05 2019 档案
摘要：Densely semantically aligned person re-identification https://arxiv.org/abs/1812.08967
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摘要：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_36285879/article/details/82810705 S1.1 滤波、形态学腐蚀与卷积（合集） 参考：《学习OpenCV3》、《数字图像处理编程入门》文章目录 S1.1 滤波、形态学腐蚀与卷积（合集）滤波器简单模糊与方形滤波中值滤波高斯
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摘要：https://cloud.tencent.com/developer/news/240669 你一定听说过『神经网络络可以拟合任意连续函数』这句话。 没错，通过增加网络的隐藏层数量和隐藏层大小，你可以得到强大的学习网络，无论是二次三次函数，还是正弦余弦，都可以用你的网络进行无限逼近。 好了，打住，
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摘要：https://blog.csdn.net/u011765306/article/details/54562282 前言 今天因为要用到tile操作(类似np.tile，将数据沿axises进行数据扩充)，结果发现mxnet中没有，而且很多操作都没实现，详细完成 度可以参看issue,还在完成中，不
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_34260991/article/details/87106463 这里使用比较简单的定义方式，只是在原有的激活函数调用中加入。 准备工作下载MXNet源代码，确认可以顺利编译通过。推荐在Linux下进行此操作: https://mxnet.
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摘要：https://blog.csdn.net/a350203223/article/details/77449630 在使用深度学习平台时，光会使用其中已定义好的操作有时候是满足不了实际使用的，一般需要我们自己定义新的操作。但是，绝大多数深度平台都是编译好的，很难再次编写。本文以Mxnet为例，官方给
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摘要：https://www.jianshu.com/p/f9b015cc4514 https://github.com/hpi-xnor/BMXNet BMXNet：基于MXNet的开源二值神经网络实现 Index Introduction Related Works Binary Neural Net
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摘要：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9937440.html 在阅读LIFT：Learned Invariant Feature Transform一文时，文中第1节提到为了保证端到端的可微性，利用softargmax来代替传统的NMS（非极大值抑制）来挑选极值点位
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摘要：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如M
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摘要：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591271039698173396&wfr=spider&for=pc 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优
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摘要：http://www.cnblogs.com/fiercex/p/7656612.html fiercex 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索 fiercex 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索 MxNet新前端Gluon模型转换到Symbol 1. 导入各种包 from mxnet import gluo
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摘要：https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9259840.html 在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。 一、matplotlib 1. 显
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摘要：https://www.jianshu.com/p/ce14b6381dfe 1. 导入各种包 from mxnet import gluon from mxnet.gluon import nn import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import a
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摘要：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/80494120 Gluon是MXNet的高层封装，网络设计简单易用，与Keras类似。随着深度学习技术的普及，类似于Gluon这种，高层封装的深度学习框架，被越来越多的开发者接受和使用。 在开
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摘要：http://www.cnblogs.com/infaraway/p/8523341.html 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神
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摘要：http://www.mamicode.com/info-detail-2537502.html 多层感知机中： hi 以 p 的概率被丢弃，以 1-p 的概率被拉伸，除以 1 - p import mxnet as mx import sys import os import time impor
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摘要：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9084894.html 目录 一、符号式编程 1、命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编程 二、惰性计算 用同步函数实际计算出结果 三、自动并行 目录 一、符号式编程 1、命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编
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摘要：http://www.cnblogs.com/fiercex/p/7927804.html fiercex 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索 fiercex 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索 Gluon炼丹（Kaggle 120种狗分类，迁移学习加双模型融合） 这是在kaggle上的一个练习比赛，使用的
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