随笔分类 - Brain-NN
TensorFlow, CNN, Bayesian Deep Learning
摘要：Install TensorFlow for C lrwxrwxrwx 1 jeffrey jeffrey 28 Jun 21 10:05 libtensorflow_framework.so -> libtensorflow_framework.so.2* lrwxrwxrwx 1 jeffrey
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摘要：演示程序链接：https://huggingface.co/spaces/mmlab-ntu/relate-anything-model 代码链接：https://github.com/Luodian/RelateAnything 数据集链接：https://github.com/Jingkang5
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摘要：观看笔记 YoloAll V2发布，集成所有主流Yolo模型于一身 可视化的YoloX训练项目 YoloX EasyTrain：https://github.com/DL-Practise/YoloX_EasyTrain 都是基于 caffe 的 solution。 【目标检测YOLOv5项目调试与
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摘要：Tensorflow lite 编译Android JNI C++ 动态链接库（步骤详细生动，还怕搞不定吗） 在安卓上玩转Tensorflow Lite ：数据输入 博主的内容比较实用，可以参考其他文章。 Ref: Android JNI开发常用库汇总，再也不用自己编译啦 Ref: https://
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摘要：Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector Starting with OpenCV 3.4.2, you can easily use YOLOv3 models in your own OpenCV applicati
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摘要：Ref: 基于图像的数据增强方法发展现状综述 收稿日期：2021年1月17日；录用日期：2021年2月12日；发布日期：2021年2月19日 针对计算损耗巨大的问题，谷歌大脑的研究人员又提出了一种自动数据增强的方法，称为 RandAugmentation [20]。这种方法大大缩小了数据增强所产生的
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摘要：Clone Loss TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么 Losses/clone_loss： 仅在多个GPU上训练时才有意义，TensorFlow将创建模型的克隆以在每个GPU上训练并报告每个克隆的损失。如果您在单个GPU / CPU上训练模型，那么您将看到cl
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摘要：Ref: Effect of batch size on training dynamics Don’t decay the learning rate increase the batch size We can often achieve the benefits of decaying the
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摘要：Ref: TensorFlow Performance with 1-4 GPUs -- RTX Titan, 2080Ti, 2080, 2070, GTX 1660Ti, 1070, 1080Ti, and Titan V CNN [ResNet-50] fp32, fp16 and RNN [
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摘要：智能读表 一、前人笔记 基于电力行业的智能读表系统--基于RK3399嵌入式设备部署 基于电力行业的智能读表系统 -- 算法设计 李是Lyapunov的李：工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型仪表读取系列文章（1） 李是Lyapunov的李：工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型仪表读
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摘要：网友用人工智能AI还原的宋朝皇帝，原来这么帅！ PaddleGan 模型 Artbreeder AI Studio 生成了脸部的动态。 人脸识别 Dlib：68个特征点。Test in real-time: Install dlib (the easy, complete guide) Code:
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摘要：基础认知 参考：小白自动驾驶之路 自动驾驶入门日记-2-图像语义分割 FCN的优点（贡献）和不足 优点和贡献 1.为深度学习解决语义分割提供了基本思路，激发了很多优秀的工作 2.输入图像大小没有限制，结构灵活 3.更加高效，节省时间和空间 不足 1.结果不够精细，边界不清晰 2.没有充分考虑到语义间
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摘要：一、资源 TensorRT 教程（一）：安装TensorRT TensorRT 教程（二）：TensorRT 源码简介 TensorRT 教程（三）：PyTorch模型转ONNX模型 Distiller 模型剪枝教程，博主不错，这里也提到了剪枝，未来可能用到。 高性能深度学习支持引擎实战——Tens
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摘要：初步认知 SOM(自组织映射神经网络)——理论篇 Ref: https://github.com/tcosmo/tcosmo.github.io/tree/master/assets/soms【唯一好文，楼主好人】 一、基本特点 竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之
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摘要：热身 一、实践学习 Ref: https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf Fig. 1. U-net architecture (example for 32x32 pixels in the lowest resolution). Each blue box corr
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摘要：Ref: First Order Motion Model for Image Animation PaddleGAN PaddleGAN 不错，比较实用，且支持 512x512。 Ref: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN Ref: First O
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摘要：一、TF & TensorFlow 版本配置问题 From: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher From: tensorflow 对应 的keras 版本， 版本不匹配会出现很多问题 目前已知的是： tensorflow 1.5 和 keras 2.1.
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摘要：So eventually my project will have, all in C++: Data preparation DNN model creation Training Validation 事件全系列参考： Creating a TensorFlow DNN in C++ Part
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摘要：Ref: https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Model architectureDesktop CPU 1Desktop CPU 1+ USB Accelerator (USB 3.0)with Edge TPUEmbedded CPU 2Dev B
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摘要：使用TensorFlow C++接口调用预训练模型 Valuable Resource: MLPerf Inference - Image Classification Ref: Use TensorFlow C++ API with OpenCV3 一、Bazel Ref: 安装和配置bazel
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