物体检测yolo3 学习笔记3
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我们继续来看yolo3的实现细节，如何随机生成图片数据：在训练过程中，模型调用fit_generator方法，按批次创建数据，输入模型，进行训练。其中，数据生成器wrapper是data_generator_wrapper，用于验证数据格式，最终调用data_generator，data_generator输入参数是：annotation_lines：标注数据的行，每行数据包含图片路径，和框...
2020-03-31 23:49:59
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物体检测yolo3算法 学习笔记2
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先来看一下yolo3的结构图：1、主体网络darknet53最左边的这一部分叫做Darknet-53，（1）它最重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3、步长为2的卷积，然后保存该卷积layer，再进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积，并把这个结果加上layer作为最后的结果， 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确...
2020-03-31 18:02:02
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自然语言工具包NLTK安装出现的问题及解决办法
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NLTK库是Python中最为常用的NLP（自然语言处理）工具，它提供了易于使用的接口，通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源（如WordNet），还有一套用于分类、标记化、词干标记、解析和语义推理的文本处理库，以及工业级NLP库的封装器和一个活跃的讨论论坛。 接下来介绍一下windows环境下该库的安装方法以及碰到的坑。
2020-03-27 00:25:25
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软件定义摄像机算法的开发体验
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通过体验 掌握 HoloSens 一站式开发平台的使用流程，熟悉华为软件定义摄像机的基本调测方法。
2020-03-26 06:13:21
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物体检测yolo3算法 学习笔记（1）
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YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。
2020-03-22 00:16:50
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ModelArts-Lab 第十四期：学习心得及拓展——人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet 原理和实践
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本文心得来源学习【ModelArts-Lab AI实战营】第十四期：人脸识别案例 ，通过该次学习，了解人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet 原理， 并使用 MTCNN 模型进行人脸检测，使用 FaceNet 模型为每个检测到的人脸创建人脸embedding，然后使用一个线性支持向量机（Linear Support Vector Machine (SVM)，SVM）分类器模型来预测给定人脸
2019-11-18 11:38:11
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IMDB电影评论 情感分析实例(二)
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对IMDB数据有了一定的了解之后，接下来我们将使用卷积神经网络对数据进行处理，分析一部电影的好坏。
2019-11-04 10:04:41
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IMDB电影评论情感分析(一)——数据导入与探索
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情感分析是自然语言处理中很常见的场景，比如酒店评价，餐饮外卖评价等，目的是让计算机理解文本中包含的情感信息，这里通过将IMDB收集的电影评论数据集，分析某部电影的好坏，数据集由IMDB(http://www.imdb.com/interfaces)提供。
2019-11-04 09:36:58
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IMDB电影评论情感分析（三） 构建LSTM模型
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在前两篇中，我们探索了IMDB电影评论的数据集，使用卷积神经网络来对IMDB电影评论进行分析，但多层感知机或者卷积神经网络都只能依照当前的状态进行识别，如果处理时间序列的问题，就需要使用LSTM模型了。 LSTM全名是Long Short-Term Memory，长短时记忆网络，可以用来处理时序数据，在自然语言处理和语音识别等领域应用广泛。和原始的循环神经网络RNN相比，LSTM解决了
2019-10-30 14:01:14
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LSTM的原理详解及实战（一）
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LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出，并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广，LSTM是一个可以处理长记忆问题的特殊RNN，它与传统RNN相比，长时间的信息记忆能力相对RNN要更好一些。
2019-09-30 16:50:17
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技术火炬手

2019-9-21 16:13:44 评论了：

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高晓云

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寻水的鱼

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