面向移动端的轻量级神经网络模型mobilenet、ShuffleNet
摘要：翻译： http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao.baidu.com/s?id=1566004753349359&wfr=spider&for=pc ShuffleNet和M
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posted @ 2017-11-29 16:46
11 2017 档案
深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。 在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）。 这种方法在保
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posted @ 2017-11-29 09:16
更多卷积动画，更好的理解各种DL中的卷积实现
摘要：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
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posted @ 2017-11-28 21:24
TensorFlow基础笔记(11) max_pool2D函数
摘要：# def max_pool2d(inputs, # kernel_size, # stride=2, # padding='VALID', # data_format=DATA_FORMAT_NHWC, # outputs_collectio...
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posted @ 2017-11-27 17:19
tensorflow中slim模块api介绍
摘要：tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35 翻译 2017年08月29日 20:13:35 http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块，先把slim的gith
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posted @ 2017-11-27 16:50
TensorFlow基础笔记(11) conv2D函数
摘要：#链接：http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim # tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) # 除去name参...
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posted @ 2017-11-27 16:03
tensorflow学习笔记(10) mnist格式数据转换为TFrecords
摘要：本程序 (1)mnist的图片转换成TFrecords格式 (2) 读取TFrecords格式
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posted @ 2017-11-21 14:37
tensorflow函数学习笔记
摘要：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-4isv2ez3.html tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表 tf.all_variables返回的是所有变量的列表 输出： v:0v1:0
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posted @ 2017-11-20 14:42
各个层次的gcc警告
摘要：http://blog.csdn.net/lizzywu/article/details/9419145 各个层次的gcc警告从上到下覆盖变量(代码)级:指定某个变量警告int a __attribute__ ((unused));指定该变量为"未使用的".即使这个变量没有被使用,编译时也会忽略则个
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posted @ 2017-11-17 19:12
Tensorflow学习资源
摘要：https://tensorflow.google.cn/ 中文官网 https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-gnwm2c68.html [1] 安装Tensorflow（Linux ubuntu） http://bl
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posted @ 2017-11-16 19:03
opencv3.2 dnn 图像分割
摘要：下载 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/fcn32s-heavy-pascal.caffemodel 在opencv_contrib-3.2.0/modules/dnn/samples目录中找到下面的文件 fcn32s-heavy-pascal.prototxt
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posted @ 2017-11-16 13:46
ubuntu16.04 安装caffe以及python接口
摘要：http://blog.csdn.net/qq_25073253/article/details/72571714http://blog.csdn.net/greed7480/article/details/68486039 首先在你要安装的路径下 clone ：git clone https://
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posted @ 2017-11-16 10:59
linux profile\bashrc\bash_profile之间的区别和联系
摘要：/etc/profile 每个用户，首次登录时被执行； /etc/bashrc 每个运行bash shell的用户都执行此文件，当bsh被打开时，该文件被读取； ~/.bash_profile 专用于本用户的shell信息，仅被执行一次； ~/.bashrc 文件包含本用户的bsh信息，登录及每次打
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posted @ 2017-11-16 10:51
ubuntu 16.04 安装pycharm
摘要：Ubuntu16.04下安装Cuda8.0+Caffe+TensorFlow-gpu+Pycharm过程（Simple） ubuntu 16.04 安装pycharm 1、安装java jdk 直接打开终端，执行下面的命令; sudo add-apt-repository ppa:webupd8te
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posted @ 2017-11-14 16:36
Ubuntu下配置samba实现文件夹共享
摘要：Ubuntu下配置samba实现文件夹共享 一. samba的安装: sudo apt-get install samba sudo apt-get install smbfs sudo apt-get install cifs-utils 执行第二命令时出现了如下的错误 正在读取软件包列表...
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posted @ 2017-11-14 13:15
TensorFlow基础笔记(9) Tensorboard可视化显示以及查看pb meta模型文件的方法
摘要：参考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52dad http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/detai
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posted @ 2017-11-10 15:54
Deep Learning 经典网路回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
摘要：#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet 深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析 图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）, 论文来源,翻译
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posted @ 2017-11-09 21:08
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
摘要：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： 其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差。因为我们的
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posted @ 2017-11-09 13:39
python 人脸识别
摘要："""Performs face alignment and calculates L2 distance between the embeddings of images.""" # MIT License # # Copyright (c) 2016 David Sandberg # # Permission is hereby granted, free of charge, to ...
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posted @ 2017-11-05 23:35
opencv 摄像头人脸检测
摘要：PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12，当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后，运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);p
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posted @ 2017-11-03 17:34
tensorflow 保存训练模型ckpt 查看ckpt文件中的变量名和对应值
摘要：TensorFlow 模型保存与恢复 一个快速完整的教程，以保存和恢复Tensorflow模型。 在本教程中，我将会解释： 这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解。如果不了解的话请查阅相关资料。 1. 什么是TensorFlow模型？ 训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么
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posted @ 2017-11-01 08:50
