Machine_learning

基於時間序列的短期資料預測–ARMA模型的設計與實現(每個步驟附實現原始碼)

本文demo原始碼、實驗資料:傳送門 引言 前面我有分享兩篇關於時間序列模型的文章,一篇是 Holt-Winters模型原理分析及程式碼實現(python),一篇是 LSTM模型分析及對時序資料預測的具體實現(python實現)。holt-winters是典型的平滑法,一般用於趨勢分析和預測。LST […]

Holt-Winters模型原理分析及程式碼實現(python)

引言 最近實驗室老師讓我去預測景區內代步車輛的投放量,於是乎,本著“一心一意地輸出年富力強的勞動力”這份初心,我就屁顛屁顛地去找資料,然後發現了Holt-Winters模型 , 感覺這個模型可以有,於是就去研究一番,並總結成這篇部落格了。 原理分析 移動平均(The simple moving av […]

車道線檢測之lanelines-detection

本篇部落格整個專案原始碼:github NOTE:本文只介紹了基本的車道線檢測方法,預測曲率及車輛位置的車道線檢測請戳:無人駕駛之高階車道線檢測-AdvanceLane_finding_release 前言 本次部落格主要分享Udacity自動駕駛納米學位的第一個專案,車道線檢測演算法模型的實現。 […]

輕鬆理解skip-gram模型

引言 在許多自然語言處理任務中,許多單詞表達是由他們的tf-idf分數決定的。即使這些分數告訴我們一個單詞在一個文字中的相對重要性,但是他們並沒有告訴我們單詞的語義。Word2vec是一類神經網路模型——在給定無標籤的語料庫的情況下,為語料庫中的單詞產生一個能表達語義的向量。這些向量通常是有用的: […]

traffic-sign-classifier

本篇部落格tensorflow1.7,整個專案原始碼:github 引言 本次部落格將分享Udacity無人駕駛納米學位的另一個專案,交通標誌的識別。 本次專案實現主要採用CNN卷積神經網路,具體的網路結構參考Lecun提出的LeNet結構。參考文獻:Lecun Paper 專案流程圖 本專案的實現 […]

無人駕駛之高階車道線檢測-AdvanceLane_finding_release

本篇部落格整個專案原始碼:github 引言 前面我們介紹車道線檢測的處理方法:車道線檢測之lanelines-detection 在文章末尾,我們分析了該演算法的魯棒性,當時我們提出了一些解決方法,比如說: 角度濾波器:濾除極小銳角或極大鈍角的線段 選取黃色的色調,並用白色代替 在邊緣檢測前,放大 […]

簡單交通燈識別Traffic-Light-Classify

整個專案原始碼:GitHub 引言 前面我們講完交通標誌的識別,現在我們開始嘗試來實現交通訊號燈的識別 接下來我們將按照自己的思路來實現並完善整個Project. 在這個專案中,我們使用HSV色彩空間來識別交通燈,可以改善及提高的地方: 可以採用Faster-RCNN或SSD來實現交通燈的識別 首先 […]

無人駕駛之車輛檢測與跟蹤

整個專案原始碼:GitHub 整個專案資料集:車輛資料集、無車輛資料集 引言 本次分享主要介紹,如何對道路上的汽車進行識別與跟蹤。這裡我們實現一個簡單的demo。後續我們還會對前面的程式碼及功能進行重構,從而進一步豐富我們的功能。 專案軟體框架 下圖是車輛檢測的實現流程圖: 具體內容如下: 在有標籤 […]