參考:https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf 1.使用 對於圖像來說,最簡單的使用該庫的方法是使用DenseCRF2D類: 2.一元勢 Unary potential 你可以使用下面的方法設置固定的一元勢 一元勢即網絡預測 ...
https: github.com lucasb eyer pydensecrf blob master examples inference.py .運行 先運行看看實現的結果: im .png和anno .png是輸入圖片,out .png為進行crf處理后的輸出圖片 im .png和anno .png為: 得到的輸出結果是: 可見效果變得很好 .代碼分析 ...
2019-04-25 12:24 0 1131 推薦指數:
參考:https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf 1.使用 對於圖像來說,最簡單的使用該庫的方法是使用DenseCRF2D類: 2.一元勢 Unary potential 你可以使用下面的方法設置固定的一元勢 一元勢即網絡預測 ...
推斷(Inference),就是深度學習把從訓練中學習到的能力應用到工作中去。 精心調整權值之后的神經網絡基本上就是個笨重、巨大的數據庫。為了充分利用訓練的結果,完成現實社會的任務,我們需要的是一個能夠保留學習到的能力,還能迅速應用到前所未見的數據上的,響應迅速 ...
最近在看統計推斷的時候發現一本好書,《Computer age statistical inference》(中譯大致是《計算機時代的統計推斷》),作者是Bradley Efron 和 Trevor Hastie。統計界大牛,書的電子版作者免費放到了網上,《Computer age ...
元學習——Meta-Amortized Variational Inference and Learning 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博客是論文“Meta-Amortized Variational ...
在前三周的作業中,我構造了概率圖模型並調用第三方的求解器對器進行了求解,最終獲得了每個隨機變量的分布(有向圖),最大后驗分布(雙向圖)。本周作業的主要內容就是自行編寫概率圖模型的求解器。實際上,從 ...
一開始對於機器學習,主要是有監督學習,我的看法是: 假定一個算法模型,然后它有一些超參數,通過喂多組數據,每次喂數據后計算一下這些超參數。最后,數據喂完了,參數取值也就得到了。這組參數取值+這個算法,就是模型文件,后續能夠用來預測,也就是直接用這個算法+這個參數取值的組合,能投入實際使用,做分類 ...
本章節主要說的遷移學習的事情,遷移學習簡單來說:舉個例子,新產品上線,建模使用其他產品和少量新產品的數據建模,不碼字,具體百度吧。 全部代碼: View Code 感覺遷移學習,很多公司不采用,比較難辦 一、數據准備 主要是划分目標域,源域,oot樣本 ...