NumPy模块-线性代数计算库
numpy基础知识ndarray 对象ndarray对象的属性表示一个 n 维数组, 描述相同类型的元素集合, 基于0的索引访问
创建 ndarray
1numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = Fals
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random模块-生成随机数
random.random()random.uniform()random.randint()random.randrange()random.choice()random.shuffle()参数:
返回值:无返回值, 原地操作
备注:random.shuffle的函数原型如下所示1random.s
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Github源码：DenseCap
本篇博文是对论文DenseCap的源码实现，作者是斯坦福的Justin Johnson项目地址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/源码地址：https://github.com/jcjohnson/densecap论文地址：http:/
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tarfile和zipfile模块-压缩解压tar归档文件
tarfiletarfile是Python自带的用于方便读取tar归档文件的模块.
zipfile与tarfile对应的是zipfile模块, 用于处理zip压缩.
Python-PIL
导入1from PIL import Image
读取1img = Image.open(filepath)
显示1img.show()
与 numpy 数组的互相转换PIL Image 转 numpy 数组
1img_to_array = np.array(img)
numpy 数组转 PIL I
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Faster R-CNN (NIPS, 2015)
文章: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks作者: Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun
背景介绍核心亮点摘要
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Python2和Python3的兼容问题
在看社区里面开源的深度学习或者python项目时, 经常会看到诸如__future__或者six.moves 这种名字很奇怪的包, 实际上, 这些包都是为了实现python2与python3的兼容性而设置的, 在python社区里, 很多公司或者个人为了只维护一套代码, 一般都会写同时兼容Pytho
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Fast R-CNN (ICCV, 2015)
文章: Fast R-CNN作者: Ross Girshick
核心亮点摘要本篇文章提出了一个用于解决目标检测问题的 Fast Region-based Convolutional Network (Fast R-CNN). Fast R-CNN 是基于之前的 R-CNN 提出的. 相比于之前的工作
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Mask R-CNN (ICCV, 2017)
文章: MaskRCNN作者: Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick备注: FAIR, ICCV best paper
核心亮点1) 提出了一个简单,灵活,通用的实例分割模型框架MaskRCNN 在 FasterRCNN
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RCNN(CVPR, 2014)
文章: Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation作者: Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik
训练
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skimage模块-图像处理
比opencv的速度要慢很多, 但是使用起来更加简单, 真的对速度要求很高的话, 一般都会C++和opecv使用. 所以一般情况下, 首先看skimage能否实现, 不行的话再转用opencv
123import skimagefrom skimage import io # IO is a su
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