ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...从上表可以看出：替换成高精度的预训练权重的 ResNet 后，Faster R-CNN 没有显著提升甚至有些性能下降非常严重，这说明高精度预训练的 ResNet 可能不再适合用同一套超参，故而非常有必要对其进行参数调优...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
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这篇文章描述了一些情况，我们可以通过被称为位中心化（bit centering）的技术使用低精度计算获得高准确性的解（solution）。 ? 低精度计算在机器学习中得到了广泛的应用。...尽管使用低精度可以获得很多系统优势，但低精度方法主要用于推断，而不是训练。过去的低精度训练算法需要作出一种权衡：当计算使用较少的位时，会增加更多的舍入误差，从而限制了训练的准确性。...根据传统观点，这种权衡限制了从业者在其系统中部署低精度训练算法。 但这种权衡真的是必须的吗？有没有可能设计一种算法，既可以使用低精度训练，又不会限制它的准确性？...通过将这两种技术结合起来，HALP在与全精度SVRG相同的线性收敛速率下，生成任意准确的解，同时使用具有固定位数的低精度迭代。这一结果颠覆了传统上认为的，低精度的训练算法所能达到的效果。...我们还在深度学习库TensorQuant中实施了HALP，并发现它可以在一些深度学习任务中超过普通低精度SGD的验证性能。 显然，下一步是在低精度硬件上高效实现HALP。
p=8493 在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。但是，这些数据存在一些问题： 1.太简单了。...例如，一个简单的MLP模型可以达到99％的准确度，而一个2层CNN可以达到99％的准确度。 2.它被过度使用。从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。...keras是构建深度学习模型的高级框架，在后端选择TensorFlow，Theano和CNTK。它很容易安装和使用。对于我的应用程序，我使用了CNTK后端。 在这里，我将以两个模型为基准。...为了建立自己的网络，我们首先导入一些库 该模型在大约100个时期的测试数据集上达到了近90％的准确度。现在，我们来构建一个类似VGG的CNN模型。我们使用类似于VGG的体系结构，但仍然非常不同。...在keras中构建这样一个模型是非常自然和容易的： 这个模型有150万个参数。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/80091745 背景： 在swift工程中要使用一个刷新控件，网上的建议还是直接使用MJRefresh...，于是就在swift工程中导入了MJRefresh，并进行了使用。...具体使用： （使用cocoaPods将MJRefresh继承到项目中，MJRefresh虽然是OC版本的，但确能在swift项目中直接使用并不用进行桥接） 为UITableView添加刷新、加载的视图...2.刷新、加载的方法 ? 本篇文章到这里就结束了，愿大家加班不多工资多，男同胞都有女朋友，女同胞都有男朋友。
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器： # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种： # echo "scan 'testByCrq',...FILTER=>\"ValueFilter(=,'substring:111')\"" | hbase shell 1 如上命令，可在bash中直接使用，表名是testByCrq，过滤方式是通过value...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器： > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示，查询的是表名为testByCrq...注：substring不能使用小于等于等符号。
也就是说，TensorFlow可以简单的建立在inceptionV3模型上，而Torch强大的CNN包含好用的时域卷积，这与CNN建模能力关联性并不强。...而TensorFlow有一些RNN资料，TFLearn和Keras有更多用TensorFlow实现RNN的例子。 架构：为了在特定的框架中创建和训练新模型，有一个易于使用和模块化的前端是非常重要的。...TensorFlow, Torch和MXNet有一个简单的模块化的架构使得开发也非常简单。由于TensorFlow包含了TensorBoard网页界面，使得它在训练中和训练后特别易于调试和监控。...微软的CNTK声称拥有最短的RNN训练时间。 在另一个基于Torch、TensorFlow、Theano针对RNN的测试中，Theano的表现是最好的。...我们发现它是让数据科学家轻松使用深度学习的一个非常好的工具。Keras目前支持TensorFlow和Theano两个后端，将来会得到TensorFlow的官方支持。
