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【深度学习基础】第三十三课：基于滑动窗口的目标检测算法

基于滑动窗口的目标检测算法

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.算法原理以汽车检测为例，我们需要检测出图片中汽车的位置，如下图所示：首先，创建一个带标签的训练集，如下图所示：在训练集中，我们对原始图片进行了适当的裁剪。使得正样本中，整张图片几乎都被汽车占据。然后我们就可以用这些训练...

Posted by x-jeff on August 23, 2020

【深度学习基础】第三十二课：目标定位和特征点检测

目标定位，bounding box，特征点检测

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.目标定位（Object Localization）以检测图片中的汽车为例，目标定位不仅需要判断图片中是否存在汽车，还需要标记出汽车所在位置，即用一个边框（bounding box）将汽车圈起来，如下图所示：对于图片分类（假设图...

Posted by x-jeff on August 21, 2020

【Python基础】第十五课：处理时间格式资料

datetime

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.处理时间格式资料 👉获取现在的时间： 1 2 from datetime import datetime current_time = datetime.now()#输出为：2020-08-19 22:09:47.804580 通过type(current_time)查看current_time的格式为：<...

Posted by x-jeff on August 19, 2020

【数学基础】第十五课：矩阵的相似变换和相合变换

相似变换，相合变换，正交相似变换

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.相似矩阵在线性代数中，相似矩阵（similar matrix）是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个$n \times n$矩阵A与B为相似矩阵当且仅当存在一个$n \times n$的可逆矩阵P，使得： \[P^{-1}AP=B\] P被称为矩阵A与B之间的相似变换矩阵。例如： ...

Posted by x-jeff on August 12, 2020

【深度学习基础】第三十一课：Inception网络

$1\times 1$卷积，Inception模块，Inception网络，GoogLeNet

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.$1\times 1$的卷积 $1\times 1$的卷积（也称“network in network”）操作和我们之前介绍的卷积操作是完全一样的，只不过卷积核的维度为$1\times 1$而已。例如： 2.Inception网络...

Posted by x-jeff on August 2, 2020

【机器学习基础】第十五课：多变量决策树

多变量决策树

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.多变量决策树决策树所形成的分类边界有一个明显的特点：轴平行，即它的分类边界由若干个与坐标轴平行的分段组成。例如有如下决策树：其对应的分类边界：可以看出此时分类边界并不简单，分成了好几段。若能使用斜的划分边界，则决策树...

Posted by x-jeff on July 30, 2020

【Tensorflow基础】第六课：TensorBoard的使用

TensorBoard简介，TensorBoard的使用，TensorBoard可视化

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow中的可视化工具包。 TensorBoard 提供机器学习实验所需的可视化功能和工具：跟踪和可视化损失及准确率等指标可视化模型图（操作和层）查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图将嵌入投射到较低的维度空间显示图...

Posted by x-jeff on July 29, 2020

【深度学习基础】第三十课：残差网络ResNets

ResNets

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言在深度学习中，随着网络层数的增多一般会伴随着下面几个问题：计算资源的消耗。模型容易过拟合。梯度消失/梯度爆炸问题的产生。问题1通过提升硬件即可解决；问题2可以采用正则化方法，例如添加正则项、使用drop...

Posted by x-jeff on July 25, 2020

【C++基础】第十八课：C风格字符串

C风格字符串

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.C风格字符串尽管C++支持C风格字符串，但在C++程序中最好还是不要使用它们。这是因为C风格字符串不仅使用起来不太方便，而且极易引发程序漏洞，是诸多安全问题的根本原因。字符串字面值是C++由C...

Posted by x-jeff on July 21, 2020

【深度学习基础】第二十九课：经典的神经网络结构

LeNet-5，AlexNet，VGG-16

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.LeNet-5 相关链接：原文，博客讲解。假设使用LeNet-5进行手写数字识别： Layer Num Layer Type Input Filter ...

Posted by x-jeff on July 18, 2020

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