qq_34823656的博客

计算机视觉入门指南首先简单自我介绍一下，本科渣211，目前某985研一在读，做的是计算机视觉（CV）方向，目前CV方向人数过于饱和，找工作已是神仙打架，如果学不精很容易成为半吊子，对于即将入坑的童鞋们，还是劝大家慎重哦，不过对于还是想学CV或者已经在坑中的大家，这里贴一份自己认为适合大多数人入门的一个路线~目录：1：什么是计算机视觉2：计算机视觉和其他易混淆学科的联系与区别3：计算机视觉...

最近实验室在做电网的一个项目，需要用到mask rcnn的模型，在win10下配置mask rcnn的gpu版本还是存在一些坑的，所以笔者将这个配置过程记录下来，对遇到的一些坑进行排除，望对大家有所帮助。下面详细介绍如何配置此次环境：1：安装Anaconda或者python，要求python版本>=3.4（建议安装python==3.6，安装完之后配置python的环境变量。按win+...

前段时间实验室有一些项目，需要用到faster rcnn。虽然网上有很多很多教程，但由于每个人电脑配置不同，还是踩到了不少坑，在这里记录自己遇到的一些问题，供大家参考。首先是环境：1：python 3.52：tensorflow库，cython，python-opencv，easydict第三方库3：VS2015我主要是参照以下两篇文章进行搭建的：Windows 下 TensorFlo...

一、简述VGG卷积神经网络是牛津大学计算机视觉实验室参加2014年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛的网络结构，为了解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题。实验结果是VGGNet斩获了2014年ILSVRC分类第二，定位第一，分类第一是GoogleNet模型。想要更好的理解和掌握VGG系列的模型，...

从CNN的发展过程看，卷积核(filters)的尺寸有越来越小的趋势，比如vgg网络中全部采用3*3的小卷积核，那么为什么要普遍使用小卷积核而非大卷积核呢？大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野，但也意味着更多的参数，并且《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者提出可以用 2 个连续的 3×3 卷积层( stride...

2015年，何凯明等人提出了一种新的神经网络结构Residual Networks（简称ResNet），在当年的ImageNet比赛中，在classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation任务上均获得第一名。同时，凯明大神发表的ResNet文章斩获了CVPR2016年的best paper，真tql。论文链接：De...

　　Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trai...