随笔分类 - 机器学习
摘要：数据增强策略： 1 在线模式--训练中 随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100): """ 随机裁剪 :par
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摘要：环境：ubuntu18 + nvidia 430 + cuda 10.0 + cudnn7.6.0 + tensorflow-gpu 2.0.0 调用 layers.Conv2D() 就报错，报错信息： 尝试过 升级cuda到10.1 还是报错，经过一番查找，发现只要在开头设置下 就可以了， 在开头
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摘要：人脸识别：mtcnn （依赖opencv和tensorflow） 人脸对齐：face-alignment 国内镜像： 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技
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摘要：1 安装nvidia驱动 1.1 设置root sudo passwd 123 1.2 检测nvidia显卡 ubuntu-drivers devices (base) dxs@dxs-ubuntu:~$ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:
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摘要：Faster R-CNN论文地址: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 1 概述: Fast R-CNN仍然使用selective search, 会存在一些问题:1 使用selective search获取候选框, 这是在CPU上运算的, 会出现性能瓶颈, 没
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摘要：硬件环境： win10 + GPU 1060 6G 软件环境：cmake 3.14.2 + swigwin-3.0.12 + Anaconda 3.5 + pycharm 2017.2.3 + vs2015 开始 (参考url: https://blog.csdn.net/yz2zcx/articl
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摘要：论文地址: 1 selective search: https://arxiv.org/pdf/1502.05082.pdf 2 r-cnn: https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 1 概述: 为了降低滑动窗口导致的时间消耗, 采用selective search
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摘要：硬件环境：ASUS Z370 + i7 8700K + 16G + GTX1660 软件环境：win10 x64 anaconda 3.5 python 3.6 pycharm 2018.3 步骤： 1 系统补丁升级至1803 2 安装 nvidia 驱动 419.35-desktop-win10-
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