2017年4月25日
DIY Deep Learning for Vision:A Full-Day Caffe Tutorial
摘要： 阅读全文
posted @ 2017-04-25 22:05 mu_fire 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
为什么选择Caffe
摘要： Caffe是一个深刻的学习框架，以表达，速度和模块化为前​​提。它由伯克利AI研究（BAIR）和社区贡献者开发。 贾扬清在加州大学伯克利分校的博士期间创建了该项目。 为什么选择Caffe？ 表达式架构鼓励应用和创新。模型和优化由没有硬编码的配置定义。通过设置单个标志在GPU机器上训练，然后部署到商品 阅读全文
posted @ 2017-04-25 19:56 mu_fire 阅读(565) 评论(0) 推荐(0) 编辑
（转）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks(更快的RCNN：通过区域提议网络实现实时)
摘要： 原文出处 感谢作者~ Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region ProposalNetworks Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 摘要 目前最先进的目标 阅读全文
posted @ 2017-04-25 10:55 mu_fire 阅读(809) 评论(0) 推荐(0) 编辑