随笔分类 - deep learning
summery about my deep learning notes
摘要：第一次参加比赛实力有限，加上导师这边吹的近，仅仅在初赛努力了一下，就结束了整个比赛，但是当初没有想过的解决方法，通过github还是找到了别人的解决方案。特此学习取经 对于华为云大赛 1. 当使用各种模型发现都几乎不涨点的时候，就应该知道不是模型的问题，而是数据的问题，应该通过数据扩充来涨点。 2.
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摘要：可以在官网查看经过测试的TensorFlow版本对应的CUDA和Cudnn:https://tensorflow.google.cn/install/source#linux Tensorflow-gpu安装 一、环境变量 OS：ubuntu-18.04 编程语言:Python3.6 二、安装步骤
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摘要：看了很多博客，说实话都写的不行。这里Mark一下大神kevinzakka写的教程博客： https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-part1/ https://kevinzakka.github.io/2017/01/18/stn-part2/ 另外大神
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摘要：在Faster RCNN中，首先使用基类imdbs创建一个工厂类。然后建立自己的具体数据集的类。 然后可以将类当做为函数，使用lambda方法进行调用实例化。 在这里，我们讲解一下lambda方法： 其中,var变量存储的不是func的返回。而是func本身，如果我们输出var： 而如果我们想得到v
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摘要：建立一个简单的模型 sequential model sequential model是一个线性堆叠layers的模型。你既可以通过使用List加入layers的方法初始化，也可以通过.add方法添加layers。 为了建立一个简单的模型，这里以一个全连接层的多层感知机为例： OR Specifyi
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摘要：Eager essentials Eager 要领 Tensorflow的eager execution 是一个命令式编程环境（imperative programming environment），他可以运算返回具体值，而不是构建计算图形以便稍后运行。这样可以轻松的使用TensorFlow和调试模
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摘要：我看的Faster RCNN代码复现代码为：https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF 关于./lib/networks/network.py 中有这么一段代码： 你会发现这个文件夹下面的每个函数都带有一个@layer，刚开始我也不知道这是什么，他的工作
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摘要：什么是卷积？ TensorFlow中的卷积可以算在高级图像处理部分。主要目的是对信号进行变换处理，得到特征。卷积也可以叫滤波（filter），在整个特征处理中，位置如下图。 图1特征处理 卷积的作用就是求特征，具体应用例如传统的双边滤波进行磨皮到深度学习进行人脸识别等都是的。这里我们讲一下具体卷积的
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摘要：setup这一年也是遇到了很多次，随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加，这里做一次简单的小节。 相关工具：distutils，cython 1.Cython简介 我们平时使用的python，又叫CPython，因为他是用C语言写的，一般来说，我们的python源代码(
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摘要：这次去听了3天讲座，其实没啥特别的收货，但是记录下来，说不定有点意义。 这么几天的讲座，大部分还是将传统的算法用于深度学习，对于深度学习来说他仅仅是一个工具。所以，讲座中大部分大佬讲的是关于传统算法。 包括optical flow, karman filter, 为什么使用batch_normali
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摘要：好久好久没有写博客了，由于做的事情越来越多，这个学期的信息量好大，都不想整理，不想总结了，但是不总结是不对的，这些知识是吃不下的。从今天开始，还是把纸上的写下来的资料总结一下吧。4月17日，我胡汉三又回来了~ 关于深度学习的入门学习，我主要是通过看红色的石头的吴恩达深度学习专项课程博客专栏学习的深度
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