方俊涛

个人博客

Tensorflow2.0之迁移学习

简介 （参考：百度百科） 简单介绍 迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。 为什么需要迁移学习 （参考......

Posted by Fangjuntao on 2020-04-12

深度学习开发

python随机种子

原文链接 https://blog.csdn.net/weixin_41013470/article/details/82956178?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task random随机数是这样生成的：我们将这套复杂的算法（是叫随机数生成器吧）看成一个黑盒，把我们准备好的种子扔进去，它会返给你两个东西，一个是你想要的随机数，另一个是保证......

Posted by Fangjuntao on 2020-04-11

python,技术，转载

自监督学习

自监督学习简介 (参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66063089) 自监督学习的核心，在于如何自动为数据产生标签。例如输入一张图片，把图片随机旋转一个角度，然后把旋转后的图片作为输入，随机旋转的角度作为标签。再例如，把输入的图片均匀分割成3X3的格子，每个格子里面的内容作为一个patch，随机打乱patch的排列顺序，然后用打乱顺序的patch作为输入，正......

Posted by Fangjuntao on 2020-04-11

深度学习

GoogleNet-Iception

文档：GoogleNet-Iception ==作者：方俊涛== 链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=2f934ffc28f1d5746ad61c514cad3510&sub=E504FB8E7AB7446AA13895431D79824C ...

Posted by Fangjuntao on 2020-04-11

深度学习

python之图片处理

批量改变图片的后缀 改文件夹中图片的大小，输出到新的文件夹 完整代码 12345678910from PIL import Imageimport os.pathimport globdef convertjpg(jpgfile,outdir,width=300,height=300): img=Image.open(jpgfile) new_img=img.resize((......

Posted by Fangjuntao on 2020-04-11

python开发

关于自定义网络model在实例化时的报错-1

错误代码 1model = inception_v4.InceptionV4 其中InceptionV4为inception_v4.py的自定义类 12345678910111213141516171819202122232425262728293031class InceptionV4(tf.keras.Model): def __init__(self): sup......

Posted by Fangjuntao on 2020-03-31

原创，开发错误记录

Tensorflow2.0实现Resnet

参考https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/90057121 resnet的基本模块： 下图展示了两种形态的残差模块，左图是常规残差模块，有两个3×3卷积核卷积核组成，但是随着网络进一步加深，这种残差结构在实践中并不是十分有效。针对这问题，右图的“瓶颈残差模块”（bottleneck residual block）可以有......

Posted by Fangjuntao on 2020-03-29

深度学习实现

Face X-ray

Poisson blending：泊松融合 现在看起来，Poisson Blending的却是很神奇的。固然它的理论还是比较复杂的，但是也只是在偏导数相关，并且最终可以简化为拉普拉斯。而我们更幸运，OpenCV中已经对其进行了不错的封装，我们可以直接调用！ 在图像采集过程中，每一张图像都有其独特的特征，它们可能来源于拍摄硬件，或者处理软件。只要不是一体生成的图像，它们在融合的过程中都会留下......

Posted by Fangjuntao on 2020-03-04

深度学习

网络模型

网络模型介绍 网络模型指含多隐层以及多层感知器的一种结构。神经网络的构建其实也可以看成一个点-线-面的构造过程。 点：即神经网络里许多计算节点（在神经网络里，称为神经元 Cell）， 线：由一些节点再构成一层处理层（这一层就可以理解为对数据的某个 抽象表达）， 面：由多个处理层构建起来就形成了一个神经网络。 这些点的连接方式不同就可以形成各种各样的不同的表达模型，即我们经常说的 cnn，Rn......

Posted by Fangjuntao on 2020-01-29

深度学习

神经网络压缩

概念 一个深度学习模型通常包含数以百万计甚至千万计的参数和十几层甚至几十层的网络，通常需要非常大的计算代价和存储空间。神经网络压缩是指通过改变网络结构或利用量化、近似的方法来减少网络的参数或存储空间， 在不影响神经网络性能的情况下，降低网络计算代价和存储空间。（引用自百度百科） 简介 神经网络压缩简单来说通过有关方法来减少网络的参数和存储空间，在神经网络性能影响不大的情况下。 主要三种： ......

Posted by Fangjuntao on 2020-01-24

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在0和1的世界里，实现从0到1的蜕变

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