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Deep-Trimap-Generation-for-Automatic-Video-Matting-using-GAN
https://github.com/MeetGandhi/Deep-Trimap-Generation-for-Automatic-Video-Matting-using-GAN ...
分类:其他好文   时间:2020-07-07 15:25:13    阅读次数:62
深度学习论文翻译解析(九):Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqi ...
分类:Web程序   时间:2020-07-07 13:03:51    阅读次数:214
A Review of Visual Tracking with Deep Learning
摘要:视觉跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,已广泛应用于军事,医疗等领域。 近年来,计算机视觉中深度学习的热潮为实现具有更高性能的视觉跟踪提供了一种新途径。 本文首先介绍了视觉跟踪和深度学习的概念和研究现状,然后重点介绍了深度学习在视觉跟踪中的代表性应用,最后总结了未来的发展方向和前景。 1 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-06 20:13:48    阅读次数:68
深度学习deep learning整理
统计学习三要素(模型,策略,算法): 模型:假设空间,假设输入到输出之间的关系,获得一个参数向量 策略:按照什么准则(损失函数,风险函数,经验风险函数=>结构风险函数)选择最好的模型 算法:学习模型的具体计算方法 统计学习三要素 统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN 卷积神经网络--输入层、卷 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-05 23:25:17    阅读次数:111
Mac 10.15.4 系统 打开软件提示意外退出的解决办法
更新 Mac 10.15.4 系统后,会遇到部分软件打开出现意外退出,原因是Apple苹果公司在新系统中删除了TNT的证书导致的! 打开终端输入: sudo codesign --force --deep --sign - (应用路径) 如果出现以下错误: /文件位置 : replacing exi ...
分类:系统相关   时间:2020-07-05 22:57:12    阅读次数:344
MNIST数据集下载及可视化
MNIST数据集介绍 MNIST数据集官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST数据库是非常经典的一个数据集,就像你学编程起初写一个“Hello Word”的程序一样,学Deep Learning你就会写识别MNIST数据集的Model。 MNIST数据集是 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-04 13:25:53    阅读次数:88
修改组件自带样式方法
.form-item /deep/ .form-item-label { text-align: left !important; } 给父元素加 /deep/ , 设置想改子元素的样式 , 加 !important ...
分类:其他好文   时间:2020-07-03 19:20:15    阅读次数:92
深度因式分解机
深度因式分解机 Deep Factorization Machines 学习有效的特征组合对于点击率预测任务的成功至关重要。因子分解机以线性范式对特征交互进行建模(例如,双线性交互)。对于实际数据来说,这通常是不够的,因为在实际数据中,固有特征交叉结构通常非常复杂和非线性。更糟糕的是,二阶特征交互在 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-02 16:10:20    阅读次数:78
vue.js监听属性watch(handler方法immediate属性deep属性)
使用watch时有一个特点,就是当值第一次绑定的时候,不会执行监听函数,只有值发生改变才会执行。如果我们需要在最初绑定值的时候也执行函数,则就需要用到immediate属性。 handler方法和immediate属性 当父组件向子组件动态传值时,子组件props首次获取到父组件传来的默认值时,也需 ...
分类:Web程序   时间:2020-07-02 09:27:18    阅读次数:236
深度卷积生成对抗网络
深度卷积生成对抗网络 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks GANs如何工作的基本思想。可以从一些简单的,易于抽样的分布,如均匀分布或正态分布中提取样本,并将其转换成与某些数据集的分布相匹配的样本。虽然例子匹配一个二维高斯分布得到了交叉 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 12:41:12    阅读次数:58
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