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摘要: 数据结构导论 阅读全文
posted @ 2019-05-13 16:52 我的明天不是梦 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html 摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件。但是我们还没有完整的介绍过如何 阅读全文
posted @ 2019-04-11 12:47 我的明天不是梦 阅读(1300) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 制作Hdf5数据源详细教程 阅读全文
posted @ 2019-04-10 17:40 我的明天不是梦 阅读(777) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Windows10制作LMDB详细教程 原创不易,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10678658.html 摘要: 当我们在使用Caffe做深度学习项目时,经常需要制作Caffe常用的数据类型lmdb、leveldb以及hdf5等(尽管可以使用 阅读全文
posted @ 2019-04-09 18:01 我的明天不是梦 阅读(3062) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PCA降维的数学原理 PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述 阅读全文
posted @ 2019-04-02 17:46 我的明天不是梦 阅读(1354) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1. 首先,我们先看一个完整的文件:lenet_train_test.prototxt 2. 数据层 3. 卷积层 4. 池化层(pooling layer) 5. 激活函数层 6. 全连接层(FC Layer) 7. soft-max loss层 7. reshape层 8. solver文件解析 阅读全文
posted @ 2019-04-01 16:18 我的明天不是梦 阅读(476) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN) 论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection)。Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的 阅读全文
posted @ 2019-03-28 21:00 我的明天不是梦 阅读(3038) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637 神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637 神经网络中的不变 阅读全文
posted @ 2019-03-23 11:35 我的明天不是梦 阅读(3105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 支持向量机学习网址:http://www.gwylab.com/note-cv_algorithm_svm.html 【学习笔记】传统CV算法——机器学习之支持向量机 Sept 29, 2018 - 11:01 / by GuoWY ·绪论 这篇是我学习机器学习过程中写的一篇笔记,篇幅较长,特意单独 阅读全文
posted @ 2019-03-21 20:51 我的明天不是梦 阅读(569) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 大神的博客地址:http://www.gwylab.com/works.html 论文翻译下载地址:www.gwylab.com/download.html 这里面包含了学习的书籍、数据集、论文翻译等等资料。 另一个大神的博客地址: 这里也是论文的翻译: https://alvinzhu.xyz/c 阅读全文
posted @ 2019-03-21 20:28 我的明天不是梦 阅读(803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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