深度学习

前言 基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：…

　　近日。谷歌在《美国医学会杂志》发表题为 “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic RetinoPathy in Retinal Fundus Photographs”的论文，正是谷歌研究人员提出的一种基于深度学习的算法，该算法能够在…

ubuntu 深度学习cuda环境搭建 ubuntu系统版本 18.04 查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强) 首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行 lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315]…

以下叙述只是简单的叙述，CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多，而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成图片标注。2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。还有很多领域，比如根据面目表情判断情感，用于遥感地图的标注，用于生物医学的图像解析，用于安全领域的防火实时…

ubuntu 深度学习cuda环境搭建 ubuntu系统版本 18.04 查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强) 首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行 lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315]…

导读 怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络？深度学习有什么亮点呢？答案事实上非常简答。今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛。IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告，这个问题被汤大神一语道破，他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络。 同20年前相比，计算机硬件性能提升非常多，有了实现处理大数据和并行运算的能力，deep learnin…

  刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan，输出的结果也就直接不预测，比如 训练二分类器，直接判断固定为某一类别（比如固定输出为正类），这就使得准确率为0.5，阿呀呀，怎么办，不工作哦？？？…

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码。 此篇代码大部分是转载的，只改了很少地方。 代码是运行在linux环境，tessorflow没有支持windows的python 2.7。   gen_captcha.py代码。 #coding=utf-8 from captcha.imag…

  主要内容： 一.神经风格迁移简介 二.计算content cost 三.计算style cost     一.神经风格迁移简介 1.神经风格迁移（Neural Style Transfer），简称为NST，就是以一张图为内容基础，以另一张图为风格基础，生成一张新的图： 2.NST使用一张已经训练好的神经网络VGG network作为算法的基础。可知神经网…

（很好的博客：残差网络ResNet笔记）   主要内容： 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block     一.深层神经网络的优点和缺陷 1.深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能。网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰…