1. https://blog.csdn.net/whz1861/article/details/78160190 -----inception v1
2. -----inception v2
文章目錄引言matlab 驗證*時域卷積頻域相乘*公式證明代碼示例創建兩個信號f(t)和g(t)驗證一下卷積是否正確傅里葉域填預0處理fft變換頻域相乘頻域轉時域結果是不是一模一樣後續 引言 kcf算法，是traking算法的一個
文章目錄一、定點關鍵點二、代碼裏計算流程三、定點轉化過程四、實測 一、定點關鍵點 fft定點運算 高斯濾波核相關函數定點 高斯窗函數定點 漢寧窗函數定點 二、代碼裏計算流程 一個重要的思想是將卷積運算轉化到了傅里葉頻域運算，加
一. 安裝海思的交叉編譯環境，具體見海思的手冊《Hi3559A╱C V100 SDK 安裝及升級使用說明.pdf》，安裝好的交叉編譯工具在/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/ 二.
一. 使用ndk-r10d編譯 (注: 經驗證此方法得到的libcaffe.so在使用時會崩潰) 1. 安裝android-ndk-r10d-linux-x86_64.bin 2. 編譯caffe-android_lib (注: 需要翻牆
假設新增加的層命名爲：NEW 1. 在src/proto的LayerParameter 的 LayerType下 加 NEW= 數字； 2. 在src/layer_factory.cpp中， 加 case LayerParam
微軟研究院大神Ross Girshick新作：fase CNN，測試速度比RCNN快200倍。 文章：http://arxiv.org/pdf/1504.08083v1.pdf 代碼：https://github.com/rbgirshi
生成式對抗網絡（GAN，generative adversarial network）由 Goodfellow 等人於 2014 年提出，它可以替代VAE來學習圖像的潛在空間。 ''' # 它能夠迫使生成圖像與真實圖像在統計上幾乎無
損失函數設計： 1、目標檢測領域：不提倡使用預測框座標與GT座標的差值進行損失函數統計，因爲座標差值會受座標尺寸大小影響，座標 尺寸大的時候，差值相對大，座標尺寸小，差值相對小。 改進：使用IOU，IOU不受座標尺寸因素的影響。 （兩種座
學習背景 我是一個可以說混了4年的 phper，高不成低不就的。每天寫業務邏輯，改 bug，日復一日。 爲啥一個 phper 幹了那麼久現在才學 python 呢？是否不務正業什麼的？其實我在17 ~ 18年就開始接觸 pytho
1. 問題描述 想把從圖像手工生成的特徵和經過backbone提取的特徵concatenate起來再進入網絡後面的層： x_added_coord = torch.cat([x_backbone, x_coord], 1) 報錯： Ru
1. 問題描述 Dataloader每讀完一個batch中間會間隔2s左右，很浪費時間，而且確定不是由於Dataset的__getitem__()複雜導致的。並且有一個規律，如果設置num_works=4，會出現4個batch一批很快，然
R-CNN (Region-based CNN features) 性能：RCNN在VOC2007上的mAP是58%左右。 簡述：R-CNN要完成目標定位，其流程主要分爲四步： 1.輸入圖像 2.利用選擇性搜索(Selectiv
1、關於一個事件或對象的描述，稱爲一個“示例”（instance）或“樣本”（sample），“示例”或“樣本”的集合稱爲一個“數據集”（data set）。 例如，（色澤=青綠；根蒂=蜷縮；敲聲=濁響），（色澤=烏黑；根蒂=
首先，要由人工智能之父圖靈說起。 圖靈曾經有個夢想卸載《計算機器與智能》（1950）一文中，如果有一天，計算機能夠做到，隔着牆，你根本分不清對面和你交流是一個人還是計算機，那麼這臺計算機就具有了人工智能。 接下來的半個世紀裏
首先構建好用於學習的模型，也就是各個層用什麼激活函數、輸出層的如softmax函數、各層神經元的個數、損失函數等等。 然後使用訓練數據集來不斷的調整模型的參數（學習）。 具體怎麼做的？ 首先設定一個初始參數。然後開始學習，計
