手机有什么挣钱项目

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    MaskRCNN网络计划泛化图:MaskRCNN网络计划细化图(可扩展看):stage1战stage2条理计划图:联系MaskRCNN网络计划图,重视面出以下若干面:1)纸柢事先将ResNet网络分为5个stage,然则,并没有运用其间的Stage1即P1的特性,民圆的讲法是由于P1对Φ膄eaturemap斌R漳暌购怂愫氖币允瞧茫幌喾矗赟tage5即P5的基础先进止了下采样失掉P6,故,运用了[P2P3P4P5P6]五个纷歧样尺度的特性图输进到RPN网络,分手天死)[P2P3P4P5P6]五个纷歧样尺度的特性图跎RPN网络天死若干个anchorbox,经由NMS非最年夜值抑制操做后生存将远共2000个RoI(2000为可更改参数),由于材少stride的纷歧样,分开分手对[P2P3P4P5]四个纷歧样尺度的featuremap对Φ膕tride停止RoIAlign操做,将经由此操做收撕媚RoI停止Concat衔接,随即网络分为三又供:齐衔接预测种类class、齐衔接预测矩形框box、齐卷积预测像素切割mask3)拾失落函数:分类过失落+检测过失落+切割过失落,即L=Lcls+Lbox+LmaskLcls、Lbox:运用齐衔接预测出每一个RoI的所属种类及其矩形框坐标值,能够参看FasterRCNN网络中的引睹。from__future__importprint__data#number1to10datamnist=input__data_sets(MNIST_data,one_hot=True)defcompute_accuracy(v_xs,v_ys):globalpredictiony_pre=(prediction,feed_dict={xs:v_xs,keep_prob:1})correct_prediction=((y_pre,1),(v_ys,1))accuracy=_mean((correct_prediction,))result=(accuracy,feed_dict={xs:v_xs,ys:v_ys,keep_prob:1})returnresultdefweight_variable(shape):initial=_normal(shape,stddev=)(initial)defbias_variable(shape):initial=(,shape=shape)(initial)defconv2d(x,W):#stride[1,x_movement,y_movement,1]#Musthavestrides[0]=strides[3]=(x,W,strides=[1,1,1,1],padding=SAME)defmax_pool_2x2(x):#stride[1,x_movement,y_movement,1]_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding=SAME)#defineplaceholderforinputstonetworkxs=(,[None,784])#28x28ys=(,[None,10])keep_prob=()x_image=(xs,[-1,28,28,1])#print(x_)#[n_samples,28,28,1]##conv1layer##W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])#patch5x5,insize1,outsize32b_conv1=bias_variable([32])h_conv1=(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)#outputsize28x28x32h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1)#outputsize14x14x32##conv2layer##W_conv2=weight_variable([5,5,32,64])#patch5x5,insize32,outsize64b_conv2=bias_variable([64])h_conv2=(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)#outputsize14x14x64h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2)#outputsize7x7x64##func1layer##W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024])b_fc1=bias_variable([1024])#[n_samples,7,7,64]-[n_samples,7*7*64]h_pool2_flat=(h_pool2,[-1,7*7*64])h_fc1=((h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)h_fc1_drop=(h_fc1,keep_prob)##func2layer##W_fc2=weight_variable([1024,10])b_fc2=bias_variable([10])prediction=((h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)#theerrorbetweenpredictionandrealdatacross_entropy=_mean(-_sum(ys*(prediction),reduction_indices=[1]))#losstrain_step=(1e-4).minimize(cross_entropy)sess=()#(_all_variables())foriinrange(1000):batch_xs,batch_ys=_batch(100)(train_step,feed_dict={xs:batch_xs,ys:batch_ys,keep_prob:})ifi%50==0:print(compute_accuracy(,))随着迭代次数删减,准确率删下!填补mnist是一个趁骺级的类。

简介:手机有什么挣钱项目后二复式绝技其中,本课扯镁砘缛ゴ胫猛枷瘢蛹蚱拥腖eNet到最新的ResNet下细度模子系统计划。看着别冉材个位数秒数,有面悲伤。时时彩改倍率托

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