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机器学习的分支,试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法

第一章(1.1)人工智能简介

两只橙

魅族科技有限公司 · JAVA开发工程师 (已认证)

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 专题主编:htt...

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弯曲文字检测之SPCNet

SIGAI学习与实践平台

文字检测在深度学习的推动下,最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索,工业自动化,视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长,场景文本检测是的计算机视觉的热门研究...

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Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

marsggbo

深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力。为解决这一问题,本文提出了树...

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知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术简介及思考

用户1539362

西安知盛数据科技有限公司 · 大数据工程师 (已认证)

昨天在北理工参加了一场由 雪晴数据网和北京理工大学大数据创新学习中心联合举办的知识图谱分享活动,聆听了一下午报告,可谓是受益匪浅。一下午时间安排的非常饱满,总共...

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计算机软件领域的一些哲学相关问题

用户1539362

西安知盛数据科技有限公司 · 大数据工程师 (已认证)

我在很早的时候,也许是从小学3年级开始,就开始跟大人们,哥哥们玩电脑游戏了,那时候很流行的是Country Strike,Red Alert. 小时候对电脑的好...

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OpenAI

用户4464657

OpenAI,由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织。2015年马斯克与其他硅谷科技大亨进行连续对话后,决定共同创建OpenAI,希望能够预防人工智能的灾难...

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《Attention Is All You Need》

JNJYan

本文是对Google2017年发表于NIPS上的论文"Attention is all you need"的阅读笔记.

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逻辑斯谛回归(对数几率回归)

JNJYan

线性回归完成了数据的拟合,我们通过引入一个sigmoidsigmoidsigmoid函数,即可在线性回归模型的基础上实现分类。

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Caffe(11)--YOLOv1的Detection层实现

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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(4)--MobileNets实现,使用自定义数据集进行训练

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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

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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)

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

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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DarkNet(1)--添加新层教程(slice层为例)

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

slice layer:作用是将bottom按照参数切分成多个top,可参考Caffe源码中的实现

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Caffe(13)--(SSRNet模型)Keras转Caffe教程

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation paper:h...

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深度学习实战教程(1)--手机上跑目标检测模型(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)

对角巷法师

维视科技(西安)有限公司 · 算法工程师 (已认证)

这篇打算就直入主题了,YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列的基础科普这里就完全不说了,牵扯实在太多,通过其他帖...

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