原创 人臉檢測中的bounding box regression詳解

0. 引言 在人臉檢測算法如R-CNN、Fast RCNN中都用到了bounding box迴歸,迴歸的目標是使得預測的物體窗口向groundtruth窗口相接近。我一開始沒理解如何能迴歸出一個框來,看完下文就理解了^^ 下文轉

原创 基於docker的caffe環境搭建與使用示例

0. 引言 Docker 是一個開源的應用容器引擎,讓開發者可以打包他們的應用以及依賴包到一個可移植的容器中,然後發佈到任何流行的 Linux 機器上。因此,Docker給應用提供了一個從開發到上線均一致的代碼環境,讓代碼的流水線

原创 physical CPU vs logical CPU vs Core vs Thread vs Socket

轉載自:https://www.cnblogs.com/zh1164/p/9883852.html 翻譯自: http://www.daniloaz.com/en/differences-between-physical-cpu-

原创 【論文筆記】物體檢測與分割系列 Deformable Convolution Network

本文轉載自:http://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/65963253 另外可以參考的材料:https://www.zhihu.com/question/57493889 原文鏈

原创 【論文筆記】CNN圖像分類Tricks合集

paper:Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks author: Tong He, Zhi Zhang, Hang Zh

原创 【論文筆記】物體檢測系列 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1605.06409 代碼鏈接:https://github.com/daijifeng001/R-FCN ——————————————————————————我是正文的分割線———

原创 【dlib代碼解讀】人臉關鍵點檢測器的訓練

1. 源代碼 先給出測試的結果,關鍵點並不是特別準,原因是訓練樣本數據量太少。 以下給出完整的人臉關鍵點檢測器訓練代碼。詳細的代碼解讀請看第二部分。 /* faceLandmarksTrain.cpp function:藉助

原创 C++編程筆記:二維數組的動態分配與釋放

當給定的條件不同時,二維數組的動態分配方式不同。例如,已知二維數組的行數(即第一維維度)爲多少的情況下對其進行動態分配,與知道列數(第二維維度),或者兩個維度都未知的情況下,二維數組的動態分配方式都不同,對應的釋放方式也不同。下面

原创 【論文筆記】物體檢測與分割系列 DeepMask

paper: Learning to Segment Object Candidates. FAIR, 2015 NIPS. code:https://github.com/facebookresearch/deepmask D

原创 【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記1

1. 引言 人都是有創造性思維的,GAN(生成對抗網絡,Generative Adversarial Networks)也可以。(好可怕~~~~) 深度學習大牛 Yan Lecun對它讚不絕口,稱其爲“10 年來機器學習領域最酷

原创 【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記3

前兩部分在這裏: 【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記1 【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記2 5. DCGAN的應用 DCGAN則是將GAN和深度卷積網絡結合起來的應用,這篇文章的提出看似沒有很大創新,

原创 【論文筆記】 知識圖譜 之 TransE算法(Translating Embedding)

最近對知識圖譜比較感興趣,覺得這會是未來整個人工智能領域的發展方向。知識圖譜是對人類知識的結構化總結,試想以後所有我們知道的不知道的事情都能通過知識圖譜串在一起,形成一個雲圖書館。那麼知識圖譜是如何建立的呢?下面分享一篇文章,來自劉知遠

原创 【Hadoop學習筆記】 MapReduce框架詳解

開始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的計算框架,我學hadoop是從hive開始入手,再到hdfs,當我學習hdfs時候,就感

原创 【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記2

第一部分在這裏:【GAN的魔法】生成對抗網絡技術進展及論文筆記1 3. CGAN的應用 CGAN,即Conditional GAN,是加了條件項的GAN。之前說到GAN不穩定,那麼一個想法就是給GAN加一些束縛是不是可以讓它變得穩

原创 C++編程筆記:串口通信在windows環境和linux環境下的異同和代碼實現

1. 串口通信流程 不管是對於windows還是linux,串口通信的流程都是以下4步: 1. 打開串口 2. 設置串口 3. 發送、接收數據 4. 關閉串口 1.1 頭文件配置 windows下: #include