http://blog.csdn.net/weixin_40416637/article/details/78783791
$ protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
$ sudo mkdir include/caffe/proto
$ sudo mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto
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首先参考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 这是一个傻瓜似的目标检测样例，目前还不清楚图片怎么转换，怎么验证，后续继续跟进 模型测试（1）图片数据集上测试 python examples/ssd/score_ssd_pascal.py 输出为 I0505 10:32:27.929069 16272 caffe.cpp…
R-CNN 【深度学习】R-CNN 论文解读及个人理解 【目标检测】RCNN算法详解 R-CNN论文翻译解读 总之，R-CNN取得成功的两个关键因素：1：在候选区域上自下而上使用大型卷积神经网络(CNNs)，用以定位和分割物体。2：当带标签的训练数据不足时，先针对辅助任务进行有监督预训练，再进行特定任务的调优，就可以产生明显的性能提升 简单来说，RCNN使用…
当下机器学习很火，机器学习编程最流行的就是python语言，yangqiang200608打算自学机器学习，于是与python有了缘。对于初学者来说，配置环境是最让人头痛的事情。一周前参照网上的资料折腾一番，终于安装上了python3，为了方便选择的是anaconda3按装的，这样可以剩去按装各种库的烦恼。要进行深度学习编程，还需要相应的库，如tensorf…
60个字符解决fizzbuzz问题： for x in range(101):print”fizz”[x%3*4::]+”buzz”[x%5*4::]or x 下面是用tensorflow解决，跟上面的比起来非常复杂，但很有意思，而且适合学习tensorflow，发散一下思维，拓展tensorflow的应用范围。 tensorflow 应用fizzbuzz …
1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释 我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（$y = w*x + b$）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。 y：我们需要预测的数值； w：模型的参数（即我们需要通过训练调整的的值） x：已知的特征值 b：模型的偏移量 我们的目的是通过已…
http://sunnysnow2004.blog.163.com/blog/static/5282482420085184017571/ 1 图像滤波的基本概念 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的…
《You Only Look Once: Unified,Real-Time object Detection》 论文链接： https://pjreddie.com/publications/ 本文为最早提出的一批 one-stage 的目标检测方法，此方法速度很快，可以达到 45帧/秒 （在 Titan X 上运行）的速度，若精简网络结构，可以达到 15…
RNN：本质是像人一样拥有记忆能力，它的输出就依赖于当前的输入和记忆。主要应用于自言语言的处理及语音处理，缺点是随着信息的传播，信号会减弱。 …
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