ANN/DNN/纤维丛 - 随笔分类(第3页) - wishchin

pycuda installation error: command 'gcc' failed with exit status 1

摘要：原文：python采坑之路 Setup script exited with error: command 'gcc' failed with exit status 1伴随出现“cuda.h” cannot be find 由于没... 阅读全文

posted @ 2017-12-04 10:49 wishchin 阅读(519) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：Windows使用FasterRCNN-C++版本

摘要：参考文章：Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn。本文与作者的所写方法有些许不同，欲速则不达，没有按照作者的推荐方法，绕了个弯弯。 Windows版本纯C++版本的FasterR... 阅读全文

posted @ 2017-11-28 10:06 wishchin 阅读(366) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：色彩空间建模-色彩空间分析

摘要：原文：色彩空间基础好一个NB的知乎专栏：色彩空间基础 ... 阅读全文

posted @ 2017-11-21 18:13 wishchin 阅读(911) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow升级1.4：Cannot remove entries from nonexistent file \lib\site-pack

摘要：0. coco数据集使用TensorFlow版本至少1.3，需要对TensorFlow进行升级。出现此种问题：Cannot remove entries from nonexistent file \lib\site-pack解决方法：conda remove set... 阅读全文

posted @ 2017-11-17 11:31 wishchin 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)

Eclipse + Pydev开发Python时import报错解决方法

摘要：一. 原文链接：http://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/51306626 用eclipse +PyDev开发python时，需要import其他文件时eclipse会报错，但是在python的命... 阅读全文

posted @ 2017-11-16 16:10 wishchin 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow：Windows下使用TensorFlow-Python版本

摘要：原文链接：Win10X64下安装使用TensorFlow 安装TensorFlow由于Google那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包... 阅读全文

posted @ 2017-11-15 16:05 wishchin 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：MXNet设计和实现简介

摘要：对原文有大量修改，如有疑惑，请移步原文。参考链接：MXNet设计和实现简介文章翻译于：https://mxnet.incubator.apache.org/architecture/index.h... 阅读全文

posted @ 2017-11-10 14:49 wishchin 阅读(1452) 评论(0) 推荐(0)

VS编译时使用/去除NuGet管理库

摘要：原文链接：VS编译时自动下载NuGet管理的库之前一直使用NuGet来管理一些第三方的库，但是每次check in代码时候为了保证编译通过，都需要把对应的packages check in。比较耗费时间，特别是往github上同步代码，而且这些库在NuGet上都有的，... 阅读全文

posted @ 2017-09-25 10:47 wishchin 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)

Windows下使用Caffe-Resnet

摘要：参考文章：编译历程参考：CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2 caffe的VS版本源代码直接保留了sample里面的shell命令，当然这些shell命令在Windows平台下是不能运行的，需要稍... 阅读全文

posted @ 2017-09-24 16:14 wishchin 阅读(695) 评论(0) 推荐(0)

CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2

摘要：用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法，其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000，可以兼容使用VGG-Net框架。其中基于区域+CNN网络方法，大量使用了Caffe作为基础CNN框架。准备工作（python27环境，X6... 阅读全文

posted @ 2017-09-14 14:29 wishchin 阅读(543) 评论(0) 推荐(0)

DNN：windows使用 YOLO V1，V2

摘要：本文有修改，如有疑问，请移步原文。原文链接： YOLO v1之总结篇（linux+windows）此外： YOLO-V2总结篇 Yolo9000的改进还是非常大的 ... 阅读全文

posted @ 2017-09-05 13:35 wishchin 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-结合式方法

摘要：原文链接：何恺明团队提出 Focal Loss，目标检测精度高达39.1AP，打破现有记录呀加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络，arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作：“Foc... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 22:26 wishchin 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)

Caffe2：使用Caffe构建LSTM网络

摘要：前言：一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络。原文：（Caffe）LSTM层分析入门篇：理解LSTM网络 LSTM的官方简介： http://deeplearning.net/t... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 14:12 wishchin 阅读(518) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-一站式方法

摘要：有兴趣查看原文：YOLO详解人眼能够快速的检测和识别视野内的物体，基于Maar的视觉理论，视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点，然后综合这些信息完成整体描述，人眼逆向工程最相像的是DPM模型。目标的检... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:02 wishchin 阅读(663) 评论(0) 推荐(0)

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-分离式方法

摘要：前言：原文链接：基于CNN的目标检测发展过程文章有大量修改，如有不适，请移步原文. 参考文章：图像的全局特征--用于目标检测目标的检测和定... 阅读全文

posted @ 2017-08-15 10:28 wishchin 阅读(467) 评论(0) 推荐(0)

AI：IPPR的数学表示-CNN结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）

摘要：前言：文章：CNN的结构分析-------；文章：历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------；文章：GoogleLeNet系列解读-------；文章：DNN结构演进History—CNN-GoogLeNet ：Going Deep... 阅读全文

posted @ 2017-07-24 16:55 wishchin 阅读(766) 评论(0) 推荐(0)

AI：IPPR的数学表示-CNN可视化语义分析

摘要：前言： ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示，参数化的模型并不能给出函数的形式，更进而不能表示函数的实际意义。而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势，而Conv层和Polling层，整流层等都有明确的意义。可以跳过函... 阅读全文

posted @ 2017-07-24 11:46 wishchin 阅读(290) 评论(0) 推荐(0)

AI：IPPR的模式生成-学习/训练方式(基本结构)

摘要：前言：一个完备的模式识别系统，必然包含一个模式识别模型，此外还要附加一个评价模型，以及为了构建识别模型而构建的学习模型，并选择在学习模型中使用的学习方法。表示（Representation）　：一个分类器必须用计算机可以处理的某种... 阅读全文

posted @ 2017-07-23 22:02 wishchin 阅读(666) 评论(0) 推荐(0)

AI：IPPR的数学表示-CNN基本结构分析（ Conv层、Pooling层、FCN层/softmax层）

摘要：类似于SVM，CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长。比如向量机方法，使用可以映射到无穷维的高斯核，即使进行两类分类，在大数据集上得到高精度，即保持准确率和高精度的双指标，支持向量的个数会随着数据集增长，SVM三层网会变得非常... 阅读全文

posted @ 2017-07-17 13:51 wishchin 阅读(654) 评论(0) 推荐(0)

AI：IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

摘要：前言：CNN迎接多类的挑战特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的，模式函数的形式是固定的，在理论上产生了特定的“局限性” 的，分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来。特定函数形式的模式识别准确度、泛化误差都受到模型本身VC维的限制。　... 阅读全文

posted @ 2017-07-12 12:15 wishchin 阅读(280) 评论(0) 推荐(0)

随笔分类 - ANN/DNN/纤维丛

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