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mask rcnn使用指南

做姿态估计的小伙伴们肯定经常用检测器,为了方便大家,这里给出一个很方便的教程让大家快速上手,不用再纠结配置环境!欢迎加入我们的姿态估计群:970029323(0)配置环境①下载数据集下载coco数据集(2014或者2017随便你),比如这里我们保存到/home/user/datasets/coco然后解压,把图片解压到/home/user/datasets...

2019-03-07 15:58:22

torch系列:如何在torch内使用tensorboard

torch也是可以使用tensorboard的,通过安装crayon就可以下面以ubuntu下的安装为例进行讲解其实安装的过程还是会碰到不少曲折的过程的主要为①安装crayon会提示找不到libssl.so文件,因此可以加入OPENSSL_LIBDIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/来告诉luarocks,ssl库文件的路径。②docker下载镜像的时候会使用国外的地址,因此...

2018-03-26 21:36:47

PyOpenPose编译与使用

PyOpenPose编译前言PyOpenPose依赖于OpenCV3以上的版本,依赖于python2.7这个版本OpenCV3的版本其实opencv3的其他版本我也试过,2.4的会出问题,3.3的也会出问题,问了作者之后才知道他装的是3.2的,所以这里建议安装3.2的版本。并且OpenCV3不要开启dnn,编译OpenCV3的时候一定要关闭dnn,否则会出现caffe.proto相关的错误

2017-08-17 09:53:18

CVPR2017 all paper list

本文给出了CVPR2017的最新的paperlist

2017-07-26 21:41:41

caffe系列:deeplab中的插值网络层前传和反传的实现分析

本文介绍了deeplab的语义分割当中经常使用的插值网络层的前传和反传代码的实现,并且介绍了其实现的原理,给出了代码注释以及对应的实现,希望能够帮助到用到语义分割的人。

2017-07-04 15:13:30

tensorflow系列:如何使用inception resnet v2网络

本文介绍了如何安装最新的slim库(一种tensorflow中的轻量级的库),从而使用最新的网络架构inception resnet v2。通过使用fine tune来完成自己的任务。

2017-06-23 15:29:07

xgboost系列:windows和linux下xgboost安装指南

本文介绍了window和linux 下xgboost的安装及其使用,特别是在windows下,传统的方法是进行编译,本文直接使用已经编译好的dll动态链接库进行安装,省时省力。此外还介绍了linux下的xgboost的安装。为想用xgboost的童鞋节省时间:)

2017-06-10 21:48:51

ubuntu下自动安装tensorflow脚本

本文介绍了一个自动安装tensorflow的脚本。

2017-05-04 00:50:54

torch系列:如何实现像matlab那样的hold on

torch中如何实现像matlab那样的hold on

2017-03-03 14:01:00

torch系列:torch中如何读取存放在hdf5文件中的字符串

torch中如何读取存放在hdf5文件中的字符串

2017-03-03 13:57:34

torch系列:torch中的nn.Sequential,nn.Concat/ConcatTable,nn.Parallel/PararelTable之间区别

本文以一张图区分了torch中的nn.Sequential,nn.Concat/ConcatTable,nn.Parallel/PararelTable之间区别

2017-03-03 13:53:28

给用torch的童鞋,lua代码规范

本文给出了一个简明的lua代码规范,希望给用torch的童鞋一些kua参考。

2017-03-03 13:50:12

bazel选项的部分翻译,希望给编译tf的童鞋参考

部分翻译了bazel的选项的含义,仅供参考

2017-03-03 13:48:07

caffe代码阅读:网络层是如何被初始化,网络是怎么进行前传和反传的

本文从源码角度解析了网络是如何被初始化的,从一开始的solver的注册与实例化,到利用solver去初始化网络中的每一层,然后进行前传和反传。希望借此文能够让读者理清楚caffe的整体运行流程,窥一斑而见全豹。

2017-03-03 13:44:50

关于softmax损失函数的推导

关于softmax损失函数的推导某人问我softamx损失函数的推导,索性就写一下. 定义softmax损失函数的输入为XN×CX_{N \times C}和YN×CY_{N \times C}, 其中N代表输入的数据的个数,C代表类别的个数.X指的是神经网络的输出,Y代表的是0-1矩阵,即如果第i个样本的类别为j那么yij=1y_{ij}=1, 那么第i行的其余列的值就都为0. 这里的sof

2017-02-23 13:17:48

torch系列:关于luajit中string.format的支持

本文介绍在使用torch过程中配置eclipse对torch进行调试支持的时候,若使用luajit所出现的一个关于luajit对于string.format部分支持的分析,并且提出了一个临时解决方法。

2017-01-10 15:21:34

写作套路:如何写论文摘要

如何撰写科研论文是一个很重要的问题,特别是在面对一张白纸如何下手,本文介绍了通过对比分析各个论文的摘要部分,详细阐述撰写科研论文的摘要部分有哪些套路,应该如何使用现有的论文资源,利用他们的语言组织结构去组织自己的论文的摘要

2016-10-03 17:19:31

Caffe实战系列:最简洁的Caffe安装教程(以ubuntu14.04为例)

本文介绍了使用包管理工具安装显卡驱动以及cuda sdk以及caffe的依赖项,最后介绍了caffe的编译过程。介绍简洁命了名了,便于小白学习。

2016-09-15 15:44:56

论文阅读: ECCV2016 Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks

论文阅读: ECCV2016 Chained Predictions Using Convolutional Neural Networks作者:Georgia Gkioxari, Alexander Toshev Navdeep Jaitly 本文介绍了一种通过预测每一步所走的长度来逐步解决人的姿态估计问题问题解决的思路很新颖,但是实际的实现却很dirty。。。

2016-09-13 21:31:39

Caffe实战系列:实现自己Caffe网络层

本文通过自己实现一个简单的caffe的层来阐述如何实现自己的网络层,同时介绍caffe的运行机理。为深度学习打下坚实的基础。

2016-09-13 21:00:01

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