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RSS订阅原创 Pytorch (1) Install
Pytorch Install文章目录Pytorch Install安装之前在线安装离线安装可能出现问题参考链接安装之前由于之前安装pytorch碰到很多问题，这里进行汇总，希望对大家有所帮助本人的电脑环境时：win10，python3.6，cuda9.0首先为pytorch新建一个anaconda环境，在命令行中输入conda create --name mytorch pytho...
2019-03-20 17:03:51
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原创 Off-line Programming 离线编程 简明教程
title: Off-line Programming 离线编程 简明教程tags:off-line programmingSolidWorks二次开发date: 2018-11-22 11:34:20Off-line Programming 离线编程 简明教程写在前面最近接触了一些离线编程的相关工作（off-line programming），要求基于SolidWorks进...
2018-11-22 23:32:23
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原创 缺陷检测组 工作进展 （二）
缺陷检测组 工作进展 （二）时间：2018.10.26内容：缺陷检测的思路这周主要介绍ECCV 的一篇目标检测的论文—— CornerNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244github地址：https://github.com/umich-vl/CornerNet前言CornerNet，一种新的物体检测方法，本文使用单个卷积神经网络将目标...
2018-10-26 23:29:21
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原创 缺陷检测组 工作进展 （一）
缺陷检测组 工作进展 （一）时间：2018.10.19内容：Faster RCNN 复现（一）具体任务：RPN网络复现主要内容：网络输入数据，以及anchor的设置网络结构搭建，代码实现Loss函数的代码实现问题分析：Faster RCNN 在Fast RCNN 的基础上提出了RPN网络，主要的创新点在于提出了anchor的机制。因此，在复现过程中，难点就在于anchor...
2018-10-19 23:11:22
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原创 Research Proposal：自动驾驶 行人运动预测
Research Proposal about Pedestrian/Cyclist Motion Prediction for Self-Driving Vehicles If I can be provided with the opportunity to conduct PhD research in pedestrian/cyclist motion prediction for...
2018-09-28 23:49:16
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原创 视觉学习基础（二）图像分割：阈值化
说明：文章将包含简短的理论介绍，重点还是在具体的实践部分1.理论介绍阈值化基本概念：阈值、灰度直方图、全局阈值化、局部自适应阈值化、带阈值化、半阈值化阈值检测方法：P率阈值化、模式方法、直方图变换、Gauss最优阈值、OTSU大津算法、 多光谱阈值化Gauss最优阈值：Gauss思想：假设灰度直方图的概率分布模型可由两个不同的正态分布相加得到，那么两个正态分布的交点便为最优阈值点。具体算法：其中p...
2018-03-23 21:46:33
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原创 深度学习（二）object detection 常用算法与应用
本来想写一篇总结的，但是在网上发现了一片很好的文章，看大神的总结：基于深度学习的图像目标检测(上)、基于深度学习的图像目标检测(下)近期先学习学习，之后再自己总结SSD论文学习看这里...
2018-03-20 15:46:35
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原创 深度学习之TFRecord数据集读、写的制作、读取及验证 具体操作过程
如题，TensorFlow官方为我们提供了数据读取的标准格式：TFRecord，本文主要阐述了该数据格式的制作、读取及验证三个具体操作过程。简要介绍：tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。tfrecord文件包含了tf.train.Example 协议缓冲区(protocol buffer，协议...
2018-03-20 00:11:42
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原创 python学习
python学习之数组array首先，需要区分数组array与矩阵matrix的概念。矩阵在MATLAB中应用较多，而array在numpy中应用较多。（1）数组array按维度分为一维数组、二维数组、三维数组......一维数组：a=[1,2,3]二维数组：a=[[1,2],[3,4],[5,6]]三位数组：a=[[[1,2],[3,4]],[5,[6,7]],......]
2017-11-15 21:07:36
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空空如也
空空如也
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