随笔分类 - Deep Learning
摘要：非极大抑制，是在对象检测中用的较为频繁的方法，当在一个对象区域，框出了很多框，那么如下图： 上图来自这里 目的就是为了在这些框中找到最适合的那个框.有以下几种方式： 1 nms 2 soft-nms 3 softer-nms 1. nms 主要就是通过迭代的形式，不断的以最大得分的框去与其他框做io
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摘要：接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1，作者在之前模型上，先修修补补了一番，提出了YOLO v2模型。并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集，提出了wordnet模型，并成功的提出了YOLO9000模型。这里暂时只讲YOLO v2. 作者说yolo v1相比较其他基于区域
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摘要：这部分，我们来聊聊YOLO. YOLO：You Only Look Once，顾名思义，就是希望网络在训练过程中，一张图片只要看一次就行，不需要去多次观察，比如滑框啥的，从而从底层原理上就减少了很多的计算量。 ###0 - 扯扯 图1.YOLOv1检测过程 上图为YOLOv1的检测过程（其实第二版在
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摘要：《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的
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摘要：引言 2015年05月25日。之前在csdn写博客，可是csdn经常进不去，所以转战博客园，就用了一键博客搬家功能,其中诺有版面问题，请来这边：http://blog.csdn.net/shouhuxianjian $\color{red}{【自然语言处理】}$ 0 引言 NLP之引言 1 词向量
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摘要：这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理，虽然文献老了点，不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。翻译如有不对之处，还望告知，我好及时改正，谢谢指正！ Notes on Convolutional Neural Networks Jake
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摘要：这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的，这里的tiled，按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接，而且不是共享的，这是针对于权重来说的。本文翻译如有错误，还望指正，谢谢！！这篇论文是10年的，相比较来说四年的东西，比较旧了，可是这个tcn...
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摘要：这是boss14年1月份就叫我看的论文，希望能够实现起来，但是发现里面的牵涉的东西太多，而且重要的是论文几乎没给数据参数，网上也找不到代码来熟悉，没gpu，没大内存，没师兄师姐可以帮助，单干的确挺累人。还是翻译下，加深印象吧，总觉得在做无用功。最重要的是，boss完全不管，自己也非大神（吐槽过多。。...
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摘要：从13年11月初开始接触DL，奈何boss忙or 各种问题，对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻，主要是自己觉得没啥进展，感觉荒废时日（丢脸啊，这么久。。。。）开始开文，即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的，也为了自己思维更有条理。请看客，轻拍，（如果有错，我会立马改正，谢
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