def CNN_3d(x, out_channels_0, out_channels_1, add_relu=True): '''Add a 3d convlution layer with relu and max pooling layer. Args: x: a tensor with shape [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] out_channe
1.Layout Optimizer Tensorflow有几种图优化的方法，其中一种较为重要的是layout optimizer，核心思想是调整tensor的layout（NHWC to NCHW），原因在于在较早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的输入的，目前cudnn7.0版本已经能支持NHWC格式输入了，但经过实测发现以NHWC格式为输入调用cu
p234页 第七章使用con2v来构造卷积块 import tensorflow as tf import numpy as np #整体架构 #定义M 输入 reshape调整格式 #使用get_variable来定义过滤器权重变量 #参数声明为一个四维矩阵其中前两个维度表示过滤器大小，第三个维度是本层深度，最后一个表示过滤器深度 #使
由于本人深度学习环境安装在windows上，因此下面是在windows系统上实现的。 注：参照唐宇迪视频教程。仅供自己学习记录。 使用caffe训练模型，首先需要准备数据。 正样本：对于人脸检测项目，正样本就是人脸的图片。制作正样本需要将人脸从图片中裁剪出来（数据源已经标注出人脸在图片中的坐
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 与VGGnet_test.py相比，VGGnet_train.py需要馈入更多的变量，与train.py中train_mod
1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络，纳尼？！好吧，不限于轻量级 2. Xception 2.1 Extreme Inception 2.2 Xception 3. MobileNet 3.1 MobileNet V1 3.2 MobileNet V2 3.3 MobileNet V3 4. ShuffeNet 4.1 ShuffeNet V1 Shuffe units Network Architecture Experimen
Tensorflow从1.3版本开始引入了Estimator，并且随着版本的演进越来越加大了对这种高级API编程方式的支持，而且在Estimator上可以很方便的实现对多GPU训练的支持。在我之前的博客中，我都是使用的低级API来进行模型的构建和训练，这个好处是更加灵活，可以了解模型的底层的细节，但是缺点是
Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition.” arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像
tensorflow-gpu验证准确率是报错如上： 解决办法： 1. 加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' 强制使用CPU验证-----慢 2.'batch_size', 降低为32，即可使用GPU跑------快
#-*- coding:utf-8 -*-import timeimport kerasimport skimageimport numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.image as imgfrom scipy import ndimagefrom skimage import color, data, transform%matplotlib inline #设置文件目录Training = r'F:\\data\
如何理解空洞卷积（dilated convolution） 论文：Multi-scale context aggregation with dilated convolutions 简单讨论下dilated conv，中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积。首先介绍一下dilated conv诞生背景[4]，再解释dilated conv操作本身，以及应用。 首先是诞生背
Face alignment 优化记录 一， 任务明细： 基于下面的pipline 过程做优化 二， 目标： 使我们的目前 pipline 结果的错误值 小于 face alignment at 3000fps的结果错误值。 前提：使用同样的训练集，测试集， 相同的误差计算方法。 目前 face alignment at 3000fps 在处理好的数据
def convolutional(input_data, filters_shape, trainable, name, downsample=False, activate=True, bn=True): #卷积层名称 with tf.variable_scope(name): #如果需要下采样 if downsample: pad_h, pad_w = (filters_shape[0] - 2) // 2 + 1, (fil
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。 以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下： 1.Input: 图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:
import numpy as npfilter_primes = np.array([2., 3., 5., 7., 11., 13.], dtype=np.float32)x = tf.constant(np.arange(1, 13+1, dtype=np.float32).reshape([1, 1, 13, 1]))filters = tf.constant(filter_primes.reshape(1, 6, 1, 1)) valid_conv = tf.nn.conv2d(x, filte
第一步：找到monitor可执行文件。 切换到目录路径：/home/skart/ide/android/sdk/tools/lib/monitor-x86_64，可以找到monitor可执行文件。 第二步：打开terminal命令行窗口，给monitor一个可执行权限 命令行输入 sudo chmod +x monitor，然后输入root的密码。 此时命令行输入 ./m
1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化，使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明：pool_h1表示输入数据，4表示使用前后几层进行归一化操作，bias表示偏移量，alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公
项目中有个需求，是根据字段的汉字的首字母进行查询，因此在网上找到了这段sql SELECT ELT(INTERVAL(CONV(HEX(LEFT(CONVERT(NAME USING gbk),1)),16,10), 0xB0A1,0xB0C5,0xB2C1,0xB4EE,0xB6EA,0xB7A2,0xB8C1,0xB9FE,0xBBF7, 0xBFA6,0xC0AC,0xC2E8,0xC4C3,0xC5B6,0xC5BE,0xC6DA,0xC
1. ConvNet 1.1 一些小知识点 tf中的tf.nn.conv2d的几个新感悟 tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=None ) Input: Batch size (N) x Height (H) x Wid
Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力，与普通卷积的对比如下。可以看到，在每个特征点上，会产生一个偏移，变成 不规则的卷积。 思想来源于STN（Spatial Transform Network），但它们有着巨大的差别： STN得到的是全局（global）的变换，也就是说所得的的变换（旋转、缩放等）都是对整幅图
