随笔分类 - deep learning
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367273 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 以及1*1卷积核：https://www.zhihu.com/question/56024942
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摘要：这篇博客对目标检测做了总结：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/69049680 论文的关键在理解这句话： 先通过V中坐标(xtarget,ytarget)以此找到它在U中的坐标，然后再通过双线性插值采样出真实的像素值，放到(xtarget,ytarget)。
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摘要：参考知乎：https://www.zhihu.com/question/56024942 作用简单来说就两点，一是可以改变维度，二是可以将多个通道进行线性组合，其实也与第 一个有关
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摘要：网易云课堂上有汉化的视频：http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003705493&courseId=1003223001 笔记：http://weibo.com/
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26657579 https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/l_xyy/article/details/71516071 https://github.com/aleju/imgaug http://blog.csdn.net/l_xyy/article/details/71646308 http://www.
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650725579&idx=1&sn=bab76962e07731866917d7b8509d6222
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摘要：这两天配置SSD，折腾了一两天，终于搞定了，记录下自己遇到的大坑。 1、安装SSD 安装参考：http://blog.csdn.net/shawncheer/article/details/53227212 http://blog.csdn.net/samylee/article/details/5
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摘要：下周试试，参考：http://blog.csdn.net/ch_liu23/article/details/53558549 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53100791 https://pjreddie.com/darkn
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685
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摘要：参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_c3c116470102wlv5.html 查看python,numpy,scipy,matplotlib的版本及安装位置： http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f70642d0102wov5.html
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摘要：这次用yolov2做检测时遇到个大坑，折腾了我好几天，特以此文记录之。 一、安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配，否则训练后检测不出目标！ 1、下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2、安装cuda sh cu
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摘要：在公司的服务器上安装faster rcnn时，遇到了不少问题： 1、cudnn版本不兼容的问题，解决办法参考： http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52751614 2、no module named cv conda install OpenCV
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摘要：在机器学习领域，通常假设训练数据与测试数据是同分布的，BatchNorm的作用就是深度神经网络训练过程中， 使得每层神经网络的输入保持同分布。 原因：随着深度神经网络层数的增加，训练越来越困难，收敛越来越慢。对于Sigmod激活函数，这意味着输入通 常落在了两端。 BN的作用：将每层的输入变为标准正
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 学习论文[1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Networks 知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。 Visualization
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22334661
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摘要：python图像标记工具labelTool: http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52523061 可视化工具，支持prototxt可视化：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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摘要：因为没有GPU，所以在CPU下训练自己的数据，中间遇到了各种各样的坑，还好没有放弃，特以此文记录此过程。 1、在CPU下配置faster r-cnn，参考博客：http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2、在CPU下训
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摘要：https://ask.julyedu.com/question/7490 labelImg:https://github.com/tzutalin/labelImg
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