: Face recognition &amp;amp;Neural style transfer) 编程作业     1 - Problem Statement Neur...
python实现深度学习全连接网络
算法来源: https://arxiv.org/pdf/1801.05894.pdf 数学家眼中的深度神经网络,该论文公式推理清晰,算法描述简单易记。 因此根据此论文,修改论文中matlab代码,实现为python代码。下面主要图片和算法来自此文。 深度全连接网络关键算法 算法描述原文中的matlab代码 function netbp %NETBP Uses backpropaga...
吴恩达深度学习 编程作业(1-4课)
<em>吴恩达</em>-<em>深度学习</em>1-4课编程作业(包括课后的quiz和编程作业)都在里面。希望大家学习快乐~~
【deeplearning.ai-神经网络和深度学习】第一周答案
第一周的课后作业为10道选择题 注:答案从第一个往后类推为ABCD……答案有自己的理解,也有从网上博客的参考,仅用来学习。 1、第一题 自己理解答案:D。 参考答案:A。“AI是新的电力”,这是<em>吴恩达</em>老师在今年AI Conference上主题演讲的题目。这句话当然是比喻AI就像100年前的电力一样,正在给我们的生产生活带来巨大的变革。<em>吴恩达</em>老师在演讲中说,“在未来的某一天,建立一个由A...
yolo算法权重文件 yolo.h5
<em>深度学习</em><em>吴恩达</em>课程中yolo算法需要的<em>yolo.h5</em>文件,欢迎下载
yolo.h5,YOLOv3转换后的初始权重
<em>yolo.h5</em> 基于最新的YOLOv3, 通过权重转换生成的文件
吴恩达 深度学习第四课卷积神经网络 第三周 目标检测
3.1 目标定位 首先将一张图片送入卷积神经网络中,通过softmax分类器判决,输出y^hat。它的输出类别有四类:行人、汽车、摩托车、背景。并输出该物体的边界框。 输出向量y=[Pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]^T Pc:若存在物体=1,是背景=0 c1,c2,c3:判断是行人、汽车、摩托车中的哪一类 3.2 特征点检测 例如你想做人脸识别,首先要确定特征点个数,并...
深度学习教程
机器学习,人工智能,<em>深度学习</em>,计算机视觉,<em>卷积网络</em>,神经元网络
6.深度学习简介和卷积神经网络cnn.pdf
<em>深度学习</em> <em>卷积网络</em> 图像处理 怪兽学堂 PPT
吴恩达deep learning笔记第四课 卷积神经网络
DL.ai笔记:<em>第四课</em> 卷积神经网络 第一周 卷积神经网络 1.1计算机视觉 当图片尺寸变大后,如1000X1000X3的输入, 如果用全连接网络,第一层隐藏层1000个神经单元,参数量为三百万,参数量会大大增加,不仅无法解决过拟合问题,并且内存也无法满足。 1.2边缘检测示例 用卷积运算实现垂直边缘检测,看数字矩阵下方的图,左边的红色圈出来的边缘通过卷积运算后明显的被识别出来了(右边红...
《深度卷积网络:原理与实践》 part2
《深度<em>卷积网络</em>:原理与实践》书籍源代码 ,共两部分 part2
吴恩达 深度学习 卷积神经网络 深度卷积网络:实例探究
1.经典网络 LetNet5: n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别   AlexNet: 首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速。 AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下: (1)成功使用ReL...
