深度学习

重新安装了PyTorch CUDA后运行yolov5的train.py遇到如下报错 // 本次 opencv、torch、torchvision 都是通过whl文件安装的 可能会导致此问题问题 // 之前使用conda命令在线安装没有遇到这个问题 完整报错提示如下 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, bu…

对于一个复杂的数据分布，往往只能观察到有限的局部特征，这些特征通常会包含一定的噪声，如果要对这个数据分布进行建模，需要挖掘可观测变量之间复杂的依赖关系，以及可观测变量背后隐藏的内部表示。 深度信念网络是一种可以有效学习变量之间复杂依赖关系的概率图模型，包含很多层的隐变量，能够有效学习数据的内部特征表示，也可以作为一种非线性的降维方法，这些学习到的内部特征表示…

一、人脸识别流程 （一）对齐     通过确定人脸中的标定点（landmark）的位置进行人脸对齐。（找3个点即可，一般找5个点：鼻子、眼睛、嘴角两端）对齐后可以找到一个二维坐标平面，进行下一步仿射变换。 （二）仿射变换 原理 二维坐标到二维坐标之间的线性变换 不共线的三对对应点决定了一个唯一的仿射变换     其中，平移——\(c_1\)、\(c_2\)为…

一、深度学习建模与调试流程 先看训练集上的结果怎么样（有些机器学习模型没必要这么做，比如决策树、KNN、Adaboost 啥的，理论上在训练集上一定能做到完全正确，没啥好检查的） Deep Learning 里面过拟合并不是首要的问题，或者说想要把神经网络训练得好，至少先在训练集上结果非常好，再考虑那些改善过拟合的技术（BN，Dropout 之类的）。否则的…

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。 DMLC（Distributed (…

作者：Tom Hardy Date：2020-05-21 来源：基于深度学习的语义分割综述 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey Paper链接：https://arxiv.org/abs/2001.05566 摘要 图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题，在场景理解、医学图像分析、机器人…

作者：Longway 来源：公众号@3D视觉工坊 链接： 基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码 1.三维曲面解码 基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节…

作者：Longway 来源：公众号@3D视觉工坊 链接： 基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向 1性能比较 本节讨论一些关键方法的性能，下面将介绍各种性能标准和度量，并讨论和比较一些关键方法的性能。 1.1精度指标和性能标准 设X为真实三维形状，X~为重建形状。下面将讨论一些用于比较三维重建算法的精度指标和性能标…

什么是端到端的深度学习？（What is end-to-end deep learning?） 深度学习中最令人振奋的最新动态之一就是端到端深度学习的兴起，那么端到端学习到底是什么呢？ 简而言之，以前有一些数据处理系统或者学习系统，它们需要多个阶段的处理。那么端到端深度学习就是忽略所有这些不同的阶段，用单个神经网络代替它。 我们来看一些例子，以语音识别为例，…