08 2018 档案
摘要：0 - ABSTRACT 许多计算机任务在缺少上下文信息的情况下的处理会更加困难。例如，在多相机跟踪任务下，行人可能在不同照相机下面因为有这不同的姿势和灯光条件而看起来很不一样。类似地，在低分辨率高角度监控视频中，头部方向评估也是一个挑战。如果没有上下文信息，人们在处理此类任务时会有很大麻烦。在我们
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摘要：0 - 环境 操作系统: Windows 10 + Ubuntu 16.04 显卡: GTX 950M Cuda 9.0 cudnn v7.0 tensorflow-gpu==1.7.0 1 - ubuntu镜像推荐下载源 中科大源 http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu
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摘要：1 - 安装Sublime Text 3 到官网下载对应的版本，如下： OS X (10.7 or later is required) Windows - also available as a portable version Windows 64 bit - also available as
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摘要：0 - 摘要 我们提出了YOLO，一种新的物体检测方法。之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测。相反，我们将对象检测抽象为一个回归问题，描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率。一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别。因为整个识别的依据是一个单一的网络，所以可
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摘要：0 - 摘要 我们训练了一个大型的、深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别。在测试集上，我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%，这比当前最好的技术好得多。这个拥有6000万参数和65万神经元的神经
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摘要：1 - Task Implement the neural style transfer algorithm Generate novel artistic images using your algorithm 2 - Import Packages 3 - Problem Statement 4
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摘要：1 - Task Implement the triplet loss function Use a pretrained model to map face images into 128-dimensional encodings Use these encodings to perform f
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摘要：自己有一个学生云服务器，闲置没有用处，想着以后会有实验室或者多个电脑终端的文件共享问题，可以通过搭建自己的git服务器解决，于是动手开干。 1 - 环境 阿里云云翼计划学生云服务器一台 ubunto 16.04系统 2 - 步骤 2.1 - 安装git 2.2 - 开启ssh服务 通过下面命令查看系
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摘要：1 - Import Packages 2 - Problem Statement 感谢drive.ai提供的数据集，这是一家研究自动驾驶汽车大脑的公司。 这些图像保存在文件夹下面，并且他们都已经被标注上了bounding boxes，这些bounding boxes框出了汽车所在区域，下面是一个样
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摘要：1 - 引入 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维
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摘要：1 - Import Packages 2 - The problem of very deep neural networks 更深的网络可以表示更复杂的函数，可以学习更多层次上的特征表示。但深层网络存在梯度消失或者梯度爆炸问题。随着训练的进行，可以看到网络前面的网络层的梯度迅速下降为0。构建$R
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摘要：1 - Import Packages 2 - The Happy House 2.1 - Dataset Description 2.2 - Normalize the dataset and learn about its shape 图像大小为(64, 64, 3)，训练集有600张图像，测试
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摘要：1.0 - TensorFlow model 导入相关依赖包。 初始化全局变量。 导入数据集。 输出一张样例图片预览。 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 Result: y = 2 数据预处理。
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摘要：1 - Import Packages 2 - Global Parameters Setting 3 - Convolutional Neural Networks 3.1 - Zero-padding 对输入张量X指定pad大小，对其进行zero的填充。运用numpy模块中的pad方法可以简单的
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摘要：深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是深度学习的基础。 回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$为输入向量，$y$为输出向量，利用这个训练样本训练模型的参数，
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