1. 更换源 不是越多越好 就选一个就好! deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted #...
1. 更换源 不是越多越好 就选一个就好! deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted #...
简单回忆一下Fast RCNN的流程。Fast RCNN首先通过selective search,挑选出若干候选框,然后将候选框中的图片输入到卷积网络中提取特征,然后经过一个...
weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 1 样本越多,该值越小 2 模型参数越多,该值越大 一般建议值: weight_decay: 0.0005 lr_mul...
1、训练模型时保存log日志文件 方法1 一般情况下我们的训练模型标准语句是:$ sudo ./build/tools/caffe train -solver=xxx/xx...
对于图像分类的工作,其实深度学习已经做的足够好了。 现在先整理一下数据集的整理 然后再是resnet训练的方式. 再之后会使用一下xception 最后就用tensorflo...
cudnn的下载 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive library就是 tar。。。 然后 其实很简单 按照官网操...
可视化网络模型 使用Netscope在线可视化 Netscope Netscope能可视化神经网络体系结构(或技术上说,Netscope能可视化任何有向无环图)。目前Nets...
论文:密集连接卷积网络 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:https://github.com/li...
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1...
0.abstract 本文主要对主流的三类object detector进行了speed-accuracy trade-off上的比较。 三类”meta-architectu...
(1)输入图像预处理; 1、图像(三通道),每个像素点减去一个均值像素,默认为(102.9801, 115.9465, 122.7717); 2、缩放;根据插值法进行图像缩放...
第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要...
solver.prototxt net:"models/pascal_voc/VGG_CNN_M_1024/faster_r...
faster rcnn根目录下 1、caffe-fast-rcnn文件夹 这是caffe框架目录 2、data文件夹 用来存放pretrained模型,比如imagenet上...
会保持更新,作为自己可能还要再趟一次坑的时候好有个靠谱的记录!网上的记录实在太多,唯一靠谱的都在github上的issue了,这真的是计算机代码历史上最伟大的发明了!!! 安...
获取数据:确保要有高质量的输入/输出数据集,这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的。 预处理:将数据进行集中是非常重要的,也就是要使数据...
按照官网走。 安装: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#ubuntu-...
1. Dynamic Library的编译 假设我们有下面两个文件a.h, a.cpp,放在同一目录下。两个文件的内容分别是: 使用下面的命令行可以产生liba.so动态链接...