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2017年12月25日
使用caffe训练时Loss变为nan的原因总结
摘要: 梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。 措施: 1. 减小solver.prototxt中的base_lr,至少减小一个数量级。如果有多个loss layer,需要
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posted @ 2017-12-25 21:47 木易修
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2017年12月22日
CVPR2017-目标检测相关
摘要: (1)Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 其主要考虑三种检测器(Faster RCNN,R-FCN,SSD)作为元结构,三种CNN网络(VGG,Inception,ResNet)作为特征提取器,变化其
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posted @ 2017-12-22 22:39 木易修
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google_protobuf数据类型
摘要: 要通信,必须有协议,否则双方无法理解对方的码流。在protobuf中,协议是由一系列的消息组成的。因此最重要的就是定义通信时使用到的消息格式。 Protobuf消息定义 消息由至少一个字段组合而成,类似于C语言中的结构。每个字段都有一定的格式。 字段格式:限定修饰符① | 数据类型② | 字段名称③
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posted @ 2017-12-22 22:37 木易修
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感受野手记
摘要: 感受野(receptive field)是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计。 从CNN可视化的角度来讲,感受野就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野
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posted @ 2017-12-22 17:37 木易修
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2017年12月18日
CentOS 服务器部署 Hexo 博客并利用 Webhook 自动更新
摘要: Hexo, A fast, simple & powerful blog framework. 本地部署 Hexo 安装 根据 Hexo 官网的介绍, 首先要安装 Git 以及 Nodejs, CentOS 系统下直接 yum 安装即可: 两个工具都装好之后, 必要时设置 npm 的源: 利用 np
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posted @ 2017-12-18 12:22 木易修
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从Android设备中提取内核和逆向分析
摘要: 转载自http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/57074695 一、手机设备环境 [cpp] view plain copy Model number: Nexus 5 OS Version: Android 4.4.4 KTU84P Ke
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posted @ 2017-12-18 11:41 木易修
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2017年11月16日
CentOS上pptpd搭建V*N记录
摘要: 一.安装pptpd yum install pptpd 二.配置pptp 1.vi /etc/ppp/options.pptpd #配置服务器的DNS 2.vi /etc/pptpd.conf 3.vi /etc/ppp/chap-secrets #配置登录用户名 4./etc/init.d/ppt
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posted @ 2017-11-16 23:00 木易修
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2017年11月3日
有关face的好文MARK集
摘要: Single Stage Headless Face Detector 据说已经超过了tiny face DDFD 《Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks》 http://blog.csdn.net/sh
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posted @ 2017-11-03 18:59 木易修
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linux命令收集
摘要: 查找文件: 7.1.按文件特征查找 (1)find / -amin -10 # 查找在系统中最后10分钟访问的文件(access time) (2)find / -atime -2 # 查找在系统中最后48小时访问的文件 (3)find / -empty # 查找在系统中为空的文件或者文件夹 (4)
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posted @ 2017-11-03 13:22 木易修
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2017年10月30日
Python的Multiprocessing多进程实例
摘要: 最近在拜读RBG大神的faster-rcnn源码时发现他用了多进程去分阶段处理神经网络,原因如下: 大致意思是pycaffe在安装网络后当不再需要使用该部分网络时,不能靠谱的释放GPU显存资源。为解决这个问题,每一个训练阶段都做一个独立的进程去执行,也就用到了多进程。 python的多进程示例如下:
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posted @ 2017-10-30 13:34 木易修
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