深度学习方法(十三):卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks
上一篇我们介绍了:<em>深度学习</em>方法(十二):卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者
深度学习笔记(6)——CNN中的卷积block
因为最近写各种论文所以一直没有更新,准备先开个坑之后再填。这篇博客将是CNN网络的终结篇,之后将会开始介绍RNN网络。CNN网络最初诞生的时候结构比较简单,都是几个卷积层堆叠一下。但是微软的Resnet和谷歌的Inception系列网络把CNN带到一个设计各种block反复调用的时代。比起传统的CNN网络,新的block设计能够在简化运算的同时保持甚至提高网络的泛化能力。那么本篇博客就来介绍一下现在
深度学习:使用卷积网络实现计算机图像识别,卷积和max pooling操作介绍
<em>深度学习</em>在计算机图像识别上的应用非常成功。利用<em>深度学习</em>,我们能够对图片进行高精度识别,实现这一功能的,主要依靠神经网络中的一种分支,名为<em>卷积网络</em>。<em>卷积网络</em>与我们前面实现的网络不通之处在于,它可以直接接受多维向量,而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时,实现了一个能够识别手写数字图片的网络,网络接收数据时,必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析<em>卷积网络</em>前,我...
吴恩达-第四课-YOLO作业所需的yolo.h5文件
<em>吴恩达</em>-<em>第四课</em>-YOLO作业所需的<em>yolo.h5</em>文件, 全文件190多M.百度网盘链接下载。失效了,下方评论,免积分发送。
【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验
【中英】【<em>吴恩达</em>课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验 - 检测算法 检测算法 现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法,这些对象分别是:行人(c=1),汽车(c=2),摩托车(c=3)。下图中的标签哪个是正确的?注:y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y = [p_c,b_x,b_y...
吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Padding 笔记
为了构建深度神经网络,你需要学会使用的一个基本的卷积操作就是padding,让我们来看看它是如何工作的。我们在之前视频中看到,如果你用一个3×3的过滤器卷积一个6×6的图像,你最后会得到一个4×4的输出,也就是一个4×4矩阵。那是因为你的3×3过滤器在6×6矩阵中,只可能有4×4种可能的位置。这背后的数学解释是,如果我们有一个的图像,用的过滤器做卷积,那么输出的维度就是。在这个例子里是,因此得到了...
吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Stride 笔记
卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作,让我向你展示一个例子。如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像,和之前不同的是,我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积,再加起来,最后结果为91。只是之前我们移动蓝框的步长是1,现在移动的步长是2,我们让过滤器跳过2个步长,注意一下左上角,这个点移动到其后两格的点,跳过了一个位置。然后你还是将每个元素相乘并求和,你将...
解析卷积神经网络——深度学习实践手册.pdf
这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的<em>深度学习</em>工具书,本书内容侧重深 度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过 本书对卷积神经网络和<em>深度学习</em>有所了解,笔者试图尽可能少的使用晦涩的数 学公式而尽可能多的使用具体的图表形象表达。本书的受众为对卷积神经网络 和<em>深度学习</em>感兴趣的入门者,以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面 知识并将其应用于实际问题的各行从业者。为方便读者,本书附录给出了一些 相关数学基础知识简介。
YOLO在ios上的实现(学习探索)
2017国庆节前在玩yolo,试了三种机器,mac book pro 2013(无nividia独显)、 ibm笔记本工作站2013(nividia k1000m)、宏碁笔记本2014( nvidia geforce 555m),mbp跑tensorflow的object detection api demo能达到FPS 3.5(本地编译优化tensorflow后),ibm笔记本的k1000m跑g
吴恩达深度学习笔记4-Course1-Week4【深层神经网络】
深层神经网络:
Python-深度学习Python库卷积网络递归神经网络运行Theano或TensorFlow之上
<em>深度学习</em>Python库. <em>卷积网络</em>,递归神经网络。运行Theano或TensorFlow之上
吴恩达卷积神经网络课件与笔记
自己整理的<em>吴恩达</em><em>深度学习</em><em>第四课</em>(卷积神经网络)的课件,大家一起<em>深度学习</em>吧。
深度学习(九)之卷积网络
<em>卷积网络</em>,也叫卷积神经网络(CNN),是一种专门依赖处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。<em>卷积网络</em>是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络。 9.1 卷积运算 在通常形式中,卷积是对两个变体函数的一种数学运算。 假设我们正在用激光传感器追踪一艘宇宙飞船的位置。我们的机关传感器给出一个单独的输出x(t),表示宇宙飞船在时刻t的位置。
卷积神经网络中的filter是怎么工作的
详细请看这篇文章
[卷积神经网络]课程:The basics of ConvNets习题解析
Coursera上的deep learning在线课程可以说是<em>深度学习</em>最经典的入门教程,其讲师Andrew Ng在业界赫赫有名。目前该套课程已经授权给网易云课堂,我们可以在网易云课堂上免费学习该课程。但有点不好的是,网易云课堂上的课程没有配套的习题和编程练习。个人认为,除了听课之外,必要的练习和编程也是必需的,所以我还是上Coursera上注册了该课程。如果想省钱的话,可以先上网易云课堂把课程听完...
