09 2018 档案

Ubuntu16.04 + caffe + cuda 环境搭建
摘要：1. 2. 阅读全文
posted @ 2018-09-29 16:26 洛笔达 阅读(264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Caffe学习笔记】一 、环境安装 Caffe + cuda + windows10 + VS2015 安装笔记， win7也适用
摘要：1. 下载cuda8.0 cudnn5 anaconda https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive https://developer.nvidia.com/cudnn https://www.anaconda.com/dow 阅读全文
posted @ 2018-09-27 19:39 洛笔达 阅读(2608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【CNN】 吴恩达课程中几种网络的比较
摘要：LeNet5 AlexNet VGG16 ResNet : 残差网络 Inception Net ： 特点，可以通过1*1*192 的卷积核来缩减参数个数，压缩维度，约缩减10倍， 例如 ：用1*1*192的卷积核，使用的参数个数为： 28*28*32 * 1*1*192 + = 1.2M 但是使用 阅读全文
posted @ 2018-09-27 00:06 洛笔达 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【图像处理】二 高斯滤波及其加速方法
摘要：高斯核可分离加速 https://blog.csdn.net/zxpddfg/article/details/45912561 阅读全文
posted @ 2018-09-25 21:23 洛笔达 阅读(934) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【图像处理 】 一、OSTU分割法
摘要：图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: 图像大小：M*N T为二值化的阈值； N0为灰度小于T的像素的个数，N0的平均灰度为μ0 N1 为灰度大于T的像素的个数，N1的平均灰度为μ1 ω0=N0/ M×N (1) //落在N0的概率 ω1=N1/ 阅读全文
posted @ 2018-09-21 23:27 洛笔达 阅读(2697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN 笔记
摘要：1. 卷积后的图像的大小为 (w+2p-f)*3 / s W为图像的宽，p为padding的大小， f为卷积核大小， 3 为图像的通道数， s为步长 2. 卷积层和池化层的区别？ 卷积层是窗口滑动卷积， 池化层是取最大值 3. sigmod 函数和 relu函数的区别 ？？ sigmoid函数， s 阅读全文
posted @ 2018-09-20 14:24 洛笔达 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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