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handspeaker
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2017年12月21日
tensorflow中moving average的用法
摘要: 一般在保存模型参数的时候,都会保存一份moving average,是取了不同迭代次数模型的移动平均,移动平均后的模型往往在性能上会比最后一次迭代保存的模型要好一些。 tensorflow-models项目中tutorials下cifar中相关的代码写的有点问题,在这写下我自己的做法: 1.构建训练
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posted @ 2017-12-21 16:00 handspeaker
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2017年8月22日
tensorflow c/c++库使用方法
摘要: tensorflow目前支持最好的语言还是python,但大部分服务都用C++ or Java开发,一般采用动态链接库(.so)方式调用算法,因此tensorflow的c/c++ API还是有必要熟悉下,而且经过本人测试,相同算法,c接口相比python速度更快。 下面讲解如何让程序调用tensor
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posted @ 2017-08-22 17:26 handspeaker
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2017年7月27日
tensorflow中batch normalization的用法
摘要: 网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理 公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale)、偏移(offset)系数。 一般来讲,这些参数都是基于chann
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posted @ 2017-07-27 14:05 handspeaker
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2017年6月14日
编译使用tensorflow c版本动态链接库
摘要: 注意:如果是linux或mac os操作系统,可以参考https://www.tensorflow.org/install/install_c,直接下载对应的so库和头文件,然后跳到步骤4。如果不能使用,再从源码编译。 1.下载tensorflow源码 git clone --recursive
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posted @ 2017-06-14 10:48 handspeaker
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2017年5月24日
talk is cheap, show me the code——dcgan,wgan,wgan-gp的tensorflow实现
摘要: 最近学习了生成对抗网络(GAN),基于几个经典GAN网络结构做了些小实验,包括dcgan,wgan,wgan-gp。坦率的说,wgan,wgan-gp论文的原理还是有点小复杂,我也没有完全看明白,因此在此就不详细介绍了,如果感兴趣可以阅读参考部分的论文,本篇博客主要着重于记录如何利用tensorfl
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posted @ 2017-05-24 18:00 handspeaker
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2017年2月28日
一个随机森林的简单实现
摘要: 开源了一个14年写的随机森林程序,只有1500行C++代码,支持回归和分类,里面有mnist训练的实例,附了不少注释,比较适合入门学习 地址: https://github.com/handspeaker/RandomForests
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posted @ 2017-02-28 16:55 handspeaker
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2016年12月27日
2016年终总结
摘要: 今年真是干了不少事,回首这一年,付出多,收获也多,不废话,直接写总结。 一、工作 1.带着两个人的小团队,从三月份到现在,用了不到一年的时间,在公司里面把人脸检测、特征点定位和人脸识别算法都搭了出来。客户端上人脸检测和特征点定位基于传统算法pico改进,做到了超实时,大概10-15ms一帧,相同fp
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posted @ 2016-12-27 16:08 handspeaker
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2016年11月3日
caffe上使用hdf5格式文件以及回归(regression)问题
摘要: 最近用caffe做了一下regression问题,先用data layer中的data,float_data试了一下,data用来存放图片,float_data存放regression的values,label存放标签,发现不行,因为float_data和label这俩是指向同一块内存,两者不能共存
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posted @ 2016-11-03 19:49 handspeaker
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2016年8月8日
sloth——算法工程师标注数据的福音
摘要: 一般算法工程师做标注,都要先开发个标注工具,无非下面几个选项: 1.mfc,C#,优点是交互界面友好,开发难度适中,缺点是没法跨平台 2.matlab,优点是可以跨平台,开发难度非常低,缺点是速度慢、交互界面很烂 3.搭个服务(土豪选项),直接服务器上搭个标注服务,再写个界面,标注人员通过浏览器打开
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posted @ 2016-08-08 11:05 handspeaker
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2016年6月21日
对Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection一文的几点疑惑
摘要: 最近读了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection这篇论文,论文中把之前人脸检测使用到的cascade cnn,从分开训练的模式,改为了联合训练,并且声称得到了更好的结果。 但是在我读论文的过程中,产生了下面几点疑惑: 1.论文4.2节的Tra
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posted @ 2016-06-21 10:20 handspeaker
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