人工智能能力提升指导总结

基础知识

  1. 传统图像处理基本知识
    从传统图像处理基本知识可以明白为什么卷积神经网络是有效的。
  2. 数学统计基础可视化学习

人工智能自学之路

直接参考这个路线: 人工智能能力构建和模型调参经验分享

1. 人工智能、机器学习、深度学习的关系

博文链接

2. 数据集—需求

所有人工智能数据集总结

加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

  1. CIFAR-10
    CIFAR-10数据集包含10个不同类,的60,000张32x32彩色图像,有50000个训练图和10000个测试图。

  2. CIFAR-100
    Cifar-100数据集包含有100个类,的60000张32X32彩色图片,每个分类包含500-1000,600张图片500-100。

  3. Tiny Images: 该数据集由79,302,017个图像组成,每个图像为32x32彩色图像(500G);

  4. ImageNet-ILSVRC(Large Scale Visual Recognition Challenge)
    AI研究员Fei-Fei Li,手工注释了超过1400万个图像,并且在至少100万个图像中,还提供了边界框。
    ImageNet包含超过20,000个具有典型类别的类别,88、3232和64*64。

  5. COCO 数据集
    COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像识别、分割、标注,数据集.
    330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点

3. 深度学习平台比较

https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep-learning_software

4. 训练过程可视化

https://playground.tensorflow.org/
很好用:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/index.html
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html
http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/

5. 经典训练案例

通过python 训练 mnist:
TensorFlow: MNIST for beginners step by step:
Handwritten Digit Recognition using Convolutional Neural Networks in Python with Keras


训练通用规则

1. 设置目标

基于CIFAR-10数据集,训练一个简单CNN网络;保存训练好的模型,测试;使用GPU训练;

2. 准备数据集

所有人工智能数据集总结
加拿大高级研究所CIFAR-X 系列数据集解析

找数据,打标签,数据增强,预处理,现在一般都直接用现有的数据;例如:CIFAR-10

3. 模型搭建

定义网络—设置损失函数,优化迭代方法

常见模型
常见损失函数
常见优化方法

4. 训练网络与测试

实际的和标签的差就是loss

这里看PPT:李宏毅一天搞懂深度学习

5. 保存模型

  • cfair10.pth(pytorch)
    多 GPU 训练的方法是使用 torch.nn.DataParallel

  • model.ckpt:—>>>checkpoint
    xxx.ckpt.data-0000-of-00001 权重;
    xxx.ckpt.meta 图结构;
    xxx.ckpt.index 权重节点索引)

  • model_deploy.prototxt (描述了网络结构和数据集信息);

  • train_iter_100.caffemodel(权重)

6. 验证模型

拿些没有用过的图,去用训练好的模型。

7. 评价模型的方法

待上传

例如输出一个模糊矩阵

参考链接

https://www.jianshu.com/p/e704a6f6e8d3

捷联惯导仿真matlab

08-23
捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释
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