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【Python图像处理】遇到过的问题闲记

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TensorFlow 2.0 中的 tf.keras 和 Keras 区别？

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### 搜索代码： - -

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Attention 注意力机制

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文章：[【AI不惑境】计算机视觉中注意力机制原理及其模型发展和应用-有三AI](https://mp.weixin.qq.com/s/G4mFW8cn-ho3KGmbw5sSTw) - 1. 空间注意力模型(spatial attention)； - 2. 通道注意力机制； - 3. 空间和通道注意力机制的融合。还有，残差注意力机制，多尺度注意力机制，递归注意力机制等。 视频：----------------------- ### **通道 Attention：**  ### **空间 Attention：**  另  ### **通道 + 空间结合 Attention：**  ### **残差级联...

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keras 使用预训练模型迁移学习、fine-tune

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From：http://www.pipiwa.top/blog/show/1199 1、自动下载预训练模型及权重 ``` python base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(resize, resize, 3), classes = 2) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x =...

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推荐该文：[语义分割损失函数总结（持续更新） - 聂聪冲的博客 | Nick Blog](https://niecongchong.github.io/2019/08/06/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/)（有 keras 代码实现） 1. 交叉熵（Cross Entorpy） 2. 加权交叉熵损失函数 3. Focal Loss 4. Dice loss 5. IoU (Jaccard) Loss 6. Tversky loss

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语义分割中的 Loss、评价指标

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# 个人梳理 ## 一、语义分割评价 ### 交并比 IoU 指算法检测到的建筑物与真实的正像素的交集以及它们之间的比值。IoU 一般作为目标检测和语义分割中的最常用指标。 ### 准确率 Precision 和 召回率 Recall - 准确率：指算法检测到的建筑物像素中真实正像素的百分比。 - 召回率：即算法检测到正确建筑物占地面真实正像素的百分比。  > 如上，假设黄色区域即 S1 为建筑，红色区域即 S2 为预测，S3 为重叠区域，即预测正确的区域。那么： > 1. 准确率：Precision...

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Batch-normalized 应该放在非线性激活层的前面还是后面？

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推荐下面几篇文章： - [『开发技巧』Keras自定义对象（层、评价函数与损失） - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/73642193) - [【Tool】Keras 基础学习 IV 常用API - 简书](https://www.jianshu.com/p/78c100d3c4f4)

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参考： - [20 万、50 万、100 万年薪的算法工程师在能力素质模型上有哪些差距？](https://mp.weixin.qq.com/s/U143Ih4n8OBLDxUvd091IQ)

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