深度學習的模型訓練中，資料的收集十分重要，取得足夠的資料集對於最終模型的表現有十分重要的意義。但是開源的資料集都指定了特定的目標進行標註，如行人，車輛。當要訓練自己所需要的特定檢測模型，卻又沒有開源資料集的時候，就需要自己去收集和標註影象資料用於訓練了。
# 先輸入下面兩行指令，按序號為所有檔案命名，而且為了避免與之前的名字衝突（比如之前的名字中有數字的情況），所有名字後面加上字母a
# 再輸入下面兩行指令，按照序號重新給所有檔案命名
備註：重新命名過程中可能遇到檔名中含有空格等符號的情況，當空格出現，乙個檔案的名字將被空格隔開而看作兩個檔名，從而導致重新命名失敗。這時，需要先用rename命令將空格替代為其他字元，如下：
rename -v 's/ /s/' *'s/s2/s3/'表示用字元s3將s2替換，'s/ /s/'表示用s來替換空格，最後的新增表示需要重新命名的檔案，*是正則匹配符，表示該路徑下所有檔案，如果需要對所有的.jpg檔案進行處理，則*.jpg即可。 深度學習面試準備
深度學習離不開神經網路，我主要是做視覺方面的，所以做線性回歸問題不多，主要是影象方面的問題，例如影象分類 classification 檢測 detection 語義分割 例項分割 segmentation 主要會涉及到 卷積神經網路 cnn 本人對卷積神經網路的基本結構比較熟悉，所以就先直接介紹c...
深度學習 如何訓練網路
目的 快速 有效地擬合。手段 隨機批處理 學習率 批規範化 模型優化演算法 遷移學習。隨機批處理，mini batch，一種在模型每輪 epoch 訓練進行前將訓練資料集隨機打亂 shuffle 的 訓練機制。可以防止被模型猜到 出樣本順序 作用 防過擬合。學習率，learning rate，控制模...
深度學習之訓練trick
1 google研究員ilya sutskever 成功訓練ldnn的13點建議 本文由ilya sutskever google研究員 深度學習泰斗geoffrey hinton的學生 dnnresearch聯合創始人 所寫，講述了有關深度學習的見解及實用建議，包括深度學習為什麼強大，如何強大，以...