Python模块中的numpy，这是一个处理数组的强大模块，而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容： 1）数组的创建 2）有关数组的属性和函数 3）数组元素的获取--普通索引、切片、布尔索引和花式索引 4）统计函数与线性代数 ...
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2016-11-13 16:32:33
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主要参考这篇博文的，一步步配置就能跑起来~~ 先说一下所需要的硬件吧：我一开始用的是GT630，只有2G显存，程序跑到一半报错out of memory才知道起码要3G显存才能训练ZF net，至于VGG-16 net更是需要高达8G的显存。于是，换了台实验室的机子，用GTX1080试试。 至于软件... ...
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2016-11-07 02:33:53
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By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. Introduction SSD is an unified framewor ...
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2016-10-23 20:02:44
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特别说明：本次实验步骤大部分来源于http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50658670 1、caffe环境配置 主要参考：《深度学习 21天实战Caffe》 2、VGG人脸识别模型资料（提供论文和以及训练完的人脸模型） http://www. ...
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2016-10-15 22:09:44
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Deep Learning一路走来，大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重，而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。随着2012年AlexNet的一举成名，CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。 ...
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2016-08-30 13:28:27
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转载请注明链接：http://www.cnblogs.com/SSSR/p/5630534.html tflearn中的例子训练vgg16项目：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/vgg_network.py ...
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2016-06-30 17:48:07
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name: "VGG_ILSVRC_19_layer"layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } image_data_param { batch_size: 12 ...
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2016-01-13 21:30:34
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研究需要，统计了一些经典CNN结构的卷积层参数。
Alexnet
Layer
Input
Kernel
Output
Stride
Pad 1
256 * 3 * 227 * 227
48 * 3 * 11 * 11
256 * 48 * 55 * 55
4
0
2
256 * 48 * 27 * 27
128 * 48 *...
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2015-08-20 20:58:02
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vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌...
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2015-07-01 20:40:47
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1. Oxford，vgg组，主要是building方面的数据。http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/index.html2. Caltech256,各种各样的小东西，http://www.vision.caltech.edu/Image_...
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2014-11-17 10:32:06
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374
