08 2017 档案

[Torch]的安装
摘要：1 安装Torch 本文介绍Torch7的安装方法，因为本人安装Torch前安装了caffe，所以可能CUDA、cudnn、Blas等Torch可能需要用来的库的安装就不再重复介绍了，相关依赖出现问题的的猿友可以参考 "史上最全的caffe安装过程" 。 1.1 安装luarock lua是通过lu 阅读全文
posted @ 2017-08-31 20:21 fariver 阅读(6248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[Caffe]史上最全的caffe安装过程
摘要：Linux下的GPU版Caffe安装方法 系统环境：Ubuntu 14.04LTS + NV TitanX 1.1 (可选)显卡驱动的安装(有风险) 如果需要重装，需要先卸载已有版本 再重装一个比较稳定的版本 或者安装其它最新版本的驱动，但一定注意，通过apt get或者yum安装， 不要用官方的. 阅读全文
posted @ 2017-08-31 16:42 fariver 阅读(22401) 评论(0) 推荐(2) 编辑
[目标检测]PVAnet原理
摘要：创新点：基于Faster RCNN使用更高效的基础网络 1.1 创新点 PVAnet是RCNN系列目标方向，基于Faster RCNN进行改进，Faster RCNN基础网络可以使用ZF、VGG、Resnet等，但精度与速度难以同时提高。PVAnet的含义应该为：Performance Vs Acc 阅读全文
posted @ 2017-08-29 17:56 fariver 阅读(12117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[目标检测]YOLO原理
摘要：1 YOLO 创新点： 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该 阅读全文
posted @ 2017-08-29 10:03 fariver 阅读(92268) 评论(4) 推荐(2) 编辑
[目标检测]SSD原理
摘要：1 SSD基础原理 1.1 SSD网络结构 SSD使用VGG 16 Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG 16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看 阅读全文
posted @ 2017-08-11 17:51 fariver 阅读(61365) 评论(3) 推荐(1) 编辑

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