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Xception

近年来,卷积神经网络成为了计算机视觉的主要算法,设计基于卷积神经网络的算法获得了很大关注。设计卷积神经网络的历史开始于LeNet风格的模型,该模型只是简单地将卷积提出特征和最大值池化以空间二次取样堆叠起来。2012年,AlexNet结构进一步优化了这种思想,池化操作间的卷积操作被重复多次,使网络在每个空间规模学到更多的特征。受每年的ILSVRC竞赛的推动,随后的风潮是加大这种风格网络的深度,如2013年Zeiler和Fergus,以及2014年的VGG结构。这时,一种新的网络风格产生,Inception结

2017-07-31 12:52:48

ShuffleNet

作者针对移动端低功耗设备提出了一种更为高效的卷积模型结构,在大幅降低模型计算复杂度的同时仍然保持了较高的识别精度,并在多个性能指标上均显著超过了同类方法。ShuffleNet主要是在计算方法上做了创新,提出了pointwisegroupconvolution和channelshuffle两个操作来减少计算量,使得计算量在10~150MFLOPS次操作,相比于MobileNet在ImageNettop1上高了6.7%。然后在ARM平台上,计算性能上是AlexNet(5层卷机,3层全连接)的13倍,

2017-07-31 12:51:47

Network-In-Network

2013年末,MinLin提出了在卷积后面再跟一个1x1的卷积核对图像进行卷积,NiN在每次卷积完之后使用,目的是为了在进入下一层的时候合并更多的特征参数。同样NiN层也是违背LeNet的设计原则(浅层网络使用大的卷积核),但却有效地合并卷积特征,减少网络参数、同样的内存可以存储更大的网络。论文说这个“网络的网络”(NIN)能够提高CNN的局部感知区域。例如没有NiN的当前卷积是这样的:3x3256[conv]->[maxpooling],当增加了NiN之后的卷积是这样的:3x3256[co

2017-07-31 12:50:14

Dual Path Networks

在本项研究工作中,我们提出了一种用于图像分类的简单、高效和模块化的双路径网络(DualPathNetwork/DPN),该神经网络内部连接路径采用了一种新的拓扑结构。通过在HORNN(higherorderrecurrentneuralnetwork)框架下揭示性能最优秀的残差网络(ResNet)和密集卷积神经网络(DenseNet)之间的等价性,我们发现ResNet能重复利用特征,而DenseNet能探索新的特征,这两种都对学习一个优秀的表征十分重要。为了获得两种路径拓扑的长处,我们提出了

2017-07-31 12:35:38

如何使用ssd训练自己的数据(windows下)

如何使用ssd训练自己的数据(windows下)

2017-02-14 11:12:16

caffe ssd 在windows上的编译过程

解决caffessd在windows上的编译过程中可能出现的问题

2017-01-22 15:05:13

mysql-connector-c++ +vs2013x64 编译

使用MySQL提供的mysql-connector-c++库时,总是有_MSC_VER问题,只好自己编译(系统环境win7x64,编译环境vs2013+x64)。参考如下文章:http://blog.csdn.net/yunfei_1973/article/details/9230151http://blog.csdn.net/fanwenbo/article/details/3767

2016-03-03 12:03:44

反向传播算法

反向传播算法

2015-08-28 17:15:00

Protocol Buffer技术详解(语言规范)

[转]:http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2013/01/02/2841485.html内容主体主要源自于ProtocolBuffer的官方文档,而代码示例则抽取于一个公司内部项目的Demo。这样做不仅可以保持Google文档的良好风格和系统性,同时再结合一些比较实用和通用的用例,这样就更加便于公司内部的培训,以及和广大网友的技术交流。

2015-07-15 14:10:19

caffe在windows编译工程及运行mnist数据集测试

caffe在windows编译工程及运行mnist数据集测试

2015-07-13 16:21:42

KL距离(相对熵)

转:http://wenku.baidu.com/link?url=9AvwW3syYBPAnTtHa7C6IPNaR71Ax1L2ebfdEMQhGkjlp_-VLrqYgCoPilvWyihqSllMlcv5VaVnRcwLiV0D98cZEaal-_BeZ-WALMSf00eKL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-LeiblerDivergence)的简

2015-06-16 11:38:27

规则化和模型选择(Regularization and model selection)

转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html1问题    模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)?    还有一类参数选择问题:如果我们想使用带

2015-06-12 10:30:13

为什么人前进的路总是被自己挡住

转载:http://toutiao.com/m3581972878/当年怀着做一个雅皮士的想法,1995年大学毕业去了深圳。想着风月,赚钱两不误,当时心里挺美。快一年下来除了把在科大没钱玩,没时间玩的事遍历了一把,留下的只有无边的空虚和对前途的迷惘。每天写着同样的代码,没有进步,没有成就感。创业又没本钱和人脉,人生第一次感到非常无助。有一天,突然失去了对所有风月的兴趣,

2015-06-03 14:58:38

谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版

转载:http://suanfazu.com/t/caffe/9479大家好!我是贾扬清,目前在GoogleBrain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe。没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解。我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.or

2015-06-03 14:07:56

VisualStudio 路径和项目属性配置

VC++项目的路径配置,属性配置介绍。

2015-06-03 11:43:36

LibUSB-Win32 在Windows7上使用vs2010编译过程

LibUSB-Win32是一个用于Windows操作系统(Win98SE、WinME、Win2k和WinXP、Vista、Win7等)上的通用USB设备驱动程序,该驱动程序允许使用者在不写任何一行核心驱动程序代码的情况下,可以访问Windows系统上的任意一个USB设备,本文描述如何利用VS2010在win7上编译libUSB-Win32。

2015-05-14 16:44:52

图像处理之梯度

图像处理之梯度,Sobel算子

2015-05-13 11:44:59

认知信息处理系统的认识和理解

转载:http://zhan.renren.com/h5/entry/36028884980454219671.背景                                           2013年4月2日,美国总统奥巴马在白宫签署批准了一项新的科研计划——“通过推进神经科技创新的大

2015-05-08 11:24:59

关于线性空间及机器学习的几点直观思考(持续更新...)

机器学习(包括人类认知)从根本上来讲就是用最简洁的结构来表达现实世界的各种结构,当我们对现实世界的结构了解不够清楚的情况下,我们也只能构造各种模型进行逼近和预测,以期望我们的模型在描述现实世界结构的误差最小,这种误差可能有多种的表述方式(比如最小均方误差,最近距离等等)。对于机器学习有着重要作用的正则化理论,其大意就是防止对于小范围适用的模型在推广到整体的不适应性(原理上类同盲人摸象,每人摸了其中

2015-04-17 15:35:56

CreateInstance(__uuidof(Connection)) 不支持此接口解决方法

CreateInstance(__uuidof(Connection))不支持此接口解决方法

2014-05-17 11:44:53

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