随笔分类 - 深度学习 专栏
摘要：[TOC] 1. ResNet理论 论文： 残差学习基本单元： 在ImageNet上的结果： 效果会随着模型层数的提升而下降，当更深的网络能够开始收敛时，就会出现降级问题：随着网络深度的增加，准确度变得饱和（这可能不足为奇），然后迅速降级。 ResNet模型： 2. pytorch实现 2.1 基础
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摘要：1. 基础知识 1.1 条件概率 一个事件概率依赖于另外一个事件(已发生)的度量。 $P(B|A)$的意义是在A发生的情况下B事件发生的概率。这就是条件概率。 $P(AB) = P(A) \times P(B|A)$ 代表的意义是，AB事件同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以在A发生条件下B事件
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摘要：1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 | | 预测结果为阳性 Positive | 预测结果为假阳性 Neg
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摘要：如何访问tensorflow官方网站 tensorflow官方网站变为： 安装深度学习框架 0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本 CUDA: cuDNN: 1. keras | 版本 | Python 版本 | 编译器 | 编译工具 | cuDNN | CUDA | | | | | | |
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摘要：1. 环境搭建 将github库download下来。 git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pi
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摘要：画卷积神经网络示意图（论文中可用） 1. PltNerualNet :a: "Github链接" 2. 图片打标识 :b: "链接" \ 3. 画网络CNN的结构 使用LaTeX中的tikz进行绘画 :alarm_clock: "链接" 其他工具请参看：
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摘要：darknet优化经验 主要来自于：AlexeyAB 版本 "darknet" [TOC] 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络，XNOR(bit) ，速度快，准确率稍低 提升7%通过将卷积层和BN层合并为一
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摘要：Pytorch版本yolov3源码阅读 [TOC] 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 batch_size: 每个batch大小，跟darknet不太一样，没有subdivision cfg： 网络配置文件 data_config_path: coco.data文件，存储相关信息 weig
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摘要：Darknet浅层可视化教程 [TOC] 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数，进行可视化处理。 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试。 可视化内容是针对一下命令，对一张图片进行可视化： 处理步骤 入口： darknet.c的ma
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摘要：YOLOv2 darknet 内容解析 [TOC] 1. 改进之处 YOLO v2受到faster rcnn的启发，引入了anchor。同时使用了K Means方法，对anchor数量进行了讨论，在精度和速度之间做出折中。并且修改了网络结构，去掉了全连接层，改成了全卷积结构。在训练时引入了世界树（W
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摘要：YOLOv1 darknet 内容解析 [TOC] 1. 核心思想 目标检测分为二阶段和一阶段的方法，二阶段方法主要有Fast R CNN系列，Mask R CNN等，主要方法是用算法生成一些列作为样本的候选框，然后再使用卷积神经网络进行样本的分类； 一阶段方法（End to End方法）主要有SS
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摘要：pytorch学习 [TOC] numpy & Torch torch numpy : torch.numpy() numpy torch ：torch.from_numpy(numpy) Torch中的数学运算 矩阵运算 Variable variable tensor 对比 真正的不同之处在：
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摘要：[TOC] 学习网址：https://www.youtube.com/watch?v=ogZi5oIo4fI 有道云笔记: "http://note.youdao.com/noteshare?id=d86bd8fc60cb4fe87005a2d2e2d5b70d&sub=6911732F9FA44C
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摘要：Pascal VOC & COCO数据集介绍 [TOC] Pascal VOC数据集介绍 Annotations ImageSets JPEGImages SegmentationClass SegmentationObject 1. JPEGImages 主要提供的是PASCAL VOC所提供的所
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摘要：[TOC] 个性化配置 通过u盘安装系统 驱动安装 配置使用清华源 安装shadowsocks qt 安装chrome 安装gdebi 安装atom 安装wps 安装sogou pinyin 配置ssh CUDA cuDNN安装 安装Typora 显示实时网速 docker ubuntu安装及其分区
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摘要：（译）综合指南：通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注： 原文来自： "https://tech.amikelive.com/node 706/comprehensive guide installing caffe2 with gpu support
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摘要：SSD Tensorflow 工程角度配置 [TOC] Download from the github 完成以后查看 . ├── caffe_to_tensorflow.py ├── checkpoints │ ├── ssd_300_vgg.ckpt.data 00000 of 00001 │
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摘要：在Ubuntu16.04 CUDA9.0 cuDNN8.0的环境下安装caffe2 本博客比较简单，cuda9.0 cudnn8.0部分请看上一篇博客，其中详细讲了： 如何安装驱动 安装cuda 安装cudnn 安装tensorflow 本教程主要参考来自 "Caffe2官方说明文档" For GP
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摘要：Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 [TOC] 0. 前记 之前的博客已经写过如何进行Tensorflow1.5.0+cuda8.0+cudnn6.0+gtx1080的环境搭建了，由于最近需要安装caffe2，所以考虑对环境进行升
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