多目标跟踪可以分为两个子任务： 1.预测状态在卡尔曼滤波算法中，当前时刻的最优估计由上一时刻的最优估计和当前时刻的观测数据共同决定。 2.关联匹配不同时刻多目标之间的相互联系...
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图解卡尔曼滤波及匹配算法进行多目标跟踪
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@Ademo 那你在训练的时候结果对吗？如果训练集上就不对，那可能是图片预处理或者标签的问题，也可能是后处理的问题。
2.CNN图片多标签分类（基于TensorFlow实现验证码识别OCR）
上一篇实现了图片CNN单标签分类（猫狗图片分类任务）（地址：https://www.jianshu.com/p/47f0319028f2）预告：下一篇用LSTM+CTC实现不...
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各位，数据我找不到了，也不方便公开，实在是不好意思。
利用CRNN来识别图片中的文字（一）数据预处理
数据集中含有10072个图片文件和10072个图片所对应的包含图片中中文字内容的文本文。 task: 1.得到图片数据集中所有的中文字符，构成字符字典，字典大小为所包含不同中...
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一个SparseTensor是有 shape,values,indices 三个内容组成的
利用CRNN来识别图片中的文字（二）tensorflow中ctc有关函数详解
1. tf.SparseTensor() 定义一个稀疏tensor。 2. tf.sparse_tensor_to_dense() 将一个稀疏tensor转换成稠密tenso...
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具体我不太记得了，应该是个三元组
利用CRNN来识别图片中的文字（二）tensorflow中ctc有关函数详解
1. tf.SparseTensor() 定义一个稀疏tensor。 2. tf.sparse_tensor_to_dense() 将一个稀疏tensor转换成稠密tenso...
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TF在保存模型的时候同时也保存了这些变量，在训练时BN操作上要加上函数依赖
Tensorflow Batch normalization函数
小白刚接触BN层的时候简直是一头雾水，在大坑里摸索了很久，终于！！！有了一点觉悟，必须要马克下来啊~~~ BN使用要注意：1.一般在卷积层使用，2.一般在非线性激活之前使用，...
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part1里介绍了get_data函数来处理数据，这里的test_x是图片，test_y是对应的标签
TFRecord 统一输入数据格式和组合数据
TF 提供了一种统一输入数据的格式—— TFRecord ~它有两个特别好的优点：1.可以将一个样本的所有信息统一起来存储，这些信息可以是不同的数据类型；2.利用文件队列的多...
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多分类表示一个属性多个类别，比如人脸识别，身份信息作为标签，这是一个多分类问题，多标签是指一张样本具有多个属性，比如人脸图像是否有墨镜，短发还是长发，这些属性不是互斥的，可以理解为多个二分类问题。
celebA 数据集上的多标签分类
实验步骤：1.获得数据：实验只用了1000个数据，另外在celebA数据集上多加了两个标签（有无左耳/右耳）2.生成训练和测试用的 tfrecords 文件3.定义网络结构 ...
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机器学习矩阵分解解析Recommender.Matrix.Factorization目录： 1.为什么要矩阵分解 2.矩阵分解怎么分解 3.什么样的情况考虑矩阵分解 4.矩阵分解有哪些分类 5.各种应用场景比较以及具体操作 6.评价总结 1.为什么要矩阵分解...
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@MarvelousAngel 虹软笔试题😂
最小的L2损失
小张用某种仪器获得了一组观测值A，A长度为n，A中每一个数都是0-255之间的整数。但是观测值A存在一定的误差，现在小张想求得最可能的真实值B，使得： B中的每一个数都是0-...
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@MarvelousAngel 请问哪里有问题，可以交流一下
最小的L2损失
小张用某种仪器获得了一组观测值A，A长度为n，A中每一个数都是0-255之间的整数。但是观测值A存在一定的误差，现在小张想求得最可能的真实值B，使得： B中的每一个数都是0-...
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SSD 检测算法（encode/decode过程）
在训练过程中，groundtruth 的坐标形式是（y1,x1,y2,x2），而网络输出的坐标形式是（dx,dy,dw,dh），两者之间的表示形式不同，因此要将 ground...
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SSD 检测算法（实现过程梳理）
训练过程 1.数据： （1）image/labels/bboxes（每张图至少有一个检测目标，有几个检测目标对应几个 label 和 bbox ）（2）图像预处理（augme...
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计算机视觉中RNN应用于目标检测
姓名：宋子璇 学号：16020199060 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32870463 【嵌牛导读】：分析RNN做目标识别 【嵌牛鼻子...
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@vincehxb 蟹蟹～我已经实现啦
在TensorFlow上实现BatchNormalization
为什么要用batch normalization 对于‘白化’（高斯分布，且特征间独立）的数据，神经网络一般有更快的收敛速度。使用batch normalization这个方...
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celebA 数据集上的多标签分类
实验步骤：1.获得数据：实验只用了1000个数据，另外在celebA数据集上多加了两个标签（有无左耳/右耳）2.生成训练和测试用的 tfrecords 文件3.定义网络结构 ...
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MSER+NMS检测图像中文本区域OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达...
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请问，测试模型的时候怎么用BN？
在TensorFlow上实现BatchNormalization
为什么要用batch normalization 对于‘白化’（高斯分布，且特征间独立）的数据，神经网络一般有更快的收敛速度。使用batch normalization这个方...