生成CNN符号（通常在最后的dense层上没有激活） 指定损失（交叉熵与softmax一起），优化和初始化权重 + session 使用custom迭代器训练训练集中的mini-batch 从测试集中预测全新的...10点心得 以下是Karmanov在所有框架上匹配训练精度，参考Github上所有issue/Pull request后的一些见解： 1....启用CuDNN的auto-tune/穷举搜索参数（为固定大小的图像选择最有效的CNN算法）能够大幅提升性能。在Caffe2，PyTorch和Theano，这个功能得手动开启。...使用Keras时，选择与后端框架匹配的[NCHW]排序非常重要。CNTK是最先是针对通道（channel）运算的，但我不小心把Keras配置为最后用通道了。...Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano需要向pooling层提供一个布尔值，表示有没有在训练（这对测试精度有很大影响，72%比77％）。
在tesseract-ocr中会用到leptonica库。这里对leptonica简介下。...在使用Leptonica的时候，它依赖于开源的zlib、libjpeg、libpng、libtiff、giflib。 zlib是一个非常好的压缩、解压缩库。...它的license是zlib授权，相似BSD。 libjpeg是一个全然用C语言编写的库，包括了被广泛使用的JPEG解码、JPEG编码和其他的JPEG功能的实现。...它的license相似BSD。 libpng是官方的PNG參考库，它支持差点儿全部的PNG功能，它也是可扩展的。它使用zlib库作为压缩引擎。...文件夹下对应的.h、.c文件增加到此project中。
在编写 PHP 应用时经常需要处理日期和时间，这篇文章带你了解一下 Carbon – 继承自 PHP DateTime 类的 API 扩展，它使得处理日期和时间更加简单。...Laravel 中默认使用的时间处理类就是 Carbon。...如果你不指定参数，它会使用 PHP 配置中的时区： <?php echo Carbon::now(); //2016-10-14 20:21:20 ?...Carbon中你可以使用下面的方法来比较日期： min –返回最小日期。...1小时距现在 5月距现在 当比较的值超过另一个值 1小时前 5月前 当比较的值在另一个值之后 1小时后 5月后 你可以把第二个参数设置为 true 来删除“前”、“距现在”等修饰语：
Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延时的环境中使用C++部署模型。...那样进行了重度的封装，Keras隐藏了Theano中所有的方法和对象，而Lasagne则是借用了Theano中很多的类，算是介于基础的Theano和高度抽象的Keras之间的轻度封装。...因为封装得非常重，以至于你不需要(也不能)在DIGITS中写代码，即可实现一个深度学习的图片识别模型。...CNTK是唯一支持单机8块GPU的框架，并且在分布式系统中可以超越8块GPU的性能。...，在训练非常稀疏的数据时具有很大的优势。
相比于直接使用 TensorFlow 搭建卷积神经网络，将 Keras 作为高级 API，并使用 TensorFlow 作为后端要简单地多。...后面我们将会把 Keras 实现 CNN 的代码与注释上传至机器之心 GitHub 项目中，下图是我们使用 TensorFlow 作为后端初始化训练的情况： ?...测试二：MNIST & CNN 学习模型的类型：CNN 数据集/任务：MNIST 手写数字数据集 目标：将图片分类为 10 类手写数字 在该测试中，TensorFlow 明显要在训练时间上更加优秀...CNTK 可作为 Keras 后端并用于 RNN 的使用案例，TensorFlow 可用于 CNN，而 MXNet 虽然显示了性能上非常大的潜力，但仍然还是让人期待其支持所有 Keras 函数的时候。...在开源社区中，这些框架都在不断扩展与增强，从而提供更好的性能并轻松地部署到产品中。在考虑使用这些深度学习框架投入生产时，性能是首要的。
这些细胞就像是一个个的局部过滤器，可以对输入空间的信息进行过滤，并且非常适合在自然图像中发觉在空间上存在极强的局部相关性。 两种基本类型的细胞已经被确认：1、简单的细胞。...1、稀疏连接(Sparse Connectivity) CNN通过在邻接层的神经元之间使用局部连接模式来发现输入特征在空间上存在的局部相关性。...3、池化(pooling) 在CNN中，另一个比较重要的概念是池化，在这里使用的是最大池化max-pooling，这是非线性下采样的一种形式。...六、Theano实现CNN的代码解析 1、导入数据集 导入数据集的过程与Logistic回归中使用的一致。前面已经比较细致的描述 。...3、训练模型 在模型的训练阶段，主要是将数据通过两个卷积+池化层，最终用过一个MLP计算其分类，并通过梯度下降法对其模型中的参数进行调整，具体的代码如下： # 三、训练模型 ##############
