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随笔分类 -  计算机视觉-CV

摘要:Deepo is a series of Docker images that allows you to quickly set up your deep learning research environment supports almost all commonly used deep le 阅读全文
posted @ 2019-07-01 20:02 stardsd 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TensorFlow Docker requirements Note: To run the docker command without sudo, create the docker group and add your user. For details, see the post-inst 阅读全文
posted @ 2019-07-01 19:51 stardsd 阅读(407) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.OpenFace 是 卡耐基梅陇(CMU)大学的一个图像+机器学习项目,整体程序包含:人脸发现,特征提取,特征神经网络训练,人脸识别这四部分。 github https://github.com/cmusatyalab/openface/ API文档 http://openface-api.re 阅读全文
posted @ 2019-06-05 20:36 stardsd 阅读(1676) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:1 对Blob的理解及其操作: Blob是一个四维的数组。维度从高到低分别是: (num_,channels_,height_,width_) 对于图像数据来说就是:图片个数,彩色通道个数,宽,高 Blob中数据是row-major存储的,W是变化最快的维度,例如在(n, k, h, w)处的数据, 阅读全文
posted @ 2019-03-28 10:47 stardsd 阅读(2329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 对比损失函数(Contrastive Loss function) 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类,而是区分它们。因此,分类损失函数(如交叉熵)不是最合适的选择,这种架构更适合使用对比函数。对比损失函数如下: (以判断图片相似度为例)其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Y值 阅读全文
posted @ 2019-03-28 10:42 stardsd 阅读(3045) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要:一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来 阅读全文
posted @ 2019-03-25 20:12 stardsd 阅读(7787) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:版权声明:本文为博主原创文章,如需转载请注明出处,谢谢。 https://blog.csdn.net/qq_38542085/article/details/78742295 初始代码 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow 阅读全文
posted @ 2019-03-19 11:51 stardsd 阅读(1998) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础 GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础 GoogLeNet系列解读 阅读全文
posted @ 2019-03-12 18:10 stardsd 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:通常用外部api进行卷积的时候,会面临mode选择。 本文清晰展示三种模式的不同之处,其实这三种不同模式是对卷积核移动范围的不同限制。 设 image的大小是7x7,filter的大小是3x3 1,full mode 橙色部分为image, 蓝色部分为filter。full模式的意思是,从filte 阅读全文
posted @ 2019-03-11 19:54 stardsd 阅读(14948) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:https://blog.csdn.net/Rasin_Wu/article/details/80017920 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422 AlexNet AlexNet在2012年的ImageNet图像分类大赛 阅读全文
posted @ 2019-03-11 19:25 stardsd 阅读(1980) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练 阅读全文
posted @ 2019-03-08 18:02 stardsd 阅读(2500) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:nvidia-smi命令输出如下: 解释: 第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温(比如我们实验室的服务器是常年放在空调房间里的)。 第 阅读全文
posted @ 2019-03-06 14:39 stardsd 阅读(8117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:要运行高版本的GPU版TensorFlow,需要更新宿主机的显卡驱动(本文以NVIDIA390为例) 一、更新驱动 卸载已有驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 二、报错: 说是驱动有问题,第一个想到的就是因为将早先的 nvidia-384 驱动更新到了 nv 阅读全文
posted @ 2019-03-02 21:36 stardsd 阅读(17625) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 图像bayer格式介绍 bayer格式图片是伊士曼·柯达公司科学家Bryce Bayer发明的,Bryce Bayer所发明的拜耳阵列被广泛运用数字图像。 对于彩色图像,需要采集多种最基本的颜色,如rgb三种颜色,最简单的方法就是用滤镜的方法,红色的滤镜透过红色的波长,绿色的滤镜透过绿色的波长, 阅读全文
posted @ 2019-02-23 19:39 stardsd 阅读(1713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文参考博文 (1)介绍 *_train_test.prototxt文件与 *_deploy.prototxt文件的不同:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/49472901 (2)生成deploy文件的Python代码:htt 阅读全文
posted @ 2019-02-23 09:52 stardsd 阅读(900) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Introduction A lot of applications use digital images, and with this there is usually a need to process the images used. If you are building your appl 阅读全文
posted @ 2019-02-18 19:26 stardsd 阅读(528) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Alpha通道是计算机图形学中的术语,指的是特别的通道,意思是“非彩色”通道,主要是用来保存选区和编辑选区。真正让图片变透明的不是Alpha 实际是Alpha所代表的数值和其他数值做了一次运算 为什么用‘Alpha’代表透明度? l Alpha 没有透明度的意思,不代表透明度。opacity 和 t 阅读全文
posted @ 2019-02-16 14:54 stardsd 阅读(1381) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:视频质量专家组(Video Quality Experts Group, VQEG)发起的评价算法性能校准项目的主要思想是通过组织主观实验获取图像的主观质量,以主客观质量的一致性来判断客观评价算法的性能。目前常用的数据主要有以下8种: 1)LIVE(Laboratory for image & vi 阅读全文
posted @ 2019-02-15 09:47 stardsd 阅读(4307) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/coloriy/article/details/6668447 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/coloriy/article/deta 阅读全文
posted @ 2019-02-10 16:48 stardsd 阅读(4857) 评论(0) 推荐(0) 编辑