
深度学习
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东写西读李老湿
知乎:东写西读。公众号:布吉岛青年。目前就职于某大型金融企业从事金融科技工作。重点写大数据和Python相关的文章,但又不止于技术,欢迎关注。
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Ubuntu下tensorflow的安装(Ubuntu14.0+cuda8.0+cudnn v6+ Anaconda3-5.0.1+ tensorflow gpu1.3)
一、安装显卡驱动cuda和cudnn1、这里用的是cuda8.0,因为购买的服务器已经配置好的cuda环境,所以暂时先略过。2、安装cudnn。如果要使用gpu来对tensorflow进行加速,除了安装CUDA以外,cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样,去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。这里注意:不要下cuDNN v5.1Developer Library for Ubuntu16...原创 2018-04-12 23:02:16 · 535 阅读 · 0 评论 -
Tensorflow可视化--tensorboard
最近在准备写论文用到的数据,为了凑几张图片,开始接触tensorboard。才发现tenboard真心强大。好后悔没有早接触这个东西。以前很多时候都是瞎调参数。把数据扔进去,然后一顿操作猛如虎。得到的结果时好时坏,只能听天由命。但Tensorboard提供了训练过程中的loss等参数的实时观察,就好比在这个炼丹炉上添加了温度计,压力表等多种现代化仪器,可以让你实时观察训练过程,早点发现训练异常。...转载 2019-03-04 23:19:19 · 492 阅读 · 0 评论 -
怎么理解anchor?
前言:这个知乎:faster rcnn中rpn的anchor,sliding windows,proposals之间的联系是什么?问题下的一个回答,这个回答首先解决了anchor是什么(what)的问题,对于初次接触到anchor这个概念的朋友来说,理解到这个深度已经够了。以后研究相关的论文之后,再来补充为什么这么设置anchor的问题(Why)。首先我们需要知道anchor的本质是什么,本...转载 2019-02-07 18:05:59 · 3141 阅读 · 2 评论 -
keras(tensorflow)对后端GPU的灵活使用
一、指定对应的GPU(适用于tensorflow,keras)如果你土豪到有自己的专用服务器那就完全可以忽略这一节,但是大多数时候,我们需要和实验室或者公司的其他人共用一台服务器。一般深度学习程序需要跑一天甚至几天。为了避免你们程序之间的“相爱相杀”,最终谁都跑不成的悲惨结局,那么就需要在跑程序之前先封疆而治,指定自己的势力范围。首先,先要知道实验室(公司)的显卡有多少,再决定怎么分蛋糕。...原创 2018-08-06 09:18:04 · 3486 阅读 · 0 评论 -
目标分类+定位相关博客汇总
faster rcnn 源码解读Faster R-CNN论文及源码解读:讲解比较详细,同时有关于anchor这个概念的详细解读faster rcnn源码解析转载 2018-07-23 16:15:25 · 576 阅读 · 0 评论 -
FaceNet源码解读2:史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解(二)
史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解(二)这是对:史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解(附预训练模型下载)的一个补充。对模型进行测试:用到的函数:validate_on_lfw.py 在pycharm中配置的参数如下:数据集所在路径 模型所在路径 示例:【】2【】0【】1【】7【】0【】5【】】】1【】2【】-110547 1.png 2.png这...原创 2018-06-07 19:46:04 · 36118 阅读 · 153 评论 -
【汇总贴】人脸识别相关论文的优秀解读博客汇总
人脸识别相关论文的优秀解读博客汇总为了便于以后查阅,将看到的人脸识别相关论文的解读博客做一个汇总。0、综述:如何走近深度学习人脸识别?你需要这篇超长综述 | 附开源代码关于度量学习的解释一、FaceNet论文地址:https://arxiv.org/abs/1503.03832参考博客: 1. 史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解(附预训练模型下载...原创 2018-05-29 16:50:48 · 1790 阅读 · 0 评论 -
Deep Face Recognition论文翻译
Deep Face Recognition论文翻译作者: Omkar M. Parkhi ····································· Visual Geometry Group omkar@robots.ox.ac.uk Andrea Vedaldi ······································ Depa...原创 2018-06-07 11:06:15 · 1662 阅读 · 0 评论 -
图像处理中媲美matlab的python包——scikit-image(skimage)包的用法详解
前言:基于python的图片处理包还是很多的,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。其中,PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限;opencv本质上是一个c++库,只是提供了python的接口,官方更新速度非常慢,而且安装很不容易。综合来看,scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它功能非常齐全,同时将图片作为numpy数组...原创 2018-04-28 17:29:31 · 21980 阅读 · 3 评论 -
【论文】轻量级网络squeezenet论文的详细翻译
前言:整体上翻译了squeezenet:AlexNet-level accuracy with 50X fewer paramenters and 0.5MB model size.这篇论文,便于英文基础不好的同行进行阅读,由于时间仓促,难免有很多错误,请在评论区指出错误并提出宝贵意见,我会及时修正。论文地址:aqueezenet论文SQUEEZENET: ALEXNET-级别精度...原创 2018-05-06 23:12:34 · 6896 阅读 · 0 评论 -
【论文】模型剪枝(Network Pruning)论文详细翻译
前言:这是关于模型剪枝(Network Pruning)的一篇论文,论文题目是:Learning both weights and connections for efficient neural networks,作者在论文中提出了一种通过网络剪枝对模型进行压缩的思路,详细地描述了模型剪枝的思路,流程和方法。论文地址:Learning both weights and connecti...翻译 2018-05-03 22:02:42 · 16316 阅读 · 6 评论 -
深度解析SSD论文
前言:以前对SSD算法只有一个比较粗浅的理解,这周为了在组会上讲清楚SSD算法,自己又仔细看了好几遍论文,算是抠得比较细的一篇论文了,总结如下。一、背景当前基于深度学习的通用目标检测框架主要分为两大类,一类是基于候选区域选择的深度学习目标检测算法,该方法将检测分两步完成,其基本步骤是:第一步生成可能存在目标的区域,第二步将每个该区域都输入分类器中进行分类,去掉置信度较低的候选区域,并修置信...原创 2019-04-18 18:21:17 · 5293 阅读 · 2 评论