2017年05月_2014wzy_优快云博客

翻译 SequenceNet论文翻译

论文地址：SqueezeNet 论文翻译：木凌时间：201６年11月。文章连接：http://blog.youkuaiyun.com/u0145407171 引言和动机最近对深卷积神经网络（CNN）的研究集中在提高计算机视觉数据集的准确性。对于给定的精度水平，通常存在实现该精度水平的多个CNN架构。给定等效精度，具有较少参数的CNN架构具有几个优点： 1. 更高效的分布式

2017-05-20 15:40:51 1369

转载 ssd_pascal_webcam.py python模块

# os 模块os.sep 可以取代操作系统特定的路径分隔符。windows下为 '\\'os.name 字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows，它是'nt'，而对于Linux/Unix用户，它是 'posix'os.getcwd() 函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径os.getenv() 获取一个环境变量，如果没有返回noneos.p

2017-05-18 08:51:10 1866

转载理解深度学习中的卷积

译自Tim Dettmers的Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是“卷积”，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文：卷积

2017-05-13 21:40:50 13189 6

转载提高深度学习性能的四种方式

导语我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题，类似的问题还有：我如何提升准确度如果我的神经网络模型性能不佳，我能够做什么？对于这些问题，我经常这样回答，“我并不知道确切的答案，但是我有很多思路”，接着我会列出了我所能想到的所有或许能够给性能带来提升的思路。为避免一次次罗列出这样一个简单的列表，我决定把所有想法详细写在这篇博客里。这些思

2017-05-13 21:13:59 6721

转载均值问题and BN

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。　　这次先讲Google的这篇《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且

2017-05-13 20:37:57 1171

转载深度学习视觉领域常用数据集汇总

MNIST深度学习领域的“Hello World!”，入门必备！MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的，当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处

2017-05-13 17:33:57 986

转载【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN （很好的普及文章--转载）

https://mp.weixin.qq.com/s/ZKMi4gRfDRcTxzKlTQb-Mw

2017-05-13 08:33:50 1934

转载 jupyter notebook的安装与使用

最近由于项目需要，开始学习Python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。一、jupyter notebook是什么官网的介绍是：Jupyter No

2017-05-12 10:40:14 855

转载 Jupyter Notebook的27个窍门，技巧和快捷键

Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。Jupyter

2017-05-12 09:48:26 2039

转载 Python·Jupyter Notebook各种使用方法记录·持续更新

Python·Jupyter Notebook各种使用方法记录·持续更新标签（空格分隔）： PythonPythonJupyter Notebook各种使用方法记录持续更新一 Jupyter NoteBook的安装1 新版本Anaconda自带Jupyter2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter二更改Jupyter notebook的工作空

2017-05-12 09:38:30 4891

原创 CMake使用总结

总结CMake的常用命令，并介绍有用的CMake资源。CMake意为cross-platform make，可用于管理c/c++工程。CMake解析配置文件CMakeLists.txt生成Makefile，相比直接用Makefile管理工程，CMake更灵活和简单。简单的例子假设当前目录的结构为./a.cpp./b.cpp./include/common.h

2017-05-11 16:04:36 566

原创 tree指令的用法

首先来看tree的用法tree中文解释：tree功能说明：以树状图列出目录的内容。语　　法：tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I ][-P ][目录...]补充说明：执行tree指令，它会列出指定目录下的所有文件，包括子目录里的文件。参　　数： -a 显示所有文件和目录。 -A 使用ASNI绘图字符显示树状图而非以ASCII

2017-05-11 10:49:34 1244

转载目标跟踪方法的发展概述

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，过去几十年以来，目标跟踪的研究取得了长足的发展。从Meanshift、粒子滤波（Particle Filter）和Kalman Filter等经典跟踪方法，到基于检测（Track By Detection）或相关滤波（Correlation Filter）的方法，到最近三年来出现的深度学习相关方法。每年在几个主要跟踪数据集上的竞赛非常激烈，方法也越来越多

2017-05-11 09:06:13 6256

转载 Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral

这是rbg大神的又一神作，cvpr 2016的oral paper，论文地址here。给rbg大神发邮件问了下问题，想不打大神居然回我，还给了开源的代码：https://github.com/abhi2610/ohem，（太开心了）另外另一个作者的主页：http://abhinav-shrivastava.info/====题外话，说下自己的implemen

2017-05-03 10:57:16 583

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