04 2016 档案
摘要：class Song(object): def __init__(self, lyrics): self.lyrics = lyrics def sing_me_s_song(self): for line in self.lyrics: print line happy_bday = Song([
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摘要：Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把，在Google Deep Mind的主页上，更是许多关于此的paper，基本都发在ICM
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摘要：如何给图像添加矩形框？以及添加想要输入的文字 ？ 案例程序，如下所示： clc; close all; clear all;image = imread('/home/wangxiao/Pictures/image/gamersky_022origin_043_20147261368D.jpg');
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摘要：Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx
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摘要：Feature visualization from ipython notebook Wang Xiao 1. install anaconda2 from: https://www.continuum.io/downloads Note: download the version 2 not v
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摘要：1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码： 3. 结果展示：
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摘要：How to change the AlexNet into FCNs ? FCNs is a network that only contain convolution layers and no fc layer at all. It's structure can be shown as th
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摘要：Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic Segmentation，但是为了做
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摘要：Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务（即：行人属性和场景属性）和行人检测相结合，以语义信息协助进行行人检测。先来看一下大致的检测结果（TA-CNN为本文检测结果）： 可以看出，由于
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摘要：I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solver.cpp:247] Solving AlexNetI0415 15:03:37.603559 27
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摘要：Ubuntu + Deep Learning (Caffe, PyTorch) 配置参考文献 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit pip install gpustat watch --color -n1 gpustat -cpu [Note]: the RTX
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摘要：then, a link needed :
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摘要：NVCC src/caffe/solvers/adam_solver.cuIn file included from /usr/local/cuda/include/cuda_runtime.h:76:0, from <command-line>:0:/usr/local/cuda/include/
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摘要：如何给caffe添加新的layer ? 初学caffe难免会遇到这个问题，网上搜来一段看似经典的话， 但是问题来了，貌似新版的caffe并没有上面提到的vision_layer：
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