deep-learning

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"dest_directory = FLAGS.model_dir"은 무엇을 의미합니까?

저는 TenserFlow 이미지 분류를 이해하려고합니다. GitHub에서 code을 (를) 찾았 으면 "retrain.py"스크립트의 298 행부터 시작하십시오. dest_directory = FLAGS.model_dir if not os.path.exists(dest_directory): os.makedirs(dest_directory) "FLAG

python tensorflow command-line deep-learning image-recognition 2017-12-24

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완전 컨벌루션 네트워크의 데이터 세트를 포맷하는 방법은 무엇입니까?

완전 컨벌루션 네트워크를 위해 데이터 세트를 준비하려고합니다. 일부 데이터 세트를 살펴본 결과 형식을 지정하는 방법을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이미지 1 이미지 2 텍스트 : 예를 들어, Kitti 데이터 세트에서 교육 폴더에서 이러한 2 개 이미지와이 텍스트 파일이 있습니다 P0 : 7.215377000000e + 02 0.0000000000

neural-network deep-learning caffe 2017-12-24

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Tensorflow는 클라우드 컴퓨터에서 작동하지만 내 로컬 PC에서 사용할 때 오류가 발생합니다

paperspace 클라우드 데스크톱에서 사용자 정의 개체 탐지기를 만들려고 시도한 다음 Jupyter Notebook에서 시도해 보았습니다. 이제 전체 models-master 폴더를 업로드하고 로컬 컴퓨터에 다운로드했습니다. Jupyter Notebook을 사용하여 실행했으며 현재는 InvalidArgumentError입니다. 클라우드에서 학습 한 것과

python tensorflow machine-learning deep-learning 2017-12-24

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불균형 데이터가 포함 된 이진 클래스의 의미 론적 세분화가 손실되지 않음

전체 데이터 세트 (예 : ICDAR 2015 또는 CamVid의 사람) 중 일부만 차지하는 개체를 분할하려고합니다. 픽셀 수준에서 양수 샘플과 음수 샘플의 비율은 약 1 : 200입니다. 사전 교육을받은 VGG16 또는 ResNet50 인 백본 네트워크는 CamVid 데이터 세트에서 12 개의 클래스로 잘 작동 할 수 있습니다. 그러나이 네트워크를 Cam

machine-learning deep-learning image-segmentation pytorch loss-function 2017-12-25

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텍스트 형식을 구문 분석하는 중 오류가 발생했습니다. caffe.NetParameter : 9:24 : "caffe.LayerParameter"메시지 유형에 "image_pair_data_param"이라는 필드가 없습니다.

Windows 시스템에서 caffe 모델을 학습하려고합니다. 그러나 "caffe.exe train --solver = d : /tools/config/fcn_solver.prototxt"를 사용할 때 잘못된 것이 있습니다. errors: [libprotobuf ERROR ..\src\google\protobuf\text_format.cc:274] Erro

python windows deep-learning caffe 2017-12-25

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파이썬은

내가 https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans/blob/master/h5tool.py 내가 위의 스크립트 라이브러리의 필요한 버전을 설치 파이썬 스크립트를 실행하는 내 파이썬 내부에 ​​2.7 가상 환경을 libjpeg8d 라이브러리 (http://archive.linuxfromscratch.org/

python-2.7 computer-vision deep-learning shared-libraries libjpeg 2017-12-25

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텐서리스트를 인쇄하는 방법은?

텐서 목록의 데이터 유형에 입력 대기열을 인쇄하는 방법이 있는지 궁금합니다. import tensorflow as tf image=tf.cast(image,tf.string)#list of input image directory label=tf.cast(label,tf.int32) #list of input image label input_queu

python tensorflow neural-network deep-learning conv-neural-network 2017-12-26

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Facenet : 얼굴 임베딩 세트의 앙상블 사용

Facenet은 얼굴 인식을위한 심층 학습 모델입니다. 피쳐 추출을위한 훈련을받습니다. 즉, embedding이라는 고정 된 길이의 벡터로 이미지를 나타냅니다. 학습 후, 주어진 각 이미지에 대해 두 번째 마지막 레이어의 출력을 특징 벡터로 취합니다. 그 후에 특징과 거리 함수 (예 : 유클리드 거리)를 기반으로 검증 (두 이미지가 같은 사람인지 여부를 알

computer-vision deep-learning conv-neural-network ensemble-learning mixture-model 2017-12-26

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매번 내가 pytorch에서 GPU하기 위해 CPU에서 변수를 제거하기 위해 CUDA()를 사용, 그것은 약 5 ~ 10 minitues

난 그냥이 작업을 수행합니다 : t = Variable(torch.randn(5)) t =t.cuda() print(t) 를하지만 매번, 5 ~ 10 minitues 걸립니다. 대역폭을 테스트하기 위해 cuda 샘플을 사용했지만 괜찮습니다. 그런 다음 pdb를 사용하여 가장 많은 시간이 걸리는 것을 찾습니다. 나는 /anaconda3/lib/pyth

python deep-learning gpu pytorch 2017-12-26

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딥 학습을위한 데이터 화이트닝

(500+) 열 사이에 높은 상관 관계가있는 데이터 세트가 있습니다. 내가 이해하는 것에서 (그리고 내가 틀렸다면 나를 바로 잡는다), 당신이 0의 평균과 하나의 표준 dev를 사용하여 정규화를하는 이유 중 하나는 주어진 학습률을 가진 옵티마이 저가 많은 것을 다루는 것이 더 쉽다는 것이다. 문제는 X의 척도로 학습률을 채택하는 것입니다. 마찬가지로 왜 데

deep-learning 2017-12-27

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