对角巷

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论文笔记14 --(ReID)Spectral Feature Transformation for Person Re-identification

《Spectral Feature Transformation for Person Re-identification》 论文:https://arxiv...

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论文笔记13 -- Performance guarantees for hierarchical clustering

《Performance guarantees for hierarchical clustering》 论文:http://cseweb.ucsd.edu/...

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论文笔记12 -- Deep Residual Learning for Image Recognition

《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文:https://arxiv.org/abs/1512.03...

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论文笔记11 --(ReID)Deep Group-shuffling Random Walk for Person Re-identification

《Deep Group-shuffling Random Walk for Person Re-identification》 论文:https://arxi...

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论文笔记9 -- Residual Attention Network for Image Classification

《Residual Attention Network for Image Classification》 论文:https://arxiv.org/abs/...

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论文笔记8 --(ReID)Camera Style Adaptation for Person Re-identification

《Camera Style Adaptation for Person Re-identification》 论文:https://arxiv.org/abs...

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论文笔记5 --(ReID)Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-id

《Diversity Regularized Spatiotemporal Attention for Video-based Person Re-identi...

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Ubuntu16.04安装NCCL

官方NCCL安装说明:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/nccl-install-guide/index.htm...

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Caffe(11)--YOLOv1的Detection层实现

1、yolov1论文中分为7*7=49个网格 2、对于3类的目标检测,每个网格有classes+num*(coords+confidence)=3+2*(4+...

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Caffe(10)--实现YOLOv1目标检测

YOLOv1核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类(proposal提供位置信息。分类提供类别信息),精度高,但速度...

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Caffe(9)--实现多label输入

方法1:把图像和label分开,各自做成lmdb,最后把label的lmdb用slice层分开 参考:https://blog.csdn.net/u01301...

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Caffe(7)--神经网络模型结构可视化

Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,支持从GitHub Gist或者编辑器中可视化Caffe的网络结构。网址:http...

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Caffe(6)--神经网络中卷积层、池化层输出特征图大小计算

在图像卷积和池化操作中有固定的kernel_size和stride,当stride > 1时,边界上会有可能发生越界的问题。

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Caffe(5)--计算数据集的图像均值

特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)。 零均值:计算每一个维度上数据的均值(使用全体数据计算),之后在每一个维度上都减去该均值。 单位方差...

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Caffe(1)--环境配置教程(Ubuntu16.04+opencv3.1+Anaconda3+CUDA9.0+cuDNN7.0.5)

系统:ubuntu16.04 cuda:9.0(已安装),如未安装,可参考:https://blog.csdn.net/lwplwf/article/deta...

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Caffe(4)--MobileNets实现,使用自定义数据集进行训练

论文地址:V1,https://arxiv.org/abs/1704.04861;V2,https://arxiv.org/abs/1801.04381

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Caffe(3)--lmdb数据格式相关

caffe对于训练数据格式,支持:lmdb、h5py…… **lmdb:**常用于单标签数据,像分类等 **h5py:**用于多标签数据,对于回归等问题

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Caffe(2)--LeNet网络各层参数详解

“LeNet” 1、Data Layer 输入图像为:12828,对应ChannelsHeightWidth

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win10+1080Ti+双硬盘(SSD+HDD)下安装Ubuntu16.04双系统

环境: * SSD上已经装的win10 * 另一块机械硬盘上有空余的200G,用来装Ubuntu * 1080Ti显卡 * 技嘉b150m主板

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深度学习GPU环境安装教程:Ubuntu16.04+1080(Ti)显卡驱动+CUDA+cuDNN(亲测3次,完美安装)

当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇

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