芮芮芮-CSDN博客

转载 ICCV2017 论文浏览记录

下面这个链接中有许多ICCV2017的论文标题：http://blog.csdn.net/qq_25819827/article/details/78469118?locationNum=7&fps=1

2017-11-27 10:11:21 1523

原创 windows下tensorflow安装（包含cuda cudnn）

Tensorflow安装CPU版：如果你的电脑没有NVIDIA的显卡的话，你就必须选择安装这个版本，不过这个版本的安装要比GPU版的简单，官方也推荐先用CPU版的来体验。 GPU版：TensorFlow在GPU上运行要比CPU上快很多，如果你的GPU能够达到要求就可以选择安装GPU版。 GPU版的安装要求 CUDA® Toolkit 8.0CUDA® Toolkit

2017-10-18 09:37:02 17197 4

原创 faster rcnn windows下配置（windows8.1+cuda6.5+opencv2.49+VS2013+caffe+matlabr2014a）

Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnPython版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn一、准备工作：（1）安装vs2013；http://download.csdn.net/detail/sinat_25434937/97

2017-01-09 15:41:50 1556 2

原创 VS2013+opencv2.4.9+cuda6.5+matlabr2014a+配置caffe

1、VS2013的安装，网上百度很多2、opencv2.4.9的配置见我以前写得文章3、安装matlabr2014a 见我以前写的文章4、VS2013和matlabr2014交叉编译问题，见我以前写的文章5、安装cuda6、开始caffe安装（1）下载caffehttp://download.csdn.net/detail/sinat_25434937/9732587

2017-01-09 13:56:09 1675 1

原创 vs2013+cuda6.5

1、下载安装cuda6.5a、我的电脑硬件是geforce920m，可以在下面的页面查找自己的硬件是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpusb、根据自己的系统下载cuda版本，我下载的是cuda6.5 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65c、安装双击exe文件选择

2017-01-04 20:27:44 2709

转载 opencv2.4.9 +VS2013

配置：http://jingyan.baidu.com/article/75ab0bcbee4b47d6864db2fc.html工具/原料opencv2.4.9地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.9/opencv-2.4.9.exe/downloadvs2013请自行百度方

2017-01-04 17:49:15 600

原创 matlabR2014a 和VS2013 交叉编译问题

先说下我的环境配置：win 8.1matlab r2014a（破解版）64位visual studio 2013 mbuild -setup 总是提示找不到SDK我试过三种办法，最后一种办法解决问题：一定要先安装vs2013再安装matlab，不确定的话，可以将matlab卸载重新安装。1、替换网上提供的mexoptshttp://download.csdn.net

2017-01-04 13:30:12 1392

转载 AlexNet 和 VGG-Net的区别

原文：http://www.ithao123.cn/content-8359874.html摘要－今年的 CVPR 非常的火爆，总共有2800多人参与，相比去年增加了700多人，这与deep learning的异军突起是不无关系的。CVPR 2015 基本是 “the year of deep learning”，有大概70%的文章是关于deep learning的。今年的 CVP

2016-04-26 21:04:44 8995

翻译 caffe_layer

http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.htmlLayers创建一个Caffe model，你需要在一个prototxt（protocol buffer definition file）文件中定义一个模型结构。caffe的层结构和参数被定义在caffe.proto文件中。

2016-04-25 20:05:00 1112

转载机器学习/数据挖掘/十大经典算法总结

一、C4.5决策树1、背景知识介绍分类树（决策树）是一种十分常用的机器学习的分类方法。他是一种有监督的学习，所谓有监督的学习说白了很简单（可以理解为有导师的分类或者提前知道答案，有一定启发知识的学习），就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为有监督学习。分类本质上

2016-04-20 15:51:58 4376 1