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RSS订阅原创 Caffe-Windows + FCN进行图像语义分割
一：目的利用上篇文章编译好的python接口，采用FCN（Caffe版本）进行图像分割；二：图像语义分割1. 环境准备(1) Caffe-Windows的python接口编译，可参见上篇博文。(2) 下载FCN源码。作者在github上开源了代码，直接下载即可。下载完成后，将其解压进caffe-windows目录下，如下图所示（在这里我将其重名为了fcn
2018-01-24 23:15:47
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原创 Caffe-Windows + Anaconda3编译Caffe的python接口
一：目的Caffe-Windows编译python接口；网上找了很多资料，基本上都是用Anaconda2进行编译的，但是个人电脑中装的是Anaconda3，故这里采用Anaconda3进行编译并做下记录。二：编译过程1. 思路个人电脑里装了python27，python36和Anaconda3，而Caffe-Windows编译python接口基本上都是基于pytho
2018-01-23 15:12:39
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原创 Caffe-Windows训练自己数据 + 迁移学习
用配置好的Windows版本Caffe(no GPU)，使用caffe自带的ImageNet网络结构进行训练和测试。训练自己的数据；用caffe团队采用imagenet图片进行训练的参数结果，进行迁移学习；
2018-01-23 15:11:33
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原创 Caffe训练cifar10数据集
一：目的用配置好的Windows版本Caffe(no GPU)，训练cifar10数据；二：cifar10简介Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类（姊妹数据集Cifar-100达到100类，ILSVRC比赛则是100
2018-01-21 01:08:38
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原创 Windows+CPU+Caffe配置与运行
一：目的实现Windows版本Caffe(no GPU)的配置，并运行MNIST数据集以验证Caffe配置的正确性；二：环境1. Win 10(64位)2. VS 2013三：配置1. Caffe-Windows下载；(1) 下载Caffe-Windows，并解压，解压后如图所示；值得注意的是，当前github中的版本没有对应
2018-01-21 01:07:50
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转载 图的表示方法 c++ 实现
图的表示最长用的两种方法是：1）、邻接矩阵表示法2）、邻接表表示下面是两种构造图的方法1）邻接矩阵：#include #include using namespace std;//枚举类型，图的种类 DG：有向图；WDG：带权值的有向图；//UDG: 无向图；WUDG: 带权值的无向图enum GraphKind {DG, WDG,
2017-12-27 14:29:01
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原创 C++ 二叉树的基本操作
一：目的用C++实现二叉树的基本操作，建立和遍历；二：介绍在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树的遍历方式有三种，前序遍历，中序遍历，后序遍历。它的前序遍历顺序为：ABDGHCEIF（规则是先是
2017-12-22 11:04:49
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原创 C++ 链队列和循环队列基本操作
一：目的1. 用C++实现链队列的基本操作2. 用C++实现循环队列的基本操作二：链队列的实现1. 定义数据结构和类，书写在Queue.h中# include using namespace std;typedef int ElemType;typedef struct QNode{ ElemType data; QNode *n
2017-12-21 11:23:43
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原创 C++ 单链表基本操作
一：目的用C++实现单链表的基本操作；一：实现1. 首先定义单链表的结构和类，书写在LinkList.h中# include # include using namespace std;//定义节点的valuestruct Info{ string name; //姓名 int id; //学号 Info(string info_name, i
2017-12-21 10:58:35
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原创 深度学习的实践方面Quiz 1
1。If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set?98% train . 1% dev . 1% test60% train . 20% dev . 20% test33% train . 33% dev . 33% test 解析：在大数据时代，测试集的主要目的是评估模型的效果
2017-11-21 17:48:06
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原创 神经网络与深度学习(Quiz 2)
1。What does a neuron compute?A. A neuron computes the mean of all features before applying the output to an activation functionB. A neuron computes a linear function (z = Wx + b) followed by an activat
2017-11-12 17:53:46
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空空如也
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