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一、Matlab并行处理操作总结 1.1 Matlab并行处理——parfor使用方法： parfor使用教程地址 Matlab错误提示： 解决方案： Usually helps to reveal such problems. Then Matlab stops, when the error o 阅读全文
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解决地址：解决方案 在Makefile.config文件中加入： 提示错误： 解决方案： LD_LIBRARY_PATH路径未配置 在文本最后加入： 对应自己的cuda路径位置 Train a fast-rcnn CovNet on another dataset Train Fast-RCNN o 阅读全文
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（一）卷积神经网络卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的。卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为：1.局部视觉域；2.权值共享；3.池化操作。在卷积神经网络中，局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式。在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是：图像中的像素并不是孤立存在的，每一个像素与它周... 阅读全文
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深度学习算法火起来之后，基于深度学习各种模型都如雨后春笋一般在各个领域广泛应用。 由于想把深度学习算法应用在在视频目标检测方向，得到一个较好的结果。由于视频数据的复杂性，因此使用深度学习算法在视频中的目标检测难度比较大，但是仍然可以借鉴现阶段state-of-art的目标检测算法r-cnn。通... 阅读全文
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在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后，接下来就要回到正题：使用caffe来进行模型的训练。但如果对caffe并不是特别熟悉的话，从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力，需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解，难度比较高；同时，在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算... 阅读全文
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caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，这个过程中你需要对caffe中很多东西，细节进行深入的理解，这样才可以知道为什么能有这样的结果... 阅读全文
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王晓刚老师发表在CCF通讯的文章，是一篇介绍深度学习在图像识别以及计算机视觉中应用的文章，通过该文章可以建立起深度学习在计算机视觉以及图像识别上一些基本概念，了解图像识别领域最新的一些研究进展和方向。神经网络算法的提出和发展： 神经网络算法在很早之前就已经提出，但是必须认识到的是神经网络存在大... 阅读全文
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严正声明： 在linux下面使用命令行操作时，一定要懂得命令行的意思，然后再执行，要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令，linux很有可能崩掉。 因为在linux下面，使用sudo以及root权限时，是可以对任意一个文件进行操作处理的，即使是正在使用的系统文件。 caffe中出现下面这 阅读全文
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从Hinton在science上发表深度学习训练开创新的文章以来，深度学习火了整整有3年多，而且随着新的硬件和算法的提出，深度学习正在应用于越来越多的领域，发挥其算法的优势。 实验室并没有赶上第一波深度学习热，但是让人高兴的是最近终于配了一台超级电脑，虽说和谷歌、百度几百个上千个GPU跑算法的设备不 阅读全文
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原帖位置：http://tieba.baidu.com/p/3005287033在使用ubutu时，如果可以查看当前系统使用情况，如CPU，内存，网速等是非常爽的，今天就讲一下一个系统运行状态显示软件1. 用wget下载indicator-sysmonitor，下载完成之后在终端执行命令： wg... 阅读全文