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摘要: 原文:http://blog.csdn.net/taigw/article/details/51401448 从图像分类到图像分割 卷积神经网络(CNN)自2012年以来,在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次 阅读全文
posted @ 2018-03-20 18:36 VincentCheng 阅读(3702) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. caffe 网络结构可视化 http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 将网络结构复制粘贴到左侧的编辑框,按Shift+Enter就可以显示出你的网络结构 2. caffe计算图片的均值 使用caffe自带的均值计算工具 ./build 阅读全文
posted @ 2018-03-06 16:31 VincentCheng 阅读(1741) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ipython3 --pyplot pyplot: matplotlib 画图的交互使用环境 阅读全文
posted @ 2018-03-02 21:46 VincentCheng 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: da array: 一个快速而灵活的同构多维大数据集容器,可以利用这种数组对整块的数据进行一些数学运算 数据指针,系统内存的一部分 数据类型 data type/dtype 指示数据大小的元组 stride: strides中保存的是当每个轴的下标增加1时,数据存储区中的指针所增加的字节数 In [ 阅读全文
posted @ 2018-03-02 20:10 VincentCheng 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: resample: 重采样函数,可以按照时间来提高或者降低采样频率,fill_method可以使用不同的填充方式。 pandas.data_range 的freq参数枚举: 阅读全文
posted @ 2018-03-01 20:42 VincentCheng 阅读(286) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepd 阅读全文
posted @ 2018-02-26 18:44 VincentCheng 阅读(1444) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1. 非数学符号如max/min将下标放到正下方,这个问题折腾了很久, 下标不在正下方会带俩两个问题,一是有时候不够美观,二是会使得数学公式过长越界,需要换行. 解决方案:将符号转换为数学符号, \mathop{符号} 效果: \[\mathop{min}_G \mathop{max}_D V (D 阅读全文
posted @ 2017-12-17 21:19 VincentCheng 阅读(1559) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习 So far this week + Edge detection + RANSAC + SIFT + K Means + Linear classifier + Mean shift + PCA/Eigenfaces + Image features Current Research + 阅读全文
posted @ 2017-12-12 22:33 VincentCheng 阅读(368) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: what has been done: This paper proposed a novel Deep Supervised Hashing method to learn a compact similarity-presevering binary code for the huge body 阅读全文
posted @ 2017-12-10 19:59 VincentCheng 阅读(1193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Background reading: Forsyth and Ponce, Computer Vision Chapter 7 Image sampling and quantization Types of images: binary, gray scale, color Resolution 阅读全文
posted @ 2017-12-09 20:28 VincentCheng 阅读(839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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