TensorFlow mnist多层卷积网络官方示例完整代码
根据TensorFlow中文社区的内容写的<em>完整</em>的代码,具体的讲解后续再添加 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #导入Minst数据集 mnist = input_data.read_data_sets("temp",one_hot=True) def
深度卷积神经网络在高分辨率遥感影像场景分类中的应用
是一篇有关<em>深度学习</em>的利用预训练网络对遥感图像进行分类的论文,原文是英文的,题目是我翻译的
卷积网络基本结构
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深度学习(8)——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN)
<em>深度学习</em>(8)——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN) Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation 篇文章发表在CVPR2018上,主要工作是提出了两种域适应策略,探索了如何使用合成图像提升真实图像的语义分割性能。 讲解论文之前,我们先来看几个概念。 域适应(Domain adaptation): ...
深度学习卷积神经网络代码
卷积神经网络在图像识别应用,此压缩包包括代码。
深度学习原理与实践(书中代码)随书代码.zip
<em>深度学习</em>原理与实践(书中代码)随书代码。 <em>深度学习</em>原理与实践(书中代码)。 《<em>深度学习</em>原理与实践》随书代码,结合书中理论及实例学习能够快速入门。 人工智能 神经网络
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业
【中文】【<em>吴恩达</em>课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业 - Keras入门与残差网络的搭建 1 - Keras 入门 - 笑脸识别 本次我们将: 1. 学习到一个高级的神经网络的框架,能够运行在包括TensorFlow和CNTK的几个较低级别的框架之上的框架。 2. 看看如何在几个小时内建立一个深入的学习算法。   为什么我们要使用Keras框架呢?Kera...
深度学习——基于卷积神经网络的建筑物提取
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取在遥感影像处理和分析的基础上,加上了模式识别、数学等方法,能够半自动甚至全自动识别与检测出影像中的建筑物相关信息。但高空间分辨率影像信噪比低,建筑物的提取无法达到很高的精度,大量的影像还是通过人工解译才能得到应用。 卷积神经网络在使用大规模数据集训练的情况下,在特征提取和分类任务中 展现出了极强的潜力。在卷积神经网络的训练过程中,大规模地标记训练数据是特征提取质量的...
深度学习-卷积神经网络从入门到精通(李玉鑑)》高清中文版PDF
《<em>深度学习</em>-卷积神经网络从入门到精通(李玉鑑)》高清中文版PDF
TensorFlow神经网络模型软测量
引言使用TensorFlow训练好的神经网络模型,来进行对输入数据的输出预测,即软测量的过程。1、训练神经网络模型这里写代码片
PhotomatixPro3破解码下载
Photomatix是一款高动态范围图像合成软件,但是需要破解码,这里提供的是PhotomatixPro3 的破解码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/f350780235/3844953?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/f350780235/3844953?utm_source=bbsseo[/url]
管家婆366++完美破解版下载
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The OpenCV2.4.3 Tutorials & Reference Manual下载
The OpenCV2.4.3 Tutorials & Reference Manual 官方文档和教程 来自网络资源 与大家共享 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bluewind23/4912448?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bluewind23/4912448?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的