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一、網絡可解釋性相關論文彙總 對於模型的可解釋性而言,很難做到像解數學題一樣,每一步都能給出有效的解釋。 篩選出了161篇相關的論文,按照時間順序和不同的出版物進行排序,結果進行了整理。 參考網址: 1.https://github.co

原创 pytorch TensorBoardX可視化

卷積核的可視化 feature map的可視化 模型圖的可視化 標量變化情況的可視化 權重的直方圖的可視化(可以知道權重的數據分佈) (https://zhuanlan.zhihu.com/p/54947519) https://blog

原创 圖像分析——僞彩色圖像、heatmap圖像

一、Opencv 僞彩色圖像 最重要的是cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET),將np.unit8格式的矩陣轉化爲colormap,第二個參數有很多種配色方案,上面這個是最常用的藍紅配色,

原创 神經網絡感受野(receptive field)推到分析與計算(總結)

經典目標檢測和最新目標跟蹤都用到了RPN(region proposal network),錨框(anchor)是RPN的基礎,感受野(receptive field, RF)是anchor的基礎。 在卷積神經網絡中,感受野的定義是 卷積

原创 用shell同時啓動多個python腳本_服務器

1、背景是 有三個腳本a.py, b.py, c.py 三個都是爬蟲,裏面都是while(true)方式運行的,不會主動運行結束。 每次啓動他們,就需要: python a.py > logs/a.log python b.py > l

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原创 Ubuntu 系統 日常操作小技巧二——詞典安裝

一、安裝goldenDict及配置 安裝命令:sudo apt install goldendict 本地源詞典配置 1.本地源詞典需要下載,下載網址:http://download.huzheng.org/zh_CN/ 進去以後選擇下載

原创 ubuntu 18.04 python 3.7安裝opencv4.2.0 和 報錯解決方案(libgtk2.0-dev 報錯)

一: ubuntu 18.04 python 3.7安裝opencv4.2.0、 1.安裝依賴包 [required] sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-g

原创 深入淺出大數階乘

深入淺出大數階乘 大數階乘的計算是一個有趣的話題,從中學生到大學教授,許多人都投入到這個問題的探索和研究之中,並發表了他們自己的研究成果。如果你用階乘作關鍵字在google上搜索,會找到許多此類文章,另外,如果你使用google

原创 ResourceBundle.getBundle

java.util.ResourceBundle.getBundle(String baseName) 方法獲取使用指定的基本名稱,默認的語言環境和調用者的類加載器獲取資源包。 聲明 以下是java.util.ResourceBundle

原创 Ubuntu18.04:Conda 安裝( 建虛擬環境)、VScode 配置安裝、Pytorch安裝

一、Ubuntu18.04  安裝conda Anaconda(官網)下載annaconda,並終端cd 到下載目錄,執行下列代碼安裝 $ bash Anaconda0872-Linux-x86_64.sh 配置環境變量 終端執行以

原创 三維深度學習中的目標分類與語義分割

(轉載的文章,僅供學習,如有侵權請隨時聯繫刪帖) 在過去的幾年中,基於RGB的深度學習已經在目標分類與語義分割方面取得了非常好的效果,也促進了很多技術的發展,深度學習在現實生活中的應用也越來越多。但是在很多實際應用中,例如自動駕駛中,只使

原创 Ubuntu 18.04 LTS版本 GoldenDict安裝與配置

安裝 sudo apt-get install goldendict 若要詞典的語音功能,再加個mplayer,要是點詞典的小喇叭沒有聲音,用mplayer播放一下*.wav文件。 $ sudo apt install mplayer

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一種噪聲魯棒的半監督主動學習框架  詳細介紹:請看鏈接https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details/102417465 近年來,主動學習和半監督學習方法被廣泛應用於緩解樣本不足的

原创 Computer Vision_Noun explanation

啓發式算法 啓發式算法(heuristic algorithm)是相對於最優化算法提出的。一個問題的最優算法求得該問題每個實例的最優解。啓發式算法可以這樣定義:一個基於直觀或經驗構造的算法,在可接受的花費(指計算時間和空間)下給出待解決組