原创 目標檢測：選擇性搜索策略(C++ / Python)
導讀：通過本教程，我們將徹底理解一個重要的概念：目標檢測中的常用方法“Selective Search”。文末也會給出使用C++或者Python的Opencv代碼。 目標檢測 vs 目標識別 目標識別解決了是什麼的問題，目標檢測解決
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原创 目標檢測 | SSD原理以及相關問題
SSD: Single Shot MultiBox Detector intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs
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原创 DL開源框架Caffe | 目標檢測Faster-rcnn問題全解析
一 工程目錄 在github上clone下來的代碼，可以看到根目錄下有以下幾個文件夾，其中output爲訓練完之後纔會有的文件夾。 caffe-fast-rcnn ，這裏是caffe框架目錄； data，用來存放pretrained模型
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原创 人臉識別 | 如何解析URL，並給出人臉檢測結果
本文給出最簡單的人臉檢測測試代碼，與常見的場景不同的是，需要從互聯網抓取圖像，並非本地上存在的圖像。 所需依賴： OpenCV NumPy urllib 檢測思想 首先使用urllib庫從URL獲取圖像地址，並將其轉換爲圖像，然後調用
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原创 （全面 經典 管用）Windows7 64位+Cuda6.5+vs2012 的caffe配置歷程
Cuda6.5安裝 備註：已經裝好cuda的請略過，往下看。 記得沒有VS2012的一定要先裝VS。否則：安裝後打開VS2012新建項目不顯示NIVIDA解決方案。記住記住記住！重要的事情說三遍！ 第一步： 安裝文件的下
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原创 DL開源框架Caffe | 目標檢測Faster-rcnn訓練自己數據問題整理
數據集製作 Pascal_voc數據集可以做目標檢測，目標分割，識別等任務，本文主要針對目標檢測的任務，因此只需要其中幾個文件夾，也就是我們製作自己的數據集時只需按照這個仿造就可以。下面是VOC2007的數據集文件目錄結構，我們只需要
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原创 圖像處理之灰度模糊圖像與彩色清晰圖像的變換
針對模糊圖像的處理，個人覺得主要分兩條路，一種是自我激發型，另外一種屬於外部學習型。接下來我們一起學習這兩條路的具體方式。 第一種 自我激發型 基於圖像處理的方法，如圖像增強和圖像復原，以及曾經很火的超分辨率算法。都是在不增加額外
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原创 深度學習_資料彙總鏈接（目標檢測/可視化/目標識別/自然語言處理/OCR）
本文整理深度學習資料，將工作與學習中的鏈接持續更新記錄。 Visualize Convolutional Neural Network Video Applications Training Deep Neural Networks Tr
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原创 深度學習模型壓縮與加速算法之SqueezeNet和ShuffleNet
前言 自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍後，卷積神經網絡（CNN）的熱潮便席捲了整個計算機視覺領域。CNN模型火速替代了傳統人工設計（hand-crafted）特徵和分類器，不僅提供了一種
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原创 機器學習特徵提取 | 自動特徵工程featuretools
1、什麼是Featuretools？ 爲了能使框架普適，就像pandas用於數據準備或scikit-learn用於機器學習。 鏈接：https://www.featuretools.com/ 2、安裝 通過源碼安裝，代碼如下： git
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原创 深度學習的應用——快速變臉的實現
深度學習的各種應用如火如荼的展開中，那麼在人臉上還有什麼好玩的項目和事情，本文推薦一個快速變臉的應用。 論文：使用卷積神經網絡的快速變臉 《Fast Face-swap Using Convolutional Neural
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原创 尋找下一款Prisma APP：深度學習在圖像處理中的應用探討
在9月23日到9月24日的MDCC 2016年中國移動者開發大會“人工智能與機器人”專場中，阿里雲技術專家周昌進行了題爲《尋找下一款Prisma APP：深度學習在圖像處理中的應用探討》的演講。演講中，他主要介紹深度學習在圖像處理領域
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原创 深度學習的應用——檢測糖尿病型視網膜症
近日，谷歌在《美國醫學會雜誌》發表題爲 “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic RetinoPathy in
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原创 開源框架MXNet | 環境變量配置（顯存）
一般情況下，不需要修改有關環境變量的配置。但是一些特殊情況，需要修改的，就涉及到以下這些內容了： 在linux上最簡單的修改方式就是export MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS=3 一 設置進程數量 MXNET_G
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原创 深入淺出——網絡模型中Inception的作用與結構全解析
一 論文下載 本文涉及到的網絡模型的相關論文以及下載地址： [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error http://arxiv.org/abs/1409.4
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