如果您计划尝试深度学习模型，那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API，后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。...对于那些对Keras不熟悉的人，你可以在Keras阅读更多。io或一个简单的谷歌搜索将带你到基础和更多的Keras。 在这篇文章中，我想分享我在一年前用Keras做实验时学到的经验或希望我知道的事情。...在Keras中，dev split被指定为模型的一部分。适合验证关键字。 5、在构建模型之前，定义并确定度量标准。...一个度量可以关注模型的精度(MAE、精度、精度、召回等)，但是还需要一个与业务相关的度量。 6、您并不总是需要一个深度学习模型来解决业务问题。...如果模型不收敛，训练和验证曲线就不会相交。 ? 我希望这篇文章对您学习和使用Keras进行深度学习模型实验非常有用。 如果我漏掉了什么重要的东西，或者你发现了与你的实验不同的东西，请在下面评论。
Lasagen是一个基于Theano的轻量级的神经网络库。其实就是对Theano库的上层封装，使其用起来更简单，但是相应的灵活性下降。...通过前面mlp和cnn的定义可以发现，在lasagne里定义网络，只需要在lasagne.layers里调用对应的网络层函数然后按照一定的结构组装起来即可。...在Lasagne里，或者更准确的说是在Theano里，一般是将网络模型、训练模型整合在一块儿定义一个function，然后再将训练数据/测试数据作为函数的自变量输入到函数中，而输入数据通过tensor来进行定义...') target_var = T.ivector('targets') 这两个变量作为训练函数的自变量，在实际训练时只需要将真实的训练数据带入了函数中即可。...print(" validation accuracy:\t\t{:.2f} %".format( val_acc / val_batches * 100)) 以上就是Lasagne的简单使用方法的
如果您拥有丰富的学术机器学习专业知识，正在寻找对您的模型非常精细的控制，或想要实现一个新奇或不寻常的模型，Theano是一个关键的库。一般来说，Theano易于使用，因为它具有灵活性。...安装指南 · 官方Theano教程 · Theano幻灯片和练习 · 从Theano的线性回归到CNN · Python和Theano...深入学习介绍（MNIST视频教程） ---- Lasagne 描述：用于在Theano建立和训练神经网络的轻量级库。...优点： · 由软件巨头谷歌支持 · 非常大的社区 · 低级别和高级别接口到网络训练 · 比Theano-based的选项有更快的模型编译 ·...大家对PyTorch在Python深度学习生态系统中将扮演的角色众说纷纭，但所有迹象表明PyTorch是我们列表中其他框架的一个非常受人尊敬的替代品。
Lasagen是一个基于Theano的轻量级的神经网络库。其实就是对Theano库的上层封装，使其用起来更简单，但是相应的灵活性下降。...通过前面mlp和cnn的定义可以发现，在lasagne里定义网络，只需要在lasagne.layers里调用对应的网络层函数然后按照一定的结构组装起来即可。...在Lasagne里，或者更准确的说是在Theano里，一般是将网络模型、训练模型整合在一块儿定义一个function，然后再将训练数据/测试数据作为函数的自变量输入到函数中，而输入数据通过tensor来进行定义...')target_var = T.ivector('targets') 这两个变量作为训练函数的自变量，在实际训练时只需要将真实的训练数据带入了函数中即可。...如果要学习Theano库的其它一些用法以及各种函数的具体使用方法，建议查询官方文档里的API，主要包括： -END-
在 PaddlePaddle 走向成熟的这些历程中，它为机器学习社区贡献了非常多的实现及应用。...Theano 是目前 DL 框架中的元老，它开启了深度神经网络高效编程的先河，后来开源的框架都受益于 Theano 的先行探索。...比如说前一段时间在 NLP 中效果非常好的 BERT 预训练模型，Paddle 也将提供基于大规模中文数据所预训练的版本。...因为如果等模型训练好再做压缩或使用低精度，一些场景下准确率或多或少有一些影响。...但是如果在训练阶段就考虑推理阶段的模型压缩或低精度计算问题，那么模型可能在推理阶段的适应性会更大，再做剪枝等压缩算法就会有比较好的效果。
这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...Keras上的VGGNet、ResNet、Inception与Xception 在本教程前半部分，我们简单说说Keras库中包含的VGG、ResNet、Inception和Xception模型架构。...虽然SqueezeNet模型非常小，但其训练需要技巧。在我即将出版的书“深度学习计算机视觉与Python”中，详细说明了怎么在ImageNet数据集上从头开始训练SqueezeNet。...第80行，调用CNN中.predict得到预测结果。...总结 简单回顾一下，在今天的博文中，我们介绍了在Keras中五个卷积神经网络模型： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 此后，我演示了如何使用这些神经网络模型来分类图像
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