本文章是深度学习实战系列第三讲文章,以运行代码+源码分析 为主; 转载请注明引用自:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80260726 首先代码下载链接是:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载完后建议好好读下里面的README部分内容; 本文结构:一.YOLO源码解读;二.
本文是深度学习实战系列文章,主要是利用官网VGG 19层网络训练得到模型产生的weight和bias数值,对输入的任意一张图像进行前向训练,从而得到特征图。 一. 代码 以下是对应代码: # coding: utf-8 import scipy.ioimport numpy as np import os import scipy.misc import matplotlib.pyplot
网络主要由输入层(两个数构成),中间层(多个神经元构成的隐藏层),以及输出层构成; import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity #定义sigmoid函数def sigmo
深度学习实战
博客
泡泡
积分
勋章
【深度学习实战03】——YOLO tensorflow运行及源码解析
【深度学习实战02】——VGG网络提取输入图像的特征并显示特征图
【深度学习实战01】——RNN实现二进制加法运算器
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信