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第一部分是windows下安装caffe的心得；第二部分是ubuntu下安装caffe的心得： 第一部分：【Win10+VS2017环境】 老版的caffe在BVLC的github上已经找不到，如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本：https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于…
背景 要在YOLO v2上作出改进。 方法 (1)分类器改变。从softmax loss改变为logistic loss，作用是处理符合标签，softmax loss只能用来预测只有一种类别的目标，logistic loss可以是多种类别。 (2)引入多级预测机制。在三种尺度的特征图上做detection。 (3)模仿了ResNet里resi…
参考资料 0 Figures First 1 LeNet5 贡献 2 Dan Ciresan Net 3 AlexNet 贡献 4 VGG19 贡献 5 Network-in-network(NiN) 6 Inception V1-V3 贡献 参考资料 Neural Network Architectures CS231N Spring 2017 Lectu…
Tensorflow 重置/清除计算图的实现 在Tensorflow中，计算图是一个重要的概念，它描述了Tensorflow中的计算过程。有时候，我们需要重置或清除计算图，以便重新构建计算图。本攻略将介绍如何实现Tensorflow的计算图重置/清除，并提供两个示例。 方法1：使用tf.reset_default_graph函数 使用tf.reset_def…
前言：运动对象常用在视频监控领域，目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动区域的有效检测对目标分类、跟踪、行为理解等后期处理非常重要。根据摄像机与运动目标之间的关系可分为静态背景下的运动目标检（摄像机静止）和动态背景下的运动目标检测（摄像机也同时运动）。项目中我用到的是静态背景下的运动目标检测，需通过固定摄像机检测运动物体，并完成抓取动作。 内…
1.准备训练样本 使用的复旦大学文本分类样本数据 2.训练模型 3.准备测试数据 4.分类 训练模型 import os import jieba #Bunch类 from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle from sklearn import feature_extraction from …
该文献的作者是清华大学的高飞飞老师，于2019年11月发表在IEEE COMMUNICATIONS LETTERS上。 文章给出了当用户位置到信道的映射是双射时上行到下行的确定映射函数；还提出了一个稀疏复值神经网络( sparse complex-valued neural network，SCNet)来逼近映射函数，SCNet直接根据预估的上行链路CSI预…
Google最新提出的目标检测方法，注意：本文提出的BIFPN和EfficientDet，通过改进 FPN 中多尺度特征融合的结构和借鉴 EfficientNet 模型缩放方法，提出了一种模型可缩放且高效的目标检测算法 EfficientDet。其高精度版本 EfficientDet-D7 仅有 52M 的参数量和326B FLOPS ，在COCO数据集上实